От COVID-19 вакцины от наркотиков и анализ данных: как оно помогает в глобальную пандемию ответ

Coronavirus: Business and technology in a pandemic

Коронавирус: бизнес и технологии в пандемии

В результате отмены конференций к нарушению цепочек поставок, не угловая мировой экономики имеет иммунитет к распространению COVID-19.

Подробнее

Общую точку, это Торонто-компания, которая является сбор данных из медицинских изданий во всем мире и применяя машинное обучение с помощью AWS этих данных для выявления тенденций и сигналов, относящихся к пандемии коронавируса. Цель состоит в том, чтобы использовать большие данные и аналитику для быстрого выявления вспышек по всему миру, предвидеть, как вспышки может распространиться, а также предвидеть последствия того, что вспышка могла.

Генеральный директор общую точку, соучредитель и Камран Хан объяснил, что он был ориентирован на воздействие инфекционных заболеваний, возникающих на протяжении большей части своей карьеры, начиная с торс-Ков в 2003 году. Хан среди большинства мировых ученых и исследователей подчеркивает необходимость для системы раннего предупреждения инфекционных заболеваний.

«Одна из вещей, которые мы узнали во время вспышки ОРВИ заключается в том, что если мы будем ждать официальных сообщений от учреждений здравоохранения, мы не всегда можем получить эту информацию в наиболее своевременной», — сказал Хан. «Наши данные ученых и инженеров и врачей строим платформу, которая собирает информацию о более 150 болезней и синдромов на 65 языков, и собирая эту информацию каждые 15 минут, 24 часа в сутки. Это где обработки естественного языка и машинного обучения вступает в игру».

Сказал Хан общую точку, с помощью обработки естественного языка (NLP) и обучение машины от AWS для получения информации о различных патогенов, в том числе место и время, и другие контекстные данные, такие как число случаев заболевания и смертей. Конечная цель-превратить этот неструктурированных текстовых данных в организованной, структурной пространственно-временной возбудителя данных, где пространство и время и название возбудителя становится известно.

«Мы использовали эту платформу, чтобы забрать новости о вспышке пневмонии в Ухань назад утром 31 декабря, переводя статью на китайском и имея машину представить его в нашей команде в качестве угрозы, что мы должны обращать внимание,» Хан сказал.

В начале января, общую точку, представили свои исследования в медицинском журнале выделив большинство городов по риск распространения вирусных и из-за вспышки нового вируса в Ухань. Компания по-прежнему фокусируется на выявлении будущих вспышек.

ГЕНОМНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Lifebit-партнер АРМ, которая фокусируется на геномного анализа и воздействия, что геномика может иметь успех клинических испытаний вакцины для COVID-19. LifeBit работает с Национальной службы здравоохранения Великобритании, а ее конец-в-конец исследовательской платформы, позволяя исследователям доступа, поиска и анализа геномных данных, а также объединить его с их собственными данными для выполнения совместного анализа, как если бы данные были в одном месте.

Также: Топ облачных провайдеров в 2020 году: сервис AWS в Microsoft Azure и Google облако, гибрид, Саас игроков

«Общая цель во всем этом для выявления генетических отклонений, которые могут объяснить, почему некоторые люди получают пострадавших от COVID-19, где другие получают слабовыраженными симптомами или протекать бессимптомно», — сказала Мария Данфорд, генеральный директор Lifebit.

ОБНАРУЖЕНИЯ НАРКОТИКОВ

AbCellera другой партнеров AWS направлены на раннее обнаружение наркотиков. Компания использует образцы крови от COVID-19 пациентов и метки антител. Оттуда он использует машинное зрение на AWS, чтобы посмотреть на клетки и определить, какой именно вид антител, которые могут быть выданы COVID-19 пациентов в качестве лечения.

Генеральный директор AbCellera Карл Хансен заявил, что его компания построила полный стек технологической платформы, за последние семь лет, что работает, чтобы открыть новые терапевтические антитела для лечения инфекционных заболеваний. Компания использует широкий спектр технологий, включая АРМ эластичный стебель фасоли для таких приложений, RDS для управления базами данных, и эластичное вычислительное облако для масштабирования сервера.

«Изыскание новых лекарственных веществ, как правило, занимает от 5 до 15 лет и успешно менее чем 5 процентов времени,» сказал Хансен. «Нам нужны технологии фирмами, не биотехнологическими компаниями, которые инвестируют в решения, чтобы сделать процесс быстрее и заточить топор лекарственных препаратов. Мы верим, что если мы можем поставить самые лучшие наука и лучших инноваторов в связи с лучшей технологии, которые позволят вам быстрее препаратов для пациентов и выигрывает каждый».

Платформа предупреждению пандемии AbCellera был разработан и усовершенствованный за два года в рамках программы DARPA в Р3 для устранения угрозы пандемий, как COVID-19.

В тот же день компания готовила для своего третьего испытания под давлением своей платформы, первый американский пациент в США был выявлен. При том, что команда переключила свое внимание от имитации пандемии к реальной вещи. После того, как компания получила свой первый образец крови из восстановленных COVID-19 пациентов, потребовалось 9 дней, чтобы выявить примерно 500 уникальных полностью человеческие антитела, которые были подвергнуты анализу. Каждое антитело оцениваются как минимум 500 разных качеств, чтобы отфильтровать 24 лидеров антител для разработки лекарственных средств с фармацевтическими партнеров. 15 апреля, был выбран один антитела и фармацевтическая компания Эли Лилли начал производство вакцины LYCoV555. Испытания на людях начались 1 июня.

РАЗРАБОТКА ВАКЦИНЫ

Moderna-это использование вычислений для определения семейств белков, которые могут быть использованы как часть COVID-19 вакцину. Главный исполнительный Bancel модерна Стефан рассказал о том, как биотехнологические компании возобновили развитие торс-ков-2 вакцины, от последовательности мРНК-1273 в январе до нескольких фазы 3 клинических испытаний, запланированных на этот месяц.

«Если вы посмотрите на торс, потребовалось 20 месяцев, чтобы перейти от последовательности вируса нечто в клинических исследованиях», — сказал Bancel. «Нам потребовалось 63 дня».

  • АРМ рекламирует нынешний способ работы как новый нормальный
  • Будет пандемия COVID-19 иметь долговременные последствия для города?
  • Google надеется своим сотрудникам работать из дома до 2021 года и он не одинок

ДИАГНОСТИКА ИНТЕЛЛЕКТА

Система здоровья UC Сан-Диего прикладного машинного обучения на флюорографию, чтобы определить ранние признаки COVID-19 инфекции. Исследователи также применяют машинное обучение, чтобы определить, какие рентгеновской пленки могут представлять COVID-19 инфекции и должны рассматриваться более оперативно техниками, чтобы ускорить время лечения.

Майк Хогарт, клинические исследования по информационным технологиям для системы здравоохранения Калифорнийского университета, Сан-Диего, объяснил, как его команда начала использовать алгоритм, чтобы определить тонкие изменения на флюорографию, что предполагает необходимость для КТ. В начале COVID-19 пандемии, врачи в своей команде применять этот алгоритм на флюорографию, которые были опубликованы другими клиницистами. Алгоритм был успешным в выявлении нормальных и ненормальных флюорографию и в итоге стал основным компонентом АИ-включен анализ изображения это обработки флюорографию потенциальных синдрома пациентов.

ВИРТУАЛЬНОЕ ЛЕЧЕНИЕ

Вавилон-это компания, ориентированная на рынок телемедицины. Ее платформа применяет машинное обучение для языка, что позволяет пациентам иметь естественного языка, беседы с медицинскими работниками по целому ряду связанных с коронавирусом вопросы. Недавно компания разработала Вавилон COVID-19 помощник по уходу, которая направлена, чтобы помочь освободить клинические ресурсы, а также предоставляя пациентам надлежащий уход с учетом их индивидуальных потребностей.

В своем выступлении генеральный директор Вавилона Али Парса подчеркнул, как эти типы виртуальных услуг являются критическими, чтобы сделать здравоохранение более доступным и менее затратным, особенно в условиях пандемии.

«Настало время, чтобы изменить способ мы поставляем здравоохранения», — сказал Парса. «Это стало возможным благодаря организации, как AWS, для создания облачных столь широко, и в мобильных сетях, а также для других технологических компаний, которые предоставили столько инфраструктуры, что нам нужно. Это время, чтобы посмотреть на здравоохранение в свежий путь».

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *