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《區(qū)塊鏈行業(yè)觀察》專欄·第 99篇

作者丨Aron Vaughan

圖片丨來源于網(wǎng)絡(luò)

現(xiàn)如今，幾乎每一項技術(shù)都涉及到人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。

計算機(jī)視覺正在使自動駕駛汽車和機(jī)器人助手成為現(xiàn)實(shí)。

但人工智能不僅僅是一種給人們帶來便利的工具，它帶來的一些最顯著的進(jìn)步在醫(yī)療保健領(lǐng)域亦有體現(xiàn)，并且相關(guān)技術(shù)人員每天都在追求新技術(shù)的更多應(yīng)用。

針對新型病毒的新興技術(shù)

新冠病毒迫使醫(yī)學(xué)科學(xué)家和研究人員快速尋找創(chuàng)新的解決方案。

Warp Speed行動是美國政府與私營公司之間的一項合作，旨在促進(jìn)和加速新冠疫苗的開發(fā)、制造和分銷，其名稱恰如其分。在鑒定出SARS-CoV-2病原體后不到12個月，一種新型疫苗就被研制出來了。

而疫苗推出的速度在很大程度上可以歸因于其開發(fā)過程中實(shí)施的技術(shù)。信使RNA、病毒載體和刺突蛋白技術(shù)發(fā)揮了最大的作用，但與此同時，人工智能也幫助創(chuàng)建了疫苗模型。

研究人員使用人工智能的子分支自然語言處理模型來了解病毒的結(jié)構(gòu)，以預(yù)測潛在治療會觸發(fā)哪些免疫反應(yīng)，而這就是最終確定疫苗方法及其內(nèi)容的方式。

區(qū)塊鏈與信息追蹤

在病毒傳播到全球范圍之前確定病毒起源并針對早期爆發(fā)是防止另一種冠狀病毒傳播和隨后疫情擴(kuò)散的關(guān)鍵程序。

區(qū)塊鏈跟蹤技術(shù)可以幫助衛(wèi)生組織和地方政府從源頭上阻止疫情，最大限度地減少對擾亂日常生活和阻礙經(jīng)濟(jì)永續(xù)發(fā)展的大范圍封鎖的需求。

預(yù)警系統(tǒng)需要快速識別病毒的起點(diǎn)。早期的新冠病毒感染可追溯到中國武漢華南海鮮市場的零售商和消費(fèi)者，但是，跟蹤病毒的過程很漫長，需要多種策略來實(shí)施。每天都有公噸的食物跨越地理邊界，因此將感染追溯到源頭在后勤方面可能既困難又耗時。

而通過區(qū)塊鏈，分析師就可以追蹤到出售受感染野生動物的市場的貨幣交易，并辨別病毒最初傳播的地點(diǎn)和來源。

人工智能分析

更多的數(shù)據(jù)就意味著更多的解決方案。預(yù)防疾病傳播需要實(shí)時信息和分析。通過人工智能進(jìn)行的大數(shù)據(jù)分析的進(jìn)步正在徹底改變在新冠疫情等突發(fā)衛(wèi)生事件中收集數(shù)據(jù)的方式。

人工智能算法可以篩選從智能設(shè)備、臺式分析儀以及醫(yī)院或藥房記錄收集的數(shù)據(jù)，以創(chuàng)建一個全面的相關(guān)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，供科學(xué)家進(jìn)行分析。

人類收集和整理如此多的原始數(shù)據(jù)所需的時間將使這些信息失去時效性，從而變得幾乎毫無用處，而在這漫長的分析過程中病毒可能已經(jīng)傳播到其他地區(qū)并變異為新的變種。

借助由人工智能和位置跟蹤技術(shù)提供支持的病毒檢測傳感器網(wǎng)絡(luò)，可以更快、更準(zhǔn)確地實(shí)施本地咨詢和隔離，從而挽救生命并實(shí)時提醒附近地區(qū)病毒的感染狀況。

人工智能與T細(xì)胞映射

人工智能模型可以改進(jìn)當(dāng)前的疫苗，并通過針對以前未映射的T細(xì)胞為構(gòu)建新疫苗提供基礎(chǔ)。

人體的免疫防御通過使用白細(xì)胞來識別體內(nèi)的病原體并對它們產(chǎn)生防御反應(yīng)。然后，免疫系統(tǒng)會存儲有關(guān)先前遇到的病原體的信息，例如生物記錄簿等。

白細(xì)胞或淋巴細(xì)胞包含產(chǎn)生針對病原體的抗體的B細(xì)胞和破壞目標(biāo)的T細(xì)胞，T細(xì)胞通過鎖定病毒細(xì)胞上的表面蛋白并破壞它們來靶向病毒。

科學(xué)家在研制有效疫苗時面臨的問題之一就是找到哪些T細(xì)胞分別鎖定哪些蛋白質(zhì)。

據(jù)《醫(yī)學(xué)生命科學(xué)新聞》報道，“據(jù)估計，一個人攜帶的不同T細(xì)胞鑰匙比銀河系中的恒星還要多?！?/p>

由阿爾托大學(xué)和赫爾辛基大學(xué)的研究人員開發(fā)的一種新的人工智能模型改進(jìn)了當(dāng)前的疫苗，并通過尋找以前未映射的T細(xì)胞的新鎖和鑰匙組合來為創(chuàng)建新疫苗提供基礎(chǔ)。

“我們創(chuàng)建的人工智能模型非常靈活，適用于所有可能的病原體，只要我們有足夠多的實(shí)驗(yàn)性鑰匙鎖對，”阿爾托大學(xué)的理學(xué)碩士兼博士學(xué)位的學(xué)生Emmi Jokinen說道。

“例如，當(dāng)有足夠數(shù)量的此類配對可用時，我們很快就能將我們的模型應(yīng)用于冠狀病毒SARS-CoV-2?！?/p>

沒有新冠疫情的未來

新冠疫情給每個人都帶來了獨(dú)特的挑戰(zhàn)。世界各地都不同程度地實(shí)施了前所未有的公共政策，科學(xué)家們面臨著在幾乎沒有可用的信息的情況下解決全球流行病的難題，還有一些人甚至與家人和朋友失去了聯(lián)系。

然而，如果我們能夠把新冠疫情在各個領(lǐng)域橫行期間獲得的經(jīng)驗(yàn)，與人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)的進(jìn)步相結(jié)合，就可以促進(jìn)人類對如何抗擊流行病的新認(rèn)識。

借助我們現(xiàn)有的工具，就可以減輕新型病毒的影響，由此一來，希望這個世界不會再看到大規(guī)模的流行病毒傳播。

原文由Aron Vaughan撰寫，中文版本由鏈集市團(tuán)隊編譯整理，英文版權(quán)歸原作者所有，中文轉(zhuǎn)載請聯(lián)系編譯。

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