AI chiến đấu với dịch coronavirus như thế nào?


Câu trả lời 1:

Trí tuệ nhân tạo có thể chống lại một loại coronavirus trong tương lai

.

Các dịch bệnh như coronavirus thường diễn ra quá nhanh để các nhà khoa học tìm ra cách chữa trị. Nhưng trong tương lai, trí tuệ nhân tạo có thể giúp các nhà nghiên cứu thực hiện công việc tốt hơn.

Trong khi có lẽ đã quá muộn để công nghệ non trẻ đóng vai trò chính trong dịch bệnh hiện nay, vẫn có hy vọng cho những đợt bùng phát tiếp theo. AI rất giỏi trong việc kết hợp thông qua các đống dữ liệu để tìm ra các kết nối giúp dễ dàng xác định loại phương pháp điều trị nào có thể hoạt động hoặc thử nghiệm nào tiếp theo.

Câu hỏi đặt ra là Big Data sẽ ra sao khi nó chỉ thu được những thông tin ít ỏi về một căn bệnh mới nổi như Covid-19, xuất hiện lần đầu vào cuối năm ngoái tại Trung Quốc và đã làm hơn 75.000 người mắc bệnh trong khoảng hai tháng.

Việc các nhà nghiên cứu quản lý để tạo ra trình tự gen của virus mới trong vài tuần kể từ những trường hợp được báo cáo đầu tiên là rất hứa hẹn, vì nó cho thấy có nhiều dữ liệu ngay lập tức hơn khi có dịch bệnh xảy ra.

Andrew Hopkins, giám đốc điều hành của Oxford, công ty khởi nghiệp Exscientia Ltd. có trụ sở tại Anh là một trong những người làm việc để giúp đào tạo trí thông minh nhân tạo để khám phá ma túy. Ông cho rằng các phương pháp điều trị mới có thể đi từ thụ thai đến thử nghiệm lâm sàng trong ít nhất 18 đến 24 tháng trong thập kỷ tới, nhờ vào AI.

Exscientia đã thiết kế một hợp chất mới để điều trị chứng rối loạn ám ảnh cưỡng chế đã sẵn sàng để được thử nghiệm trong phòng thí nghiệm sau chưa đầy một năm trong giai đoạn nghiên cứu ban đầu. Đó là nhanh hơn khoảng năm lần so với trung bình, theo công ty.

Healx có trụ sở tại Cambridge có cách tiếp cận tương tự, nhưng nó sử dụng học máy để tìm ra cách sử dụng mới cho các loại thuốc hiện có. Cả hai công ty cung cấp thuật toán của họ với thông tin - lượm lặt từ các nguồn như tạp chí, cơ sở dữ liệu y sinh và thử nghiệm lâm sàng - để giúp đề xuất phương pháp điều trị mới cho các bệnh.

Giám sát con người

Hai công ty, mỗi công ty sử dụng một nhóm các nhà nghiên cứu về con người để làm việc cùng với AI để giúp hướng dẫn quy trình. Theo cách tiếp cận của Exscientia, được đặt tên là Centaur chemist, các nhà thiết kế thuốc giúp dạy các chiến lược thuật toán để tìm kiếm các hợp chất. Healx đưa dự đoán của AI cho các nhà nghiên cứu phân tích kết quả và quyết định nên theo đuổi điều gì.

Neil Thompson, giám đốc khoa học của Healx, cho biết kỹ thuật này có thể được triển khai chống lại một ổ dịch như coronavirus miễn là nó có đủ dữ liệu về căn bệnh mới. Healx không làm việc để giải quyết coronavirus hoặc điều chỉnh công nghệ của nó để bùng phát, nhưng nó sẽ không phải là một sự kéo dài.

Chúng tôi khá thân thiết với nhau. Chúng tôi không cần thay đổi nhiều về thuật toán AI mà chúng tôi sử dụng. Chúng tôi xem xét các đặc tính thuốc phù hợp với các tính năng bệnh.

Các thuật toán trí tuệ nhân tạo đã bắt đầu đưa ra các loại thuốc điều trị các bệnh mà chúng ta biết. Các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts cho biết hôm thứ Năm rằng họ đã sử dụng phương pháp này để xác định một hợp chất kháng sinh mới mạnh mẽ có thể tiêu diệt một loạt vi khuẩn gây rắc rối, thậm chí một số hiện đang kháng các phương pháp điều trị khác.

Một nắm bắt cho tất cả các công nghệ này là thử nghiệm lâm sàng. Ngay cả các loại thuốc đã an toàn để sử dụng để chữa bệnh này cũng nên được kiểm tra lại trước khi chúng được kê đơn cho thuốc khác. Quá trình cho thấy họ an toàn và hiệu quả trên một số lượng lớn người có thể mất nhiều năm trước khi đến cơ quan quản lý để xem xét.

Để có hiệu quả, các nhà phát triển thuốc dựa trên AI sẽ phải lên kế hoạch trước, chọn ra một bộ gen virus có thể gây ra vấn đề trong tương lai và nhắm mục tiêu khi có ít khuyến khích để làm điều đó.

Cảm ơn bạn.


Câu trả lời 2:

Trò chơi đã bắt đầu!

Nếu không phải vì coronavirus, ít nhất là cho siêu vi khuẩn. Các nhà nghiên cứu tại MIT và Harvard đã sử dụng AI để xác định một loại kháng sinh mới có khả năng tiêu diệt nhiều vi khuẩn kháng thuốc. Họ đã đào tạo một thuật toán học máy để phân tích các hợp chất hóa học có khả năng chống nhiễm trùng bằng các cơ chế khác với các loại thuốc hiện có.

Họ đã đào tạo mô hình của họ trên 2.500 phân tử xác định một hợp chất (họ gọi nó là Halicin) để thử nghiệm vi khuẩn lấy từ bệnh nhân và vi khuẩn được nuôi trong phòng thí nghiệm. Cấm Halicin có thể tiêu diệt nhiều vi khuẩn kháng thuốc bao gồm

mycobactirium tuberculosis, clostridium difficile

acinetobacter baumannii.

Halicin đã chữa khỏi hai con chuột bị nhiễm

A.baumannii.

Ngẫu nhiên, nhiều lính Mỹ ở Iraq và Afghanistan đã bị nhiễm cùng một lỗi. Báo cáo cho biết, một loại thuốc mỡ Halicin bôi lên da của hai con chuột này đã chữa khỏi hoàn toàn chúng chỉ trong vòng 24 giờ.

Sử dụng các mô hình máy tính dự đoán để khám phá thuốc không phải là mới nhưng thành công tốt nhất cho đến nay được thấy với Halicin.

Theo các nhà nghiên cứu, mô hình dự đoán của họ có thể làm những gì sẽ cực kỳ tốn kém cho các phương pháp thử nghiệm truyền thống.

Thành công này của Halicin đến ở giai đoạn quan trọng trong lịch sử loài người. Theo dự đoán, đến năm 2050, số ca tử vong trên toàn thế giới do vi khuẩn kháng thuốc có thể lên tới 10 triệu.

Công việc tiếp theo là cần thiết để làm cho Halicin có thể sử dụng được ở người. Mặc dù thuật toán của chúng được thiết kế cho vi khuẩn, nhưng nó cũng có thể được nâng cấp để chống vi-rút.


Câu trả lời 3:

Hãy tưởng tượng một bệnh viện ở Trung Quốc có 1000 trường hợp có triệu chứng tương tự, bệnh viện làm gì? Mặc dù tất cả các thông tin về các triệu chứng và chẩn đoán được ghi lại và có sẵn bằng điện tử, bộ y tế có thể thực hiện các biện pháp cần thiết và phù hợp.

AI là tuyệt vời và nhanh chóng trong việc phát hiện các mẫu, điểm tương đồng để phát hiện nhanh. Một ví dụ về cách

Tìm kiếm Google có thể

để phát hiện các bệnh có thể trên toàn thế giới. Chỉ với các mẫu tìm kiếm đơn giản, AI thực sự có thể phát hiện các mối đe dọa và dịch bệnh có thể bùng phát với tỷ lệ lớn trên toàn thế giới.

Quay trở lại với Virus Virus, một khi Trung Quốc đã ghi nhận các triệu chứng bệnh, chẩn đoán nó, họ chia sẻ thông tin này cho tất cả các tổ chức chính phủ có thể khác có thể nhanh chóng đặt máy dò nhiệt có thể quét những người có các triệu chứng này và phân loại chúng là có thể bị nhiễm hoặc mang mầm bệnh hoặc miễn dịch. Khi virus biến đổi nhanh chóng, chúng có xu hướng thay đổi cách nhìn, các triệu chứng có thể thay đổi và khó chẩn đoán. Nhưng với AI, Trung Quốc có thể giúp chính phủ với những người đã chuyển từ Trung Quốc, đặc biệt là Vũ Hán và sau đó di chuyển quốc tế qua các thành phố. Thông tin này có thể được phân tích bằng AI, để phát hiện tin tức từ các thành phố, bệnh viện đó để ghép các mảnh ghép lại với nhau.

Hi vọng điêu nay co ich!


Câu trả lời 4:

Trong các điều khoản gần đây, nếu chúng tôi có dữ liệu của một số bệnh nhân, chúng tôi có thể xác định và tìm ra mô hình của các bệnh nhân dương tính với corona. Sau đó, chúng tôi có thể kiểm tra một bệnh nhân mới để dự đoán liệu bệnh nhân này có thể bị nhiễm bệnh hay không, nhìn từ mô hình của họ. Học máy cổ điển hoặc kỹ thuật học sâu có thể được sử dụng để phân tách điều này.

Nói một cách tổng quát hơn, chúng ta cần hết sức thận trọng và phải tương tác với người từ lĩnh vực y tế để phân tích mô hình để khái quát những gì đang diễn ra, những thay đổi và cơ chế được kích hoạt bởi virus trong cơ thể để hiểu rõ hơn về mô hình.


Câu trả lời 5:

Các dịch bệnh như coronavirus thường diễn ra quá nhanh để các nhà khoa học tìm ra cách chữa trị. Nhưng trong tương lai, trí tuệ nhân tạo có thể giúp các nhà nghiên cứu thực hiện công việc tốt hơn.

Trong khi có lẽ đã quá muộn để công nghệ non trẻ đóng vai trò chính trong dịch bệnh hiện nay, vẫn có hy vọng cho những đợt bùng phát tiếp theo. AI rất giỏi trong việc kết hợp thông qua các đống dữ liệu để tìm ra các kết nối giúp dễ dàng xác định loại phương pháp điều trị nào có thể hoạt động hoặc thử nghiệm nào tiếp theo.

Câu hỏi đặt ra là Big Data sẽ ra sao khi nó chỉ thu được những thông tin ít ỏi về một căn bệnh mới nổi như Covid-19, xuất hiện lần đầu vào cuối năm ngoái tại Trung Quốc và đã làm hơn 75.000 người mắc bệnh trong khoảng hai tháng.

Việc các nhà nghiên cứu quản lý để tạo ra trình tự gen của virus mới trong vài tuần kể từ những trường hợp được báo cáo đầu tiên là rất hứa hẹn, vì nó cho thấy có nhiều dữ liệu ngay lập tức hơn khi có dịch bệnh xảy ra.

Andrew Hopkins, giám đốc điều hành của Oxford, công ty khởi nghiệp Exscientia Ltd. có trụ sở tại Anh là một trong những người làm việc để giúp đào tạo trí thông minh nhân tạo để khám phá ma túy. Ông cho rằng các phương pháp điều trị mới có thể đi từ thụ thai đến thử nghiệm lâm sàng trong ít nhất 18 đến 24 tháng trong thập kỷ tới, nhờ vào AI.

Exscientia đã thiết kế một hợp chất mới để điều trị chứng rối loạn ám ảnh cưỡng chế đã sẵn sàng để được thử nghiệm trong phòng thí nghiệm sau chưa đầy một năm trong giai đoạn nghiên cứu ban đầu. Đó là nhanh hơn khoảng năm lần so với trung bình, theo công ty.

Healx có trụ sở tại Cambridge có cách tiếp cận tương tự, nhưng nó sử dụng học máy để tìm ra cách sử dụng mới cho các loại thuốc hiện có. Cả hai công ty cung cấp thuật toán của họ với thông tin - lượm lặt từ các nguồn như tạp chí, cơ sở dữ liệu y sinh và thử nghiệm lâm sàng - để giúp đề xuất phương pháp điều trị mới cho các bệnh.

Giám sát con người

Hai công ty, mỗi công ty sử dụng một nhóm các nhà nghiên cứu về con người để làm việc cùng với AI để giúp hướng dẫn quy trình. Theo cách tiếp cận của Exscientia, được đặt tên là Centaur chemist, các nhà thiết kế thuốc giúp dạy các chiến lược thuật toán để tìm kiếm các hợp chất. Healx đưa dự đoán của AI cho các nhà nghiên cứu phân tích kết quả và quyết định nên theo đuổi điều gì.

Neil Thompson, giám đốc khoa học của Healx, cho biết kỹ thuật này có thể được triển khai chống lại một ổ dịch như coronavirus miễn là nó có đủ dữ liệu về căn bệnh mới. Healx không làm việc để giải quyết coronavirus hoặc điều chỉnh công nghệ của nó để bùng phát, nhưng nó sẽ không phải là một sự kéo dài.

Chúng tôi khá thân thiết với nhau. Chúng tôi không cần thay đổi nhiều về thuật toán AI mà chúng tôi sử dụng. Chúng tôi xem xét các đặc tính thuốc phù hợp với các tính năng bệnh.

Các thuật toán trí tuệ nhân tạo đã bắt đầu đưa ra các loại thuốc điều trị các bệnh mà chúng ta biết. Các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts cho biết hôm thứ Năm rằng họ đã sử dụng phương pháp này để xác định một hợp chất kháng sinh mới mạnh mẽ có thể tiêu diệt một loạt vi khuẩn gây rắc rối, thậm chí một số hiện đang kháng các phương pháp điều trị khác.

Một nắm bắt cho tất cả các công nghệ này là thử nghiệm lâm sàng. Ngay cả các loại thuốc đã an toàn để sử dụng để chữa bệnh này cũng nên được kiểm tra lại trước khi chúng được kê đơn cho thuốc khác. Quá trình cho thấy họ an toàn và hiệu quả trên một số lượng lớn người có thể mất nhiều năm trước khi đến cơ quan quản lý để xem xét.

Để có hiệu quả, các nhà phát triển thuốc dựa trên AI sẽ phải lên kế hoạch trước, chọn ra một bộ gen virus có thể gây ra vấn đề trong tương lai và nhắm mục tiêu khi có ít khuyến khích để làm điều đó.

Một trở ngại khác là tìm kiếm nhân viên có trình độ.

Irina Haivas, một đối tác tại công ty đầu tư mạo hiểm Atomico và cựu bác sĩ phẫu thuật, người đã gặp khó khăn trong việc tìm kiếm những người có thể hoạt động ở giao điểm của AI và sinh học. hội đồng quản trị của Healx. Không đủ để trở thành một kỹ sư AI, bạn phải hiểu và tham gia vào các ứng dụng của sinh học.


Câu trả lời 6:

Khi một căn bệnh bí ẩn xuất hiện lần đầu, chính phủ và các cơ quan y tế công cộng khó có thể thu thập thông tin nhanh chóng và điều phối phản ứng. Nhưng công nghệ trí tuệ nhân tạo mới có thể tự động khai thác thông qua các báo cáo tin tức và nội dung trực tuyến trên toàn thế giới, giúp các chuyên gia xác định các rối loạn tiềm ẩn dẫn đến dịch bệnh tiềm tàng hoặc tệ hơn. Nói cách khác, các ông chủ AI mới của chúng tôi có thể giúp chúng tôi thoát khỏi bệnh dịch tiếp theo.

Những cái mới

AI

các khả năng đang phát triển mạnh với sự bùng phát coronavirus gần đây, được xác định bởi một công ty có trụ sở tại Canada, BlueDat, một trong một số tổ chức sử dụng dữ liệu để đánh giá rủi ro sức khỏe cộng đồng. Trung tâm kiểm soát và phòng ngừa dịch bệnh Hoa Kỳ (CDC) và Tổ chức Y tế thế giới (WHO) đã đưa ra thông báo chính thức rằng cơ quan này tuyên bố sẽ tiến hành "giám sát bệnh truyền nhiễm tự động". Bây giờ vào cuối tháng 1, một loại virus đường hô hấp liên quan đến thành phố Vũ Hán ở Trung Quốc đã mất hơn 100 mạng sống. Các trường hợp đã phát sinh ở nhiều quốc gia khác, bao gồm cả Mỹ và CDC đang cảnh báo người Mỹ tránh du lịch không cần thiết đến Trung Quốc.


Câu trả lời 7:

Tại thời điểm một căn bệnh lạ xuất hiện lần đầu tiên, rất có thể chính phủ và các cơ quan có thẩm quyền nói chung sẽ tích lũy dữ liệu nhanh chóng và tạo điều kiện cho phản ứng. Trong mọi trường hợp, sự đổi mới lý luận nhân tạo mới có thể khai thác một cách tự nhiên thông qua các báo cáo tin tức và chất trực tuyến từ khắp nơi trên thế giới, giúp các chuyên gia nhận thấy sự không nhất quán có thể gây ra một bệnh dịch tiềm ẩn hoặc đáng tiếc hơn là một đại dịch. Vào cuối ngày, các lớp phủ AI mới của chúng tôi thực sự có thể giúp chúng tôi chống lại căn bệnh sau đây.

Các khả năng AI mới này được giới thiệu đầy đủ với sự bùng phát coronavirus đang được phân biệt đúng lúc bởi một công ty Canada có tên BlueDot, một trong những tổ chức sử dụng thông tin để đánh giá các mối nguy hiểm chung. Tổ chức này cho biết họ tiến hành "quan sát bệnh tật không thể cưỡng lại được bằng robot", đã nói với khách hàng của mình về loại coronavirus mới vào cuối tháng 12, vài ngày trước khi cả Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh Hoa Kỳ (CDC) và Tổ chức Y tế Thế giới (WHO ) truyền đạt thông báo chính thức, theo công bố của Wired. Hiện tại sắp kết thúc tháng 1, bệnh nhiễm trùng đường hô hấp đã được kết nối với thành phố Vũ Hán ở Trung Quốc vừa giết chết hơn 100 cá nhân. Các trường hợp cũng đã xuất hiện ở một vài quốc gia khác nhau, bao gồm cả Hoa Kỳ và CDC đang cảnh báo người Mỹ nên duy trì một khoảng cách chiến lược từ việc đi lại không cần thiết đến Trung Quốc.

Kamran Khan, một bác sĩ bệnh tật không thể cưỡng lại và là tác giả và Giám đốc điều hành của BlueDot, đã làm rõ trong một cuộc họp về cách khung cảnh báo ban đầu của tổ chức sử dụng ý thức nhân tạo, bao gồm xử lý ngôn ngữ thông thường và AI, để theo dõi hơn 100 ca nhiễm trùng không thể cưỡng lại bằng cách phá vỡ khoảng 100.000 bài báo trong 65 phương ngữ nhất quán. Thông tin đó cho phép tổ chức nhận ra khi nào nên nói với khách hàng của mình về khả năng cận kề và lây lan của một căn bệnh không thể cưỡng lại.

Các thông tin khác, tương tự như dữ liệu lịch trình thám hiểm và cách bay, có thể giúp cung cấp cho tổ chức thêm các chỉ dẫn về mức độ nguy hiểm có thể sẽ lan rộng. Ví dụ, gần đây, các chuyên gia của BlueDot đã dự đoán các cộng đồng đô thị khác nhau ở châu Á nơi coronavirus sẽ xuất hiện sau khi nó xuất hiện trên lãnh thổ Trung Quốc.

Ý nghĩ đằng sau mô hình của BlueDot (có kết quả cuối cùng theo cách này được các chuyên gia về con người kiểm tra) là lấy dữ liệu cho người lao động bảo hiểm xã hội nhanh nhất có thể được cho phép, với mong muốn họ có thể phân tích - và, nếu cần, ngắt kết nối - và làm hỏng có thể hình dung các cá nhân truyền nhiễm tại một thời điểm thích hợp.

"Dữ liệu chính thức không phải trong mọi trường hợp tốt lành", Khan nói với Recode. "Sự khác biệt giữa một trường hợp trong một nhà thám hiểm và một vụ bùng phát phụ thuộc vào chuyên gia dịch vụ con người hàng đầu của bạn nhận thấy rằng có một căn bệnh cụ thể. Đó có thể là sự khác biệt trong việc ngăn chặn sự bùng phát thực sự xảy ra."

Khan bao gồm rằng khung của anh ta cũng có thể sử dụng nhiều thông tin khác - ví dụ, dữ liệu về bầu không khí, nhiệt độ hoặc thậm chí cả động vật được thuần hóa gần đó - để dự đoán liệu ai đó bị nhiễm bệnh có thể gây ra bùng phát xung quanh không ở đó Ông đưa ra rằng, vào năm 2016, BlueDot đã có tùy chọn để thấy trước sự hiện diện của nhiễm Zika ở Florida nửa năm trước khi nó thực sự xuất hiện ở đó.

Ngoài ra, tổ chức kiểm tra tai họa Metabiota đã xác minh rằng Thái Lan, Hàn Quốc, Nhật Bản và Đài Loan có nguy cơ cao nhất khi thấy nhiễm trùng xuất hiện trong bảy ngày trước khi các trường hợp ở các quốc gia này thực sự được tiết lộ, phần nào bằng cách hy vọng thông tin về chuyến bay. Metabiota, với tên BlueDot, sử dụng xử lý ngôn ngữ phổ biến để đánh giá các báo cáo trực tuyến về một căn bệnh tiềm ẩn, và nó cũng đang sứt mẻ trong việc xây dựng một sự đổi mới tương tự cho thông tin cuộc sống dựa trên web.

Imprint Gallivan, giám đốc khoa học thông tin của Metabiota, làm rõ rằng các giai đoạn và thảo luận trực tuyến cũng có thể đưa ra một dấu hiệu cho thấy có nguy cơ xảy ra đại dịch. Metabiota cũng khẳng định rằng nó có thể đánh giá mức độ nguy hiểm của sự lây lan gây ra sự gián đoạn chính trị và xã hội, theo quan điểm của dữ liệu như chỉ định của bệnh, tỷ lệ tử vong và khả năng tiếp cận điều trị. Ví dụ, tại thời điểm phân phối bài báo hiện tại này, Metabiota đã đánh giá mức độ nguy hiểm của coronavirus mới gây ra sự không thoải mái ở mức "cao" ở Mỹ và Trung Quốc, tuy nhiên, nó đã đánh giá nguy cơ này đối với bệnh nhiễm trùng khỉ ở Cộng hòa Dân chủ Congo ( trong đó đã được tính cho các trường hợp nhiễm trùng đó) là "trung bình".

Thật khó để nhận ra chính xác khung đánh giá này hoặc chính giai đoạn có thể như thế nào, tuy nhiên Gallivan cho biết tổ chức này đang làm việc với mạng lưới kiến ​​thức Hoa Kỳ và Bộ Quốc phòng về các vấn đề được xác định với coronavirus. Đây là một phần công việc của Metabiota với In-Q-Tel, công ty phiêu lưu phi lợi nhuận kết nối với Cơ quan Tình báo Trung ương. Tuy nhiên, các văn phòng chính phủ không phải là khách hàng tiềm năng chính của các khung này. Metabiota cũng công khai thêm nền tảng của mình cho các tổ chức tái bảo hiểm - tái bảo hiểm về cơ bản là bảo vệ cho các cơ quan bảo hiểm - sẽ giải quyết các nguy cơ tiền tệ liên quan đến sự lây lan năng lực tiềm ẩn của một căn bệnh.

Như thể có thể, lý luận trên máy vi tính có thể có giá trị không thể phủ nhận hơn là chỉ đơn giản là giữ các chuyên gia truyền bệnh và các nhà chức trách giáo dục như một bệnh nhiễm trùng nổi lên. Các chuyên gia đã chế tạo các mô hình dựa trên AI có thể dự đoán các đợt nhiễm Zika dần dần, có thể giáo dục cách các chuyên gia phản ứng với các tình huống khẩn cấp tiềm ẩn. Ý thức nhân tạo cũng có thể được sử dụng để quản lý cách các cơ quan có thẩm quyền chung phân tán tài sản trong trường hợp khẩn cấp. Kết quả là, AI là một dòng bảo vệ đầu tiên chống lại bệnh tật.

Nhìn toàn diện hơn, AI hiện đang giúp kiểm tra các loại thuốc mới, xử lý các bệnh nhiễm trùng không phổ biến và xác định sự phát triển ác tính của bosom. Trí thông minh nhân tạo thậm chí còn được sử dụng để phân biệt những con bò đáng sợ lây lan Chagas, một căn bệnh chết người nghiêm trọng và có thể tưởng tượng được, đã làm vấy bẩn 8 triệu cá nhân dự kiến ​​ở Mexico và Trung và Nam Mỹ. Ngoài ra còn có sự nhiệt tình mở rộng để sử dụng thông tin không lành mạnh - như quà tặng cuộc sống dựa trên web - về việc giúp đỡ các nhà hoạch định chính sách và tổ chức y tế hiểu được sự rộng rãi của tình trạng khẩn cấp. Ví dụ, AI có thể khai thác cuộc sống trực tuyến trình bày về các giao dịch ma túy bất hợp pháp mục tiêu và giữ cho các cơ quan có thẩm quyền chung được giáo dục về sự lây lan của các chất bị kiểm soát này.

Các khung này, bao gồm cả Metabiota và BlueDot, chỉ ngang tầm với thông tin họ đang đánh giá. Hơn nữa, AI - đối với hầu hết các phần - có vấn đề về độ nghiêng, có thể phản ánh cả kiến ​​trúc sư của một khung và thông tin mà nó đã chuẩn bị. Ngoài ra, AI được sử dụng trong các dịch vụ y tế không có cách nào, hình dạng hoặc hình thức an toàn cho vấn đề đó.

Tất cả những điều được xem xét, những tiến bộ này nói lên một quan điểm duy tâm tiến bộ về những gì AI có thể làm. Thông thường, các cập nhật về robot AI lọc qua các luồng thông tin khổng lồ không phù hợp lắm. Xem xét yêu cầu pháp luật sử dụng cơ sở dữ liệu nhận dạng khuôn mặt dựa trên hình ảnh được khai thác từ trên web. Hoặc mặt khác, các giám đốc nhập ngũ, những người bây giờ có thể sử dụng AI để thấy trước cách bạn sẽ tiếp tục thực hiện, trong các bài đăng cuộc sống dựa trên internet của bạn. Khả năng AI thực hiện chiến đấu với ác ý man rợ mang đến một tình huống mà chúng ta có thể cảm thấy bớt khó chịu hơn, nếu không thông qua và vui vẻ. Có lẽ sự đổi mới này - bất cứ khi nào được tạo ra và sử dụng một cách thích hợp - thực sự có thể giúp đỡ một vài sinh mạng.