根據(jù)一個(gè)著名研究中心的經(jīng)驗(yàn)，COVID危機(jī)使AI今年有機(jī)會向醫(yī)學(xué)研究人員大放異彩。

從3月開始，“我們中的任何人都放棄了所有其他研究，并試圖完全專注于進(jìn)行COVID建模，”博士Jayashree Kalpathy-Cramer博士回憶道。

第二天在《華爾街日報(bào)》上發(fā)布的一份報(bào)告顯示，波士頓大眾布里格姆分校臨床數(shù)據(jù)科學(xué)中心的科學(xué)主管卡爾帕西-克拉默在11月12日的虛擬小組討論中講述了她的團(tuán)隊(duì)的高科技COVID旅程。

Kalpathy-Cramer解釋說：“擁有大量數(shù)據(jù)存儲，輕松訪問數(shù)據(jù)以及足夠的計(jì)算能力以構(gòu)建復(fù)雜的AI模型非常重要，” Mass General多個(gè)工作組的研究人員今年已合作應(yīng)用AI算法應(yīng)對COVID挑戰(zhàn)。

其中包括使用AI模型來幫助預(yù)測COVID陽性患者的疾病嚴(yán)重程度，并主動分配ICU病床和其他資源。

Gladstone Institutes的CIO Scott Pegg也在虛擬活動上作了介紹，該活動重點(diǎn)關(guān)注跨各種查詢渠道的最新技術(shù)驅(qū)動的COVID研究。他告訴與會者，他的IT團(tuán)隊(duì)必須確保在家工作的生物醫(yī)學(xué)研究人員具有足夠的數(shù)據(jù)存儲和計(jì)算能力。

在此過程中，他逐漸看到了自己的角色，即防止IT成為瓶頸，從而拖慢了研究人員的步伐。

佩格說，特別是醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)集“堆積得非常快，這是每個(gè)人都想進(jìn)行最多計(jì)算的地方”。“ [T]這對AI來說是一個(gè)很棒的應(yīng)用程序。”