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基于废水采样预测新冠肺炎住院情况的人工智能工具
一项新研究发现，基于对含有 COVID-19 的废水样本进行分析的 AI 系统最多可以提前 4 周准确预测住院人数。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）一项新研究发现，基于对含有 COVID-19 的废水样本进行分析的 AI 系统最多可以提前 4 周准确预测住院人数。
该研究由悉尼科技大学 (UTS) 的两位工程师 - Qilin Wang 教授和 Xu Li 博士领导。科学家们与悉尼新南威尔士大学、代尔夫特理工大学和摩根州立大学的同事合作，检查了美国 159 个县的废水数据，覆盖约 1 亿公民。然后，他们将这些数据与美国住院数据相关联，并开发了预测模型。该工作发表在《自然通讯》杂志上。
已发布“我的博士论文是关于设计下水道系统以减少混凝土腐蚀，但我在 COVID-19 开始时毕业，并看到了跟踪和研究这种流行病的机会，”Lee 博士说。对 COVID-19 进行实验室检测或自我检测和报告，但这并不能识别无症状病例，而且许多国家正在放弃严格的检测要求。”
王教授表示，废水是一个尚未得到充分利用的丰富数据源。他相信基于人工智能的建模可以成为一种具有成本效益的早期预警系统，使医护人员能够更好地准备和管理大流行浪潮，并有效地分配有限的医疗资源。
“许多国家已经开展了废水监测，但仅限于显示特定地区是否存在 COVID-19，并粗略估计其负荷是否增加或减少，”我们使用。人工智能可以识别数据的模式和变化，并从中学习以提高预测准确性。”
照片：Unsplash/Marco Bicca