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人工智能和机器学习方法在应对冠状病毒 (COVID-19) 大流行中的综合研究
摘要 新型冠状病毒疾病（COVID-19）已在全球 219 个国家/地区蔓延，对医疗保健、社会经济环境和国际关系造成了令人震惊的影响。这项研究的主要目的是提供人工智能（AI）和其他相关技术的当前技术方面及其对抗击 COVID-19 和预防大流行可怕影响的意义。本文介绍了在医疗保健领域做出重大贡献的人工智能方法，然后重点介绍和分类了它们在应对 COVID-19 中的应用，例如检测和诊断、数据分析和治疗程序、研究和药物开发、社会控制和服务以及疫情预测。该研究探讨了技术与流行病之间的联系以及技术在引入机器学习和自然语言处理工具后对医疗保健的潜在影响。预计这项全面的研究将支持研究人员对医疗保健系统进行建模，并推动先进技术的进一步研究。最后，我们提出了未来的研究方向，并得出结论，需要有说服力的人工智能策略、概率模型和监督学习来应对未来的大流行挑战。
全面回顾人工智能......
前所未有的新冠病毒疫情（COVID-19）爆发，从教育、经济、社会保障、公共卫生等各个方面严重影响了世界各国。大多数政府都做出了巨大努力来控制COVID-19的蔓延，例如封锁重灾区城市、提倡民众戴口罩等。然而，一些国家和地区的医疗条件相对较差，存在医疗设备不足、医院容量超负荷、人员短缺等问题，导致疫情大规模蔓延。人工智能（AI）凭借其独特的优势，在医学影像、临床数据、药物研发、疫情预测、远程医疗等方面发挥着极其重要的作用。因此，人工智能是一种强大的工具，可以帮助人类解决复杂问题，尤其是在抗击COVID-19中。本研究旨在分析过去的研究成果，从五个方面解读人工智能在COVID-19防治中的作用。本文还讨论了不同领域的未来发展方向，并通过实验证明了模型的有效性，这将有助于研究人员开发更有效的模型来控制COVID-19的传播。
人工智能、大数据和区块链技术在医学和全球健康领域的应用回顾
摘要：人工智能 (AI) 程序应用于诊断程序、治疗方案制定、患者监测、药物开发、医疗保健中的个性化医疗以及全球卫生中的疫情预测等方法，例如当前的 COVID-19 大流行。机器学习 (ML) 是人工智能的一个领域，它允许计算机在无需明确编程的情况下学习和改进。ML 算法还可以通过电子健康记录分析大量数据（称为大数据），以预防和诊断疾病。可穿戴医疗设备用于持续监测个人的健康状况并将其存储在云计算中。在一项新发表的研究背景下，本综述讨论了复杂数据分析和机器学习的潜在好处。我们在所有流行的数据库（如 Web of Science、Scopus、MEDLINE/PubMed 和 Google Scholar 搜索引擎）中进行了文献检索。本文介绍了 ML、大数据、区块链技术的基本概念的运用及其在医学、医疗保健、公共卫生监测、COVID-19 大流行和其他流行病中的病例估计中的重要性。该评论还讨论了医疗从业者和卫生技术人员在设计未来模型以改善人类生活质量和福祉时可能遇到的后果和困难。
人工智能对微生物诊断的影响
摘要：传统的微生物诊断方法面临许多障碍，例如样品处理、培养困难、错误识别和确定易感性的延迟。人工智能 (AI) 的出现通过快速而精确的分析显著改变了微生物诊断。尽管如此，人工智能的采用也伴随着道德考虑，需要采取措施维护患者隐私、减轻偏见和确保数据完整性。本综述研究了传统的诊断障碍，强调了标准化程序在样品处理中的重要性。它强调了人工智能在微生物诊断中的重大影响，特别是通过机器学习 (ML)。本文探讨了人工智能的最新进展，特别是 ML 方法，展示了它们对微生物分类、微生物相互作用理解和显微镜能力增强的影响。本综述对人工智能在微生物诊断中的实用性进行了全面评估，指出了其优势和挑战。一些案例研究包括 SARS-CoV-2、疟疾和分枝杆菌，这些案例研究说明了人工智能在快速准确诊断方面的潜力。卷积神经网络 (CNN) 在数字病理学、自动细菌分类和菌落计数中的应用进一步凸显了人工智能的多功能性。此外，人工智能改善了抗菌药物敏感性评估，有助于疾病监测、疫情预测和实时监测。尽管存在一些局限性，但将人工智能整合到诊断微生物学中提供了强大的解决方案、用户友好的算法和全面的培训，有望在医疗保健领域实现范式转变。