코로나 바이러스 최신 : 프랑스에서 170 만 명이 넘는 사람들이 처벌을 피하기 위해 예방 접종을 보류하고 있습니다

Jake Lever는 Stanford University의 생명공학과에서 2년 간의 박사후 과정 연구를 통해 중간에 시장 격차를 발견했습니다.

지난 4월 그의 동료들이 매일 코로나바이러스에 관해 출판되는 수많은 문헌을 샅샅이 살펴보는 것이 어렵다는 점을 지적하면서 그는 자신의 기술을 “생체의학 텍스트 마이너”로 일했습니다. 4개월 후 CoronaCentral.ai가 탄생했습니다.

이후 Chan Zuckerberg BioHub 연구 센터로부터 자금을 지원받은 이 웹 사이트는 인공 지능의 하위 집합인 딥 러닝을 사용하여 게시된 Covid-19 논문 및 사전 인쇄를 집계하고 분류합니다.

“많이있다 [information] 레버는 원하는 것을 찾는 것이 상당히 어려운 일이라고 말했습니다. 그는 모든 것을 다른 주제에 넣고 등급 척도와 연관시킴으로써 읽고 있는 내용을 더 쉽게 볼 수 있다고 덧붙였습니다.

CoronaCentral은 이제 AI를 기반으로 할 수 있지만 시작하려면 많은 인간의 고된 작업이 필요합니다. 시스템을 “훈련”시키기 위해 레버는 약 3,200개의 연구 논문을 “리뷰”, “역학” 및 “메타 분석”과 같은 범주로 분류하는 데 몇 주를 보냈습니다.

“언어 처리 시스템은 원하는 것에 대한 구체적이고 표준적인 예를 제공할 때 가장 잘 작동합니다.”라고 그는 말했습니다. “커피 많이 마시고, 앉아서 시작하세요.”

이 추세는 팬데믹이 시작된 이후 사이트에서 수집한 150,000개 이상의 논문에서 나타납니다. 다양한 환경에서 바이러스의 확산을 예측하기 위해 수학적 모델을 사용하는 예측 연구는 초점이 Covid의 장기적인 영향을 분석하는 것으로 이동함에 따라 약화되었습니다.

레버는 전염병 동안 의료 관행을 조정하는 방법을 논의하는 기사도 인기가 있다고 말했습니다. “많은 분들이 ‘대장암 수술을 하는데, 지금은 어떻게 해야 할까요? “

과학자들이 “학제간 연구를 수행해야 하는 필요성이 점점 더 커지고 있다”는 점을 감안할 때 Lever는 CoronaCentral과 같은 웹사이트가 최신 발견을 수용하는 방법에 큰 역할을 할 것이라고 믿습니다.

“연구의 속도로 인해 한 과학자가 여러 분야의 발전 속도를 따라잡는 것은 불가능합니다.”라고 그는 말했습니다.

그는 지난 달 자신이 자란 곳 근처에 있는 대학 컴퓨팅 과학 학교의 강사 자리를 위해 캘리포니아 대 글래스고로 레버를 교환했습니다. 그의 박사 학위는 생물정보학이었고, 그는 “DNA 서열을 분석하고, 패턴을 식별하고, 돌연변이를 식별하거나, 코비드의 경우 변이체를 분석하기 위해 컴퓨터를 사용하는 것”이라고 설명했습니다.

Leifer는 서열 분석이 “너무 광범위하고 쉽고 실용적이어서 10년 전에는 전혀 할 수 없었던 변이체를 연구할 수 있게 됐다”고 덧붙였습니다. “제 생각에 우리는 매우 운이 좋은 위치에 있습니다.”

이것은 전염병이 전 세계 사람들과 기업에 미치는 영향을 탐구하는 블로그 시리즈의 열 번째 기사입니다.