Во время пандемии COVID-19 наш мир, наши страны, штаты, округа, города и сообщества сталкиваются с беспрецедентной проблемой, связанной с острой необходимостью помочь нашим гражданам и, в конечном итоге, нашей национальной и глобальной экономике. В группе наибольшего риска находятся пожилые люди, группы риска (лица с иммунодефицитом, гипертонией, диабетом) и наши критически важные медицинские работники. Настало время всем нам — политикам, учреждениям по уходу и их персоналу, отдельным лицам и технологам — собраться вместе, чтобы использовать лучшие мировые технологии в нашей борьбе с вирусом. Наша цель — использовать последние технологические разработки в области данных, искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы снизить и в конечном итоге устранить риск. Для этого мы должны действовать незамедлительно на федеральном уровне, уровне штатов и на местном уровне, а также в самой системе здравоохранения. Наша цель — помочь в управлении нашими ресурсами здравоохранения для обеспечения тестирования, а также связи по всей нашей стране, в наших больницах и смежных медицинских учреждениях (квалифицированный уход и уход за престарелыми). Информированная организация и действия будут иметь важное значение для сдерживания COVID-19, а также для продолжения настойчивых действий по предотвращению распространения и, в конечном итоге, искоренению вируса и возвращению к нормальной жизни.

H2O.ai, дальновидный и открытый лидер в области искусственного интеллекта и машинного обучения, впервые разработал и разработал несколько платформ искусственного интеллекта и машинного обучения и готов сотрудничать с Конгрессом и нашими местными сообществами на благо граждан страны и всего мира. Миссия H2O.ai состоит в том, чтобы демократизировать ИИ для всех, с уникальным представлением о том, что ИИ можно использовать во благо, а в здравоохранении ИИ можно использовать для спасения жизней людей. H2O.ai невероятно повезло создавать экосистему для борьбы с пандемией COVID-19 с такими организациями, как health-innovation.org, и работать с нашим сообществом пользователей, таким как Kaiser Permanente, Aetna, HCA, Allergan, Roche, Genentech, Merck, UnitedHealth. Группа и многое другое. H2O.ai в настоящее время работает с одной из крупнейших систем здравоохранения. Для меня и моей команды большая честь быть полезным миру в это трудное время.

Правительство, общественное здравоохранение и ресурсы больниц для скрининга, тестирования и укомплектования персоналом.Учитывая увеличение положительных случаев среди медицинских работников, оптимизация управления пропускной способностью больничных учреждений и обеспечение максимальной безопасности медицинских работников имеет решающее значение. H2O.ai в настоящее время работает с крупной системой здравоохранения над моделями искусственного интеллекта и машинного обучения, которые можно использовать для прогнозирования того, где и когда ресурсы наиболее необходимы — в какой больнице, в каком округе, городе или районе, чтобы помочь людям более эффективно.

Цепочка поставок. Управление расходными материалами медицинского назначения, включая антибиотики, аппараты ИВЛ и предметы первой необходимости, такие как маски и перчатки, стало еще более важным для наших медицинских работников в условиях этой пандемии. Используя прогностическое моделирование и аналитические панели для распределения и оптимизации цепочки поставок, которые широко распространены в розничной торговле и производственном секторе, H2O.ai будет применять эти методы вместе с опытом местных чиновников здравоохранения, чтобы прогнозировать потребности в оборудовании и всех расходных материалах для больниц, чтобы лучше служить обществу.

Скрининг и тестирование. Работая с поставщиками тестирования и скрининга, полученные данные можно использовать для повышения точности ИИ и моделей прогнозирования. Больше данных из каждого источника, в то время как конфиденциальные и частные для пациента, собранные анонимные данные могут помочь следующему пациенту, следующему случаю и общему здоровью сообщества и, в конечном итоге, победить это заболевание.

Телемедицина. Внедряя технологические решения телемедицины для отдаленных групп населения, мы сможем в режиме реального времени исследовать и определять регионы заражения, сдерживания или обязательного самоизоляции. Полученные наборы данных будут использоваться для более точного определения степени распространения (и снижения) и будут использоваться для получения более полной картины общих прогнозных данных и статистического моделирования. Аналитика повысит эффективность и внедрение телемедицинских решений, внутреннего тестирования и лечения.

Перевод в отделение интенсивной терапии. Если пациент находится в критическом состоянии, его необходимо перевести в отделение интенсивной терапии. Оказавшись в отделении интенсивной терапии, перегруженные работой медицинские работники могут упустить важные факторы, чтобы перевести их в больницу или выписать. Когда выписка производится преждевременно, это действие может привести к смерти. Другими словами, незапланированные или неправильные переводы в отделение интенсивной терапии могут привести к высокой заболеваемости и смертности в больницах — это становится еще более серьезной проблемой, когда больницы загружены. В течение последних нескольких лет H2O.ai работала с ведущим поставщиком медицинских услуг над моделями, которые обеспечивают более точное прогнозирование пациентов, которые могут быть переведены в отделения интенсивной терапии, и предотвращают смертность и повторные госпитализации. См. здесь: Переводы в отделение интенсивной терапии и сортировка.

Данные для понимания тенденций вспышек пациентов и групповых вспышек: сохраняя конфиденциальность и права на данные пациентов, мы можем помочь с персонализацией результатов для пациентов в зависимости от возраста, сопутствующих заболеваний, таких как диабет, высокое кровяное давление и ослабленный иммунитет. Выявление и предотвращение вероятности сепсиса у пациентов из группы риска, поступающих с COVID-19.

Отслеживание контактов: социальное дистанцирование. Данные, поступающие из штатов, которые осуществили более агрессивные отключения, показывают, что закрытие предприятий привело к 75-кратной разнице в распространении. Это именно то, что Сингапур сделал, чтобы контролировать инфекцию. (Например, Нэшвилл против Чаттануги — бары в Нэшвилле не закрывались до воскресенья).

Открытие новых лекарств/перепрофилирование существующих лекарств. Компании, занимающиеся доставкой лекарств, активно изучают решения с помощью клинических испытаний вакцины, в которых участвуют 50 человек в Сиэтле. Также потребуется перепрофилирование существующих препаратов. Сопоставление пациентов с клиническими испытаниями поможет как в открытии лекарств, так и в спасении жизней. Например, Китай тестирует лекарства от ВИЧ в качестве протокола лечения. Чтобы оптимизировать эти усилия, скрининг данных будет иметь решающее значение для подбора пациентов и идентификации когорты. Индия использует антибиотики 1950-х годов в качестве основного протокола, потому что вирус не подвергался воздействию этих протоколов лекарств. Сочетание ВИЧ и антибиотиков с 50-х годов, потому что большинство людей устойчивы. В более тяжелых случаях также рассматривается Виагра, учитывая ее эффективность в снижении легочной гипертензии, которая является одной из основных причин смерти от Covid-19.

О H2O.ai

H2O.ai демократизирует искусственный интеллект на благо общества и возглавляет движение сообществ специалистов по данным и машинному обучению с открытым исходным кодом, включающее 20 000 организаций с более чем 250 000 специалистов по данным по всему миру. H2O.ai является производителем ведущих в отрасли и проверенных платформ искусственного интеллекта корпоративного уровня, таких как H2O Driverless AI и H2O Q, которые предоставляют эффективные информационные панели для систем здравоохранения для решения их наиболее важных проблем.

О миссии H2O.ai на благо общества во время Covid-19

Команда H2O.ai, состоящая из экспертов мирового класса по науке о данных (известных также как Kaggle Grandmasters и Masters), начала анализировать открытые наборы данных о состоянии здоровья по нескольким группам населения, чтобы создать точное моделирование, которое будет развернуто в загружаемом приложении, которое позволяет правительствам и поставщикам медицинских услуг, больницам, в частности тем, у кого нет в штате специалиста по обработке и анализу данных, немедленно приступить к прогнозному моделированию нагрузки пациентов, медицинского персонала и проблем с поставками.