Arama Sonuçları..
Toplam 2 kayıt bulundu.'R SIFIR' VE SÜRÜ BAĞIŞIKLIĞI
‘R sıfır’ ve Sürü BağışıklığıCOVID-19 gibi bulaşıcı bir hastalık göz önüne alındığında, R0 hastalığın temel üreme sayısıdır: nüfustaki herkesin hastalığa duyarlı olduğu göz önüne alındığında, enfekte olmuş bir kişinin enfekte edeceği ortalama insan sayısı. COVID-19 için bunun şu anda 2 ila 2.5 arasında olduğu tahmin edilmektedir. Mevsimsel grip türleri için 0.9 ila 2.1 arasındadır. Ve kızamık için, 12 ila 18 arasında çok büyük bir sayı.Sürü bağışıklığı nedir ve R0 denilen bir sayı ile ne ilgisi vardır?Gerçek şu ki şu anda kimse gelecekte ne olacağını tam olarak bilmiyor. En akıllı tahminlerimiz, pandeminin seyrini sınamaya ve ön görmeye çalışan matematiksel modellerden geliyor. Mevcut durumumuzdan en iyi çıkış stratejilerini bulmaya yardımcı olmak için bilimsel modelleme camiasına acil bir çağrı yapılmıştır.Yazının orijinal metni için: Bilim ve Aydınlanma Akademisi15/04/2020
https://yapex.com/r-sifir-ve-suru-bagisikligiYAPAY ZEKA AŞI GELİŞTİRMEDE NASIL DAHA FAZLA HIZ VE DOĞRULUK SAĞLAYABİLİR?
Tıp alanında son otuz yılda muazzam gelişmeler olsa da insan vücudu hakkında hala henüz keşfetmediğimiz çok şey var. Sağlık sektörünün misyonu bu nedenle tıp alanındaki kolektif anlayışımızın ön cephesinde sürekli şekilde denemeler yapmaktır. Bulaşıcı hastalıklara karşı atılacak adımlar bunun sadece bir tarafı fakat küresel sağlık ve yaşam beklentisini iyileştirmek açısından çok önemli bir bölümü kapsıyor.Akut hastalıkları kronik hastalıklardan ayıran en önemli konu aciliyet durumudur. Yeni bir tür hastalık ortaya çıktığında hastalığın viral doğası, modern toplumların birbiriyle olan bağlantısallığıyla birlikte tedavi gerektiren vaka sayılarında katlanarak ilerleyen çok hızlı artışlara neden olabilir. Bu hem hükümetlerin hem de sağlık altyapılarının üzerinde çok ciddi bir baskı oluşturur. Çünkü normal sosyal ve ekonomik yaşan tekrar devam edebilsin diye salgının yayılmasını önleyici tedbirler alınması gerekir ve tedaviler uygulanmak zorundadır. İlaç sektörü şirketleri burada çok kritik bir rol oynuyor. Yapay zeka (AI) ve diğer gelişmiş analitik teknolojilerin kullanımı sayesinde ilaç şirketleri tedavilerin geliştirilmesi ve yaygınlaştırılmasına giden süreci hızla ivmelendirebilir. Aşı geliştirme sürecine hangi aşamalar dahil? Bulaşıcı hastalıkların yarattığı aciliyet durumu bir aşı bulunmasına yönelik süreçleri kendiliğinden hızlandırıyor. Sağlık profesyonellerine etkin bir tedaviyi olabildiğince hızlı ulaştırma ihtiyacı ve buna bağlı olarak hızlı adımlar atılmasına yönelik ihtiyaç, araştırmacılar ve doktorlardan düzenleyici otoriteler ve üreticilere birçok kurumu birleştiriyor ve harekete geçiriyor. Bu gruplar yorulmadan ve kararlı bir hedef için çalışsa bile aşı geliştirmenin tüm süreçleri yılları bulabiliyor. Bir tedavinin piyasaya sunulmaya hazır hale gelmesinden önce birçok adım var. Bu adımlar şöyle: Araştırma aşaması; Aday aşıların kısa listeye alınması için binlerce bileşenle yapılan çalışmalar ve bağışıklığın nasıl tepki verdiğine ilişkin araştırmalarKlinik deney öncesi aşama; Gerekli antijenlerin belirlenmesi ve aşı konsept ve tasarımına dönüşmesi için yapılan laboratuvar analizleriKlinik geliştirme; aşının farklı karakterdeki test grupları üzerinde denenmesiOtoritelerin gözden geçirmesi ve onayı; aşının güvenliğinin onaylanması ve sağlık düzenlemeleriyle uyumunun teyit edilmesiÜretim ve kalite kontrol; kitlesel dağıtıma hazırlık için aşının geliştirilmesiÜretilen aşının etkinliği ve güvenliğini sağlamak, yan etkilerinin düzgün bir şekilde anlaşılması ve hastalık riski yeterli oranda minimize edilene kadar tutarlı ve ölçeklendirilebilir şekilde üretilebilmesi için tüm bu adımlar şart. Geçmişte bu sürecin karmaşıklığı, düzenlemeler ve her bir aşamadaki maliyetler ortaya çıkan sağlık sorunlarına verilen tepkileri yavaşlattı. Şimdi yapak zeka alanındaki gelişmiş teknolojiler sayesinde tedavileri sahaya ulaştırdığımız süreçleri hızlandırma fırsatımız var. AI bu sürece nasıl katkı sağlayabilir? Aşı geliştirilmesi gibi karmaşık bir konuda geceden sabaha bir gelişmeyi asla bekleyemeyiz. Fakat bu süreci aksatan bazı kısıtları ve darboğazları ortadan kaldırmak konusunda bir şeyler yapabiliriz. Veri analitiği otomasyonundaki gelişmeler ve her bir keşif safhasında ne olduğuna ilişkin görselleştirmelerin iyileştirilmesi bazı verimsizlikleri ortadan kaldırabilir, aşı geliştirme sürecini hızlandırmaya yardımcı olabilir ve yüksek ölçekte üretim için operasyonları kolaylaştırabilir. İşte her aşamada AI teknolojilerinin oynayabileceği roller: Araştırma/klinik deney öncesiİlaç keşfinin ilk fazları genelde daha önceki çalışmaları ve tedavileri temel alarak aday aşıları filtreleme süreci içerir. Araştırmacılar muazzam büyüklükteki dijital veri kütüphanelerini işlemek için AI kullanabilirler (binlerce ilaç bileşeninin özelliklerini analiz etmek gibi adımlarda). Ve potansiyel tedavi adaylarına giden bu süreçte manuel işlemlerden çok daha kesinlik sağlanacaktır. AI bu aşamalarda karmaşık insan verisinden oluşan DNA dizilimleri için de kullanılarak klinisyenlerin genetik uyum ve bağışıklık tepkisi testlerini yapmalarına olanak sağlar. Klinik geliştirme ve deneylerUygun bileşenler belirlendikten sonra süreç bu bileşenleri test etmeye geliyor. Farklı hastalar yaş ve tıbbi geçmiş gibi farklı etkenler nedeniyle tedavilere farklı tepkiler gösterir. Bu nedenle testler hastaların tedaviye kötü bir tepki verebileceği marjinal vakaları dahi kapsayacak kadar kapsamlı olmalıdır. Derin öğrenme algoritmaları konusunda öğrenim görerek araştırmacılar bu testleri de daha önce hayal bile edilemeyecek hızda gerçekleştirebilirler - aday aşıyı fiziksel olarak denek hastalara uygulamadan önce dahi testler yapılabilir. Bu algoritmalar bulaşıcı hastalıklarla savaşacak antikorları belirlemek ve örneklendirmek için de kullanılabilir - hız ve maliyette ciddi iyileşmeler de sağlayarak. Gelişmiş analitik ve veri görselleştirme ile insan vücudunun potansiyel aşıya olan tepkisi daha hızlı belirlenerek testlerin daha hızlı olması sağlanabilir ve daha düşük hata oranlarıyla daha karmaşık analizler yapılabilir. Üretim ve QAAşı ürünlerinde otorite onaylarından sonra, aşının dünya genelinde hastane ve kliniklere dağıtılmak üzere geliştirilmesi için bir yarış başlar. Bu safhanın, aşıyı üreten üreticiler üzerinde ciddi operasyonel sonuçları olur, üretim kapasitesi, ürün kalitesi ve optimum ambalaj çözümü gibi konularda çok hızlı kararlar verilmesi gerekir. AI ve sensör temelli teknolojilerin gücünü birleştirerek üreticiler granüler (taneli) verileri geniş tedarik zincirinde verime dönüştürebilirler. Bu sayede üretim sürecindeki talep-arz uyumsuzluklarından kaçınılmış olur ve ürünlerin dağıtım sırasında bozulma riski minimize edilir. İhtiyaç anında daha hızlı tedavilerBir virüs salgını politika yapıcılarından sağlık otoritelerine, doktorlardan üreticilere kamu sağlığı yönetimindeki herkes için benzeri görülmemiş zorluklar teşkil edebilir. Politika yapıcılar ve sağlık otoriteleri enfeksiyonun testi için hızlı eyleme geçebilirken, doktorlar ve üreticiler ise daha hızlı tedavi sunma baskısı altındadır. Bir aşı geliştirilmesi sürecinde yeni verimlilikler elde etmek belirli vakaların tedavilerinde kayda değer fark yaratarak sağlık altyapıları üzerindeki baskıyı azaltabilir ve daha iyi iyileşme oranlarına katkı sağlar. AI yetkinlikleri aşı/tedavi geliştirme tarafındaki oyuncuların baskı altında daha hızlı eyleme geçebilmesine olanak sağlar. Derin öğrenme gibi teknikler ve gelişmiş veri görselleştirme gibi teknolojiler yeni virüslere uygun tedavileri araştırırken karşılaşılan karmaşıklıkların giderilmesine olanak sağlar ve mevcut araştırmaları dayanak almaları sürecini kolaylaştırır. Üretim ve dağıtım tarafında da AI kullanımıyla faydalar sağlanabilir; Üreticiler ilaçların bu kadar belirsiz koşulların olduğu bir durumda bile piyasaya hızlı bir şekilde ulaştırılmasında çok önemli bir rol oynar. İlaç üretiminde AI’nin rolü hakkında daha fazla bilgi almak için www.rockwellautomation.com
https://yapex.com/yapay-zeka-asi-gelistirmede-nasil-daha-fazla-hiz-ve-dogruluk-saglayabilir
