南非发布人工智能算法检测第三波

由Witvatersrand大学（智慧大学）设计的人工智能（AI）基于Witwatersrand（歌舞大学）与加拿大豪登和约大学省政府的合作伙伴关系的算法表明，危险之风也不是南非所有省份的苍白大流行病感染波。

人工智能早期检测系统的功能是预测未来每日确诊病例，基于历史数据根据南非过去的感染史，包括流动性指数、严格性指数和流行病学参数等特征。

“这些参数与临床公共卫生措施一致，可以包含，控制和减轻对Covid-19大流行，”约克大学全球卫生研究所董事James Orbinski博士说。

基于人工智能的算法并行工作，并支持数据的一个已经现有的算法这是基于更古典的分析。这两种算法都独立工作，并每天更新。两个独立算法的存在增加了算法的预测能力的鲁棒性。基于AI的分析的数据发布于网站每天更新一次。

“目前的数据显示，在南非大部分省份，COVID-19第三波感染的风险很小，但我们仍然非常脆弱，”Wits大学对撞机粒子物理研究所主任Bruce Mellado教授说。

南非应继续遵守南非政府的防疫规定，采取一切必要的预防措施，防止疫情蔓延。

感染波的出现是由难以预测因而难以控制的环境所驱动的。在这种复杂的环境下，早期检测算法可以提供一个预先警告政策制定者和人口。当数据显示与新波的出现一致的重大变化时，早期检测算法能够发出警报。

虽然基于算法的预测永远不可能100%准确，但Mellado相信，该模型在至少两周的时间内提供了一个非常好的预测。虽然预测可以长期进行，但这些预测变得不那么准确。

该模型是在南非所有省份的第一波和第二波之间的过渡时期进行训练的。用过去峰值期间的数据对算法进行了测试，以评价算法的性能。

“AI技术为我们提供了可宝贵的潜力，可以制定早期的检测和警报系统，这是当前大流行下的风险和不确定性的快速和动态决策的早期检测和警报系统，”约克灾难与应急管理教授Ali Asgary说，Ali Asgary说大学的先进灾难，紧急和快速响应模拟（www.adersim.info.yorku.ca）

AI在导航方面非常有效复杂问题具有大量参数和尺寸，同时从数据学习。数据隐藏在其本身内部可以有效地提取的大量信息。

“我们团队的发展早期检测算法碰撞粒子物理研究所主任Mellado教授说:“第三次浪潮说明了人工智能在为高度复杂的问题生成基于数据的解决方案方面的力量。”