Jan, 2023

Disease X 疫苗生产和供应链：评估运用人工智能和工业 4.0 操作的医疗保健系统的风险

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TL;DR本文提出了六种算法解决疫苗生产和供应链瓶颈的问题，并提出了另一组算法解决 Disease X 事件期间风险预测的问题。
发现论文，激发创造
  • 利用自我优化和自我适应的人工智能提升医疗系统的网络安全性（第二部分）

    本研究旨在为未来流行病做好准备，借助人工智能算法来支持医疗保健系统，并构建两个案例，以测试算法在预测疾病风险和优化疫苗分发方面的效果。

    Aug, 2022

  • 利用人工智能预测 COVID-19 传播并分析其影响，以进行可持续的全球健康评估

    本篇文章尝试使用人工智能和深度学习来预测新冠病毒传播，并测试了该方法对识别病毒对胸部 X 光片的感染的效果。通过此研究，我们得出了结论：人工智能有助于识别疾病爆发的关键特征，这对保护人类免受这种致命疾病的影响具有重要意义。

    Apr, 2023

  • VacciNet：面向疫情的疫苗分销优化智能框架

    本文提出了一个新的框架 VacciNet，它利用监督学习和强化学习来预测国家某州的疫苗需求，并为最少的采购和供应成本建议最佳的疫苗分配，该框架使用美国的疫苗数据进行了培训和测试。

    Aug, 2022

  • 基于投入产出分析和经济复杂性的分布式制造业决策支持系统

    基于产品空间和输入输出矩阵，我们提出了一种推荐系统，旨在促进分布式制造，通过推荐每个公司的当地供应商列表，以提高生产供应链的适应性和弹性。

    Dec, 2021

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    通过机器学习可以定量描述疾病传播模式并准确预测传染性疾病风险，促进疾病预防和控制。

    Aug, 2023

  • 机器学习模型预测疫情爆发

    使用机器学习和深度学习算法，预测纽约州新的一次流感、肝炎和疟疾的疫情爆发，并创建了一个可在爆发时向当局和医疗组织发送警报的门户网站。

    Oct, 2023

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    Feb, 2022

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    Jun, 2022

  • 系统评估 AI/ML 辅助连接的医疗系统的安全风险

    通过案例研究，我们展示了对一种机器学习血糖监测系统进行攻击的方法，并指出这种使用机器学习的医疗系统存在的安全风险需要采用新的风险分析方法进行评估。

    Jan, 2024

  • 基于计算机人工智能深度学习技术的疾病预测模型构建研究

    通过研究稳健学习算法并将其应用于传染病风险的预警，本项目提出了一种动态截断损失模型，将传统的互信息隐式权重特征与平均变异特征相结合，通过降低受噪声影响的训练结果引入训练损失的下界和基于采样率的方法，验证了该方法在不同噪声类型下的有效性，并实现了包含标签噪声数据的稳健学习。

    Jun, 2024