如今，人工智能幾乎被應用在每一項技術中。機器學習和計算機視覺正在使自動駕駛汽車和機器人助手成為現實。人工智能取得的一些最顯著的進步是在醫療保健領域，每天都有更多的人在追求這種新技術的應用。

新型病毒的新技術

新冠疫情迫使醫學科學家和研究人員快速尋找創新解決方案。推出的速度在很大程度上可以歸因于其開發過程中實施的技術。使RNA、病毒載體和刺突蛋白技術發揮了最大的作用，且人工智能幫助創建了疫苗的模型。

研究人員使用自然語言處理模型來理解病毒的結構，從而預測潛在治療會引發哪種免疫反應。這就是確定疫苗方法及其內容的方式。

區塊鏈在跟蹤中的作用

在病毒傳播到全球范圍之前，確定病毒來源并針對早期疫情，是防止另一種冠狀病毒傳播的關鍵步驟。

區塊鏈跟蹤技術可以幫助衛生組織和地方政府從源頭上遏制疫情，最大限度地減少大范圍封鎖的需要，因為這些封鎖擾亂了日常生活，阻礙了經濟的永久運轉。

預警系統需要迅速識別病毒的起點，然而，跟蹤過程很慢，需要多種策略來實現。每天都有成噸的食物跨越地理邊界，所以追蹤感染源在物流上很困難，也很耗時。通過區塊鏈，分析師可以追蹤貨幣交易，追溯到被感染動物被出售的市場，并辨別病毒最初傳播的地點和來源。

人工智能分析

更多的數據意味著更多的解決方案。預防疾病傳播需要實時信息和分析。通過人工智能進行大數據分析的進展，正在徹底改變新冠疫情等突發衛生事件中數據的收集方式。人工智能算法可以篩選從智能設備、臺式分析儀和醫院或藥房記錄收集的數據，創建一個全面的相關數據網絡，供科學家分析。人類收集和整理這么多原始數據所需要的時間將使這些信息幾乎毫無用處，因為病毒可能已經傳播到其他地區并變異成新的變種。

通過一個由人工智能和位置跟蹤技術驅動的病毒檢測傳感器網絡，可以更快、更準確地實施本地咨詢和隔離，拯救生命，并向附近地區發出感染警報。

人工智能在T細胞映射中的作用

人工智能模型可以改進現有的疫苗，并通過瞄準以前未映射的T細胞，為制造新疫苗提供基礎。

免疫防御的工作原理是利用白細胞來識別體內的病原體，并對它們進行防御反應。然后，免疫系統就像一本生物簿記簿一樣，儲存之前遇到的病原體的信息。

白細胞或淋巴細胞含有產生抗體對抗病原體的B細胞和破壞目標的T細胞。T細胞通過鎖定病毒細胞表面的蛋白質并摧毀它們來鎖定病毒。

科學家們在研制有效疫苗時面臨的問題是，要找出哪些T細胞鎖定在哪些蛋白質上。

據估計，一個人攜帶的不同T細胞鑰匙比銀河系中恒星的數量還要多。研究人員開發的一種新的人工智能模型改進了現有的疫苗，并通過尋找以前未映射的T細胞的新鎖，和鑰匙組合來為創造新疫苗提供基礎。該人工智能模型是靈活的，適用于每一種可能的病原體，只要我們有足夠的實驗性鑰匙鎖對。例如，當有足夠數量的此類對可用時，我們很快就能將模型應用于冠狀病毒SARS-CoV-2。

沒有新冠的未來

新冠給每個人帶來了獨特的挑戰。世界各地在不同程度上實施了前所未有的公共政策，科學家們面臨著解決一場全球流行病的問題，而他們所掌握的信息很少，人們與家人和朋友的聯系也被切斷。

然而，在新冠在各個領域興起期間獲得的經驗，與人工智能和區塊鏈技術的進步相結合，可以促進對如何抗擊流行病的新認識。在我們現有的工具下，可以減輕新型病毒的影響，因此希望永遠不會再看到大流行的規模。?