在這場全球衛生緊急情況下，醫療行業正在尋找新技術來篩選和控制（）大流行的傳播。人工智能是此類創新之一，無疑可以跟蹤這種感染的蔓延，識別高危患者并有助于逐步控制這種疾病。通過充分分析患者的先前數據，它同樣可以預測死亡危險。人工智能可以通過醫療幫助，人群篩查，有關感染控制的建議和醫療通知來幫助我們抵抗這種感染。此技術可能會改善循證醫學工具患者的計劃，治療和報告的結局。

藥物改良成本的增加是由于在臨床前階段需要試驗的化合物數量巨大，而且沒有發現臨床優勢或毒性問題的隨機對照試驗（RCT）比例很高。鑒于高丟失率，高額費用和低水平的藥物發現，開發已知藥物可以幫助提高其療效，同時限制臨床試驗的結果。正如獲得諾貝爾獎的藥理學家詹姆斯·布萊克爵士所說：“發現另一種藥物的最有生產力的原因是從舊藥物開始”

AI可以快速分析不規則癥狀和其他“警告”，從而警告患者和醫療機構。它有助于做出更快的決策，這具有成本效益。它通過有用的算法協助為COVID 19病例建立另一個新的診斷和管理系統。借助磁共振成像（MRI）掃描，計算機斷層掃描（CT）等醫學成像技術，人工智能可用于診斷感染病例。

今年四月，蘋果和谷歌這兩個主要的技術巨頭，共同建立了一個基于聯系人的應用程序來追蹤患者。該應用程序不使用藍牙，已在西方國家普遍使用。在印度，政府通過開發Aarogya Setu應用程序排除了類似的策略。

6月，印度告訴聯合國，無人機和聯系人追蹤應用程序幫助印度監督了COVID案件。該應用程序利用藍牙和位置數據來告訴用戶附近有任何推測的患者。該應用程序以12種語言創建，并擁有超過1000萬人的用戶數據庫。印度科學院（IISc），班加羅爾和IIT的聯系人跟蹤還另外創建了其他移動應用程序，例如“ GoCoronaGo”和“ Sampark-o-meter”。

對疫苗的搜索已在全球范圍內擴展，許多分析人員在幾個研究中心合作抗擊感染了5600萬人的感染，并聲稱迄今為止有134萬人活著。

最近，一個專家小組在為期十天的科學慶祝活動柏林科學周上指出，人工智能和諸如機器學習（ML）之類的不同創新可以通過發現人類大腦的模式來利用一些實驗來理解大量數據可能無法發現。

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