Введение: Covid-19 – вторая волна в Индии – когда она достигнет своего пика?

Covid-19 – Вторая волна в Индии – Когда он достигнет своего пика? Прогнозный анализ второй волны в Индии на основе данных из открытых источников. Следующие цифры были рассчитаны с использованием математических моделей на основе данных из открытых источников. Предсказание мрачное и пугающее.

Мойте руки.
Носить маску.
Соблюдайте социальное дистанцирование.
Сделайте прививку.

Цифры: Covid-19 – вторая волна в Индии – когда он достигнет своего пика?

Вот цифры, основанные на прогнозном анализе:

• Пик: Случаев в день достичь между: от 350 000 до 500 000

• Число случаев, достигших пика: 15–30 мая 2021 г..

• Пик до конца: 20 – 30 дней.

• Случаи будут снижаться медленно, а не так быстро, как росли.

• Фаза регресса после пика продлится в течение 30-40 дней.

• Индия находится в гонке со временем, чтобы получить вакцинацию.

• Варианты: нехватка сырья может стать проблемой.

Нам необходимо обсудить вакцинацию, которая имеет решающее значение для сдерживания распространения вируса. Прививки — не единственное решение, Covid-19 останется с нами. Вам по-прежнему необходимо соблюдать социальную дистанцию, носить маски и регулярно мыть руки даже после вакцинации. Это будет эндемик, это игра времени, нам нужно набраться терпения, пока вирус не потеряет свою способность выживать внутри хозяина. Мы должны быть морально готовы, что вирус продержится как минимум до 2025-2030 годов.

Нам нужен глобальный подход к вакцинации. Мы не можем думать о вакцинации в каждой отдельной стране. Нам нужно как минимум 30-45 различных прививок, которые смогут заполнить разнообразную пустоту вариантами ковида. Нам, как человечеству, необходимо запланировать 32-40 миллиардов доз вакцинации. Почему? Что ж, варианты и корректировки вакцины означают, что нам понадобится несколько доз, чтобы опередить Covid.

Читайте также: Роль искусственного интеллекта в распространении вакцин.

Роль искусственного интеллекта в распространении вакцин будет очень важной в вакцинации населения мира от COVID-19. Распространение вакцины — одна из крупнейших логистических проблем, с которыми до сих пор сталкивалось человечество, и я думаю, что ИИ можно использовать, чтобы помочь нам в справедливом распределении вакцины.

В Соединенных Штатах на данный момент внедрение вакцины идет крайне медленно, из-за множества логистических проблем, начиная с распределения и заканчивая прививками. Во всем мире прогресс идет еще более медленными темпами: некоторые страны еще не начали путь прививок.

Роль искусственного интеллекта в распространении вакцин связана со следующими проблемами, с которыми ИИ может помочь при наличии качественных и точных данных.

Прогнозирование спроса.
Дистрибьюторская сеть.
Управление цепочками поставок.
Приоритеты прививки.
Уменьшение отходов.
Наблюдение за нежелательными явлениями.

Точное прогнозирование спроса на вакцину особенно важно для ее распространения, и это помогает в сети распределения, в которой эти вакцины должны быть задействованы для эффективного внедрения. Мы хотели бы, чтобы нужное количество доз вакцины достигло нужной группы населения, которая остро в ней нуждается раньше, чем кто-либо другой.

Читайте также: Как искусственный интеллект может помочь в поиске вакцины от коронавируса (Covid-19)?

Прогнозирование спроса может быть выполнено путем определения правильных параметров для наиболее уязвимой группы населения. Это означает сопоставление анонимных данных о сопутствующих заболеваниях, влияющих на тяжесть заболевания. Как только мы получим эту информацию, мы сможем справедливо распределить дозы по всему миру и спасти больше жизней. Это поможет распределению быть справедливым и наиболее эффективным. Использование алгоритмов на основе искусственного интеллекта для выявления уязвимых пациентов и критической массы пациентов очень важно для эффективного распространения вакцины. Роль искусственного интеллекта в распространении вакцин нельзя недооценивать, особенно если мы хотим, чтобы вакцина распространялась эффективно и действенно. Мы могли бы быть лучше подготовлены к распространению вакцины, если бы у нас было лучшее прогнозирование спроса на распространение вакцины по всему миру. Нам следует начать собирать анонимные данные о будущих пандемиях, чтобы лучше подготовиться.

Заключение

Некоторые технологи сетуют на то, что роль искусственного интеллекта в распространении вакцин не оказала большой помощи во время пандемии. Хотя некоторые программы искусственного интеллекта помогли заблаговременно предупредить о том, что в Ухане (Китай) циркулирует тревожный новый респираторный вирус, эта технология определенно не помогла предотвратить пандемию. И его влияние на эпидемиологическое моделирование и разработку политики было минимальным. В основном это связано с отсутствием точного и качественного набора данных. Это должно стать для нас уроком, и мы должны начать создавать наборы данных, которые могут помочь нам в будущих пандемиях.

Роль искусственного интеллекта в распространении вакцин, помогая обеспечить быстрое и безопасное распространение вакцин, еще может доказать свою ценность.