从广泛的实践意义上讲，人工智能（包括机器人过程自动化）无疑对帮助公司应对这行病具有重要价值

在人与人之间的接触出现问题的时候，机器人和自动化至关重要，但是并非所有的AI宣传都是乏味的，如何紧急应用可以得到的技术，当缺少COVID时代的数据集时，如何使用AI进行操作？冠状病毒对种族，经济和医疗保健差异有何影响？ 加速人工智能研究在医学，城市规划和公共政策方面的COVID-19缓解。

应对降低COVID-19和推进AI-减轻未来大流行的科学和技术基础

医学，城市规划，公共政策和计算机科学领域寻求COVID-19的回应，其中有几位将重点研究冠状病毒对种族，经济和医疗保健差距的影响，使用C3的AI Suite，和诸如C3.ai COVID-19数据湖之类的数据资源。长期的企业类型无疑将认可企业CRM。

根据COVID-19传播和死亡率对健康的社会决定因素进行建模

COVID-19大流行突出了严重的卫生不平等现象，并导致人们认识到，诸如贫困，住房不稳定，监禁和获得医疗保健等健康因素的社会决定因素会推动疾病的传播和死亡，我们的研究将运用统计和计算机仿真模型中的方法，以更好地了解这些因素如何影响COVID-19结果，并评估干预策略，我们将进行大规模的模拟实验，以了解社会不平等如何导致疾病传播，并评估在不同的社会疏离测试和降低风险情景下的干预措施。

计算机建模是此类研究的理想选择，因为它提供了一种在实际部署中之前预测未来趋势并在虚拟环境中比较干预措施的方式

我们希望这项工作将为指导当地减少健康不平等的政策提供见识，农村地区是受COVID-19影响深的地区之一，在这些农村地区，由于医院信息有限，患者的结局可能会恶化。我们的工作探索临床AI如何通过在大型和小型医院之间共享信息来帮助医务人员做出更好的患者治疗决策。

我提到缺乏深层的COVID-19数据集

专有或有意隔离的数据集，一个主要的挑战是，由于重大的隐私和知识产权问题，相关数据通常无法访问，实验室正在使用分布在多家医院的数据开发用于保护隐私的临床AI的软件工具，临床AI能够克服阻碍AI应用的数据问题，对于那些不知道临床AI是什么的人-它是旨在改善医学研究，诊断和医疗保健提供的软件工具，当前这样的努力需要使用公共数据，从单个站点学习-或复杂的协议以实现多站点数据访问。

方法通过利用无处不在的计算能力和医院在现场训练AI模型的能力避免了许多此类问题

因此我们目前正在开发用于AI支持的COVID-19诊断的工具，我们的长期愿景是通过使用隐私权固有的全球范围内大规模医疗数据的计算来实现实际临床护理方面的突破，我们将根据大衰退中的历史社会经济数据来训练监督学习模型，为了预测当今的社区脆弱性，这里的障碍不是偏见，而是缺少AI工具进行有效建模所需的大/当前/相关数据集。我听说过至少一个使用过去的历史数据集来进行住房破坏（例如过去的经济衰退）的例子，但总的来说，我对过去的数据集会提供多少使用感到怀疑。很好奇这将如何解决。

冠状病毒令人不安的方面之一是它如何加剧我们的鸿沟

扩大我们的不平等现象，并给脆弱人群造成不成比例的打击，这些项目之所以令人鼓舞，恰恰是因为它们拒绝技术痴迷，而倾向于基于社区的解决方案，顺便说一句，这也是您可以称之为“新营销”或仅仅是更好的营销的一个很好的例子，不要因为您的解决方案多么出色而向我们发送垃圾邮件，借助该技术，世界将与众不同，寻找买家也不是问题，两者都没有受到编辑的关注。