科學知識因應新冠大流行

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只是創新過程中各參與者面臨的一長串社會、經濟和生態挑戰中的另一點。制定量身訂製的協作策略是實現永續創新成功的第一步，也是決定性的一步。創新生態系統策略工具可以作為急救工具如果您還有任何其他問題，aleJüing很樂意隨時成為創新生態系統策略團隊的聯絡人。機器學習可更好地控制大流行：我們為決策者提供的WIBE研究凱瑟琳娜•林格爾巴赫|年月日|評論FirieneKI：IA關於新冠危機管理的博客系列FirieneKI：關於電暈危機管理的博客系列電暈危機要求我們所有人在專業互動中採用全新的方法和解決方案。因此，弗勞恩霍夫協會IA啟動了一個部落格系列，我們希望透過該系列部落格快速傳遞實用技巧，提供行之有效的範例，並展示危機期間和危機後的解決方案。

政界和醫學界的專家和決策者面臨著根據有關ARV病毒的現有資訊選擇最佳流行病管理策略的挑戰。人工智慧和機器學習可以以數據驅動的方式支援並顯著改善流行病管理。我們的WIBE調查為此奠 泰國 WhatsApp 號碼列表 定了基礎–您可以做出貢獻利用人工智慧識別並更好地保護風險群體根據RKI的定義，老年人和既往患病的人屬於感染ARV病毒的高危險群。杜塞爾多夫大學醫院醫學社會學研究所和AK最近發表的分析顯示，領取失業救濟金II的人因VID住院的風險增加了%。這種關聯可以用許多影響因素來解釋，例如以前生病的可能性增加或有利於感染的生活和居住空間條件。



目前媒體很少關注的一般疾病的一個危險因子是社會隔離。我們從心理學研究中得知，社交接觸和強大的社交網絡與更高的精神和身體健康（例如高血壓、免疫系統、記憶力和睡眠）有關。隨著新冠病毒大流行的爆發，社交接觸和聚會減少到最低限度，使社交孤立的人成為另一個感染VID的危險群體。如果使用機器學習確定了具體的保護和風險因素，當局和醫學專家就可以為這些風險群體提供量身定制的行動和措施建議。數據告訴我們什麼？用人工智慧解開秘密使用機器學習方法，我們可以從代表性樣本的數據中產生新的見解和隱藏的模式。作為LWIBE研究計畫的一部分，我們使用無監督和監督機器學習L方法分析代表性樣本的數據。