其實Delta就算進來也不要意外與驚慌
因為時間本來就到了 #病毒活躍的秋冬季
我們倒是要小心疫情會不會爆發在我們意外的地區
加拿大有一份研究,是去年多倫多地區關閉後的消費流量
多倫多和Peel的居民在封鎖後的一周內
去購物中心和餐館的次數減少了
與此同時,封鎖地區的居民前往周邊地區購物中心的次數顯著增加
多倫多與Peel地區居民
分別增加+40.7% 與+65.5% 至周邊餐館與購物中心的消費
隨著區域間旅行的增加,可能會推動 SARS-CoV-2 的進一步傳播。
—
文獻的討論有指出
可能要對都會周邊的移動
和不同都會之間的移動人群要有所限制
在封鎖後的一周內,市中心居民對周邊地區購物中心的訪問量大幅增加。
這些異質性限制可能會導致意想不到的後果,
破壞城市核心的封鎖,並將居民從高傳播地區轉移到低傳播地區。
文獻在公衛措施上的建議是
可以通過實施跨都會移動的限制避免這些後果。
並注意這些大都市區,通常包括 #相互關聯但行政上獨立的地區。
不過看著台灣高鐵
台灣防疫能不能配合上面的發現
地區做有意義調整,就不知道了
也許疫苗護照、電子篩檢報告在這時就會是有意義的措施
參考資料
August 31, 2021
Trends in Interregional Travel to Shopping Malls and Restaurants Before and After Differential COVID-19 Restrictions in the Greater Toronto Area
JAMA Netw Open. 2021;4(8):e2123139. doi:10.1001/
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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多倫多 冬季 時間 在 文茜的世界周報 Sisy's World News Facebook 的最讚貼文
1121紐約時報
*【美國總統職權交接】
#密西根州議員在與川普會面後重申,他們將“遵循正常程序”核實投票結果,川普總統試圖顛覆選舉結果的努又再次受到打擊。
#喬治亞州州長公布重新驗票結果,證明拜登在該州勝選。
#小唐納德•川普(Donald Trump Jr.)確診冠毒,自星期一以來,他一直在隔離。
#拜登和賀錦麗在德拉瓦州會見裴洛西和舒默,討論了新冠疫情的紓困情況。
#拜登-賀錦麗團隊宣布增加人員任命。Catherine M. Russell 將擔任總統府白宮辦公室主任,監督白宮的人員配備問題。在歐巴馬政府任職期間,她曾擔任國務院全球婦女問題美國大使。接任白宮立法事務辦公室的人將是Louisa Terrell,他曾是歐巴馬的立法事務特別助理。
#參議院衛生委員會退休主席,田納西州參議員Lamar Alexander為共和黨資深黨員,他呼籲迅速交接,與尚未承認拜登的共和黨人決裂。
#拜登的最高選舉律師表示,川普破壞選舉“極為惡劣”的作法將失敗。
#拜登團隊再次呼籲G.s.A.署長授權開始進行交接。
#在跨性別紀念日,拜登誓言保護免受歧視和暴力侵害。
#川普總統法律團隊提交的一份聲明,旨在證明密西根州投票欺詐,但卻使用了明尼蘇達州各縣的數據,一連串令人尷尬的虛無指控,在法律爭鬥中很難站得住腳。
#川普總統的私人律師朱利安尼的兒子安德魯上週五在推特上宣布,他感染了新冠病毒。
https://www.nytimes.com/live/2020/11/20/us/joe-biden-trump
*【Covid-19實時更新】
#各州和各市下令實行宵禁,但美國再次打破了病例記錄,新病例超過189,000
#輝瑞製藥為其疫苗申請緊急授權。輝瑞表示,已向食品和藥物管理局(FDA)提交申請,授權其冠狀病毒疫苗用於緊急用途,從而啟動了加速的監管程序,該程序可能使首批美國人在12月中旬之前獲得疫苗。輝瑞及其德國合作夥伴BioNTech宣布該疫苗有95%的有效性,並且在老年人和預防重症方面也表現良好。另一領先者Moderna表示,其使用類似技術的疫苗有效率為94.5%,也希望很快申請緊急授權。
#美國疫情以驚人的速度增長,是政治衝突阻礙了人們的應對。白宮冠狀病毒工作隊幾個月來首次與公眾見面。彭斯說,國家狀況良好,“美國比以往任何時候都更加準備抵抗這種病毒。” “我們在這一時刻充滿經驗,充滿信心。我們知道美國人民知道該怎麼辦。”他沒有戴口罩。相比之下,在同一新聞發布會上,川普政府的冠狀病毒應對協調員Deborah L. Birx博士則發表可怕評估,敦促美國人在等待疫苗批准之前“提高警惕”。並提供了驚人的統計數據,顯示多地疫情嚴竣
她懇請美國人保持社交距離和戴口罩,在發表講話時,她也是戴著口罩。
#美國新發現的病例每天接近200,000例,醫療保健系統陷入困境。僅在加州,官員就報告了超過13,000起案件,創下單日記錄,促使該州宣佈除基本工人外的所有其他人員的宵禁時間為晚上10點至淩晨5點。
#紐約市正在面臨冠毒死灰復燃。經歷夏天的疫情受到控制後,紐約市又陷入了第二波衝擊。週三,在該市的數據顯示,7天滾動平均陽性率達到3%,市長白思豪下令關閉公立學校,並暗示其他變化即將到來。儘管川普政府反對,包括芝加哥,洛杉磯,芝加哥,費城和底特律的學校也停止了到校上課。
#伊朗疫情升溫,關閉160個城市的商業活動,並實行旅行限制,某些地方的宵禁時間為晚上9點。禁止在城市之間搭車旅行。公共場所必須戴上口罩。
#墨西哥死于冠狀病毒的總數已超過100,000,成為世界上第四個死亡的國家,而外界認為,確實的死亡人數可能更高。
https://www.nytimes.com/live/2020/11/20/world/covid-19-coronavirus?action=click&module=Top%20Stories&pgtype=Homepage
*【密爾沃基附近的購物中心發生槍擊造成八人受傷】
威斯康辛州密爾沃基附近的一家購物中心,當地時間下午2點50分左右發生槍擊事件,槍手仍在逃。警察局長Barry Weber在新聞發布會上說,七名成年人和一名少年受傷,槍擊的動機尚不清楚。
https://www.nytimes.com/2020/11/20/us/mayfair-mall-shooting.html
*【氣候變化使冬季冰層更加危險】
一項有關氣候變化與冬季溺水之間關係的最新研究發現,溺水死亡的人數呈指數增長。這項研究於週三發表在《公共科學圖書館•世界第一》雜誌上,研究了北半球10個國家的溺水事件。當空氣溫度剛好低於冰點,即在攝氏零下5攝氏度至0攝氏度之間時,溺水事件最多。增長最快的地區是原住民慣從事冰上活動需要較長時間的地區。在研究的所有國家中,9歲以下的兒童以及15至39歲的青少年和成人最容易發生冬季溺水事故。多倫多約克大學生物學副教授,該研究的主要作者薩普納•夏爾馬博士說,人們總是疏忽全球暖化,已增加了冬季傳統活動的風險,如滑冰,冰上釣魚和騎雪地摩托。
https://www.nytimes.com/2020/11/20/climate/thin-ice-winter-drowning.html
多倫多 冬季 時間 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最佳貼文
近幾個月,在AI賦能未來醫療的思考特別多,受美國「WIRED連線」雜誌邀請撰寫了一篇專欄文章。我相信十幾年後,不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。
原文刊於「WIRED連線」雜誌英文官網:
Covid-19 Will Accelerate the AI Health Care Revolution
https://www.wired.com/story/covid-19-will-accelerate-ai-health-care-revolution/
中文翻譯來自創新工場微信公眾號 2020-5-22
新冠大流行將加速醫療AI革新
—————————————
2020年元旦前夜,一家位於加拿大多倫多市的人工智能(AI)企業BlueDot捕捉到一些異常:中國武漢市海鮮市場周邊出現多起罕見肺炎病例,BlueDot迅即反應,運用自然語言處理、機器學習等技術,結合大數據和定位追踪,迅速向合作的政府部門和公共衛生機構客戶傳送警報並報告擴散狀況。BlueDot所監測到的異狀,正是數月後撼動全球的新型冠狀病毒肺炎(Covid-19),這比世界衛生組織首度公開警示新冠病毒的時間還要早上9天。
BlueDot的AI平台示範了人工智能技術對重大疫情能起到早期預警的功用,過去幾個月裡,AI在這場全球抗疫戰的許多方面發揮了獨特作用:從疫情預測到篩檢,從接觸警示到快速診斷,從前線無人配送到實驗室藥物研發,人工智能助力防疫派上了不少用場,為特定場景應用賦能。
隨著疫情在全球蔓延,AI技術的創新應用也在各地相繼落地。在韓國,基於地理位置的信息傳遞已經成為控制病毒傳播的重要工具,當人們靠近確診病例時,就會收到基於位置的緊急信息提醒。在中國大陸,阿里巴巴推出的AI算法能夠在20秒內診斷出疑似病例(比人類檢測快了近60倍),準確率高達96%。無人配送車輛很快被投入到人類難以承受的場景,代替人類執行高傳染風險的運輸任務。湖北、廣東等省份的多家醫院相繼使用機器人為病人或被隔離家庭運送食物、藥品和物資。而在美國加州,電腦科學家正在研發能遠程檢測獨居老人健康情況的系統,一旦老人出現身體異常症狀,系統就會發出即時警報。
不過,目前人工智能在公共衛生體系的應用仍顯零散也未成體系。坦率說,過去四個月內,AI在抗疫之戰中的表現並不十分突出,我最多只能給它打分“B-”。新冠大流行暴露了我們的醫療系統的脆弱性:預警響應不充份、通報信息不精確、醫療物資分配不均、醫務人員超負疲憊、醫院病床緊繃、疫苗研發週期長等諸多痛點。當然,AI的零散表現也有客觀原因:醫療體系可說是現代社會各類運轉體系中最為複雜、陳舊不堪且難以變通的一種;且在新冠疫情襲來之前,我們並沒有真正意識到醫療體系問題的緊迫性,沒有提前採取相應的技術預防措施;最為關鍵的是,我們缺少建構AI解決方案所需的大數據。
把目光看向未來,我看到以下兩個AI賦能醫療的樂觀因素。
首先,作為AI燃料的醫療大數據已被激活。舉例來說,機器學習數據科學平台Kaggle組建了新冠病毒開放研究數據庫,名為CORD-19。它將相關數據進行彙編,並把最新研究集中收錄,匯總的格式可被機器讀取和解析,以便於AI進行機器學習。至今這個數據庫收錄了12.8萬篇包含Covid-19、冠狀病毒、SARS(非典型肺炎)、MERS(中東呼吸綜合症)等關聯術語的醫學專業學術文章。
其次,眼下全世界的醫學專家和電腦科學家都將精力集中在解決疫情問題。 X大獎基金會創始人彼得·戴曼迪斯(Peter Diamandis)估計,全球現在有多達兩億名的醫師、科學家、護士、技術專家和工程師投入防治冠狀病毒的相關研發中,他們正在進行數以萬計的實驗,並以「前所未有的透明度和速度」共享信息。
3月16日Kaggle發起「新冠病毒研究挑戰」,匯集與疫情相關的大量信息,包括病毒的自然歷史、傳播和診斷方法、以及從過往流行病學研究中汲取的經驗教訓,幫助全球各地衛生機構及時掌握最新情況,以做出基於數據的分析決策。該項目發布後的五天內被瀏覽超過50萬次,下載量逾1.8萬次。在大陸疫情爆發後不到一個月,阿里巴巴便推出了一種AI算法,該算法基於5000多個新冠肺炎確診病例進行訓練,並關聯到治療後續諸如肺部白色陰影縮小等的成效追踪。隨後,阿里巴巴將其云端AI平台向全球醫療專業人員開源,與合作夥伴聯手部署更大批量的匿名數據,推出包括疫情預測、CT影像分析、冠狀病毒基因組測序等模組。
據估計,現今全球醫療數據的規模每隔幾個月就翻一倍。 2019年一份覆蓋19個國家AI醫療市場的研究估計,AI醫療市場的年複合增長率為41.7%,從2018年的13億美元將增長至2025年的130億美元,主要分佈在六大領域:醫院工作流程、可穿戴設備、醫學影像和診斷、診療計劃、虛擬助手、以及最重要的藥物研發,新冠疫情期間浮現的種種需求,將加速AI賦能醫療的場景落地。
在後疫情時代,我期待AI將加速融入醫療體系,賦能並推動醫療改革。其中深度學習(Deep Learning),即以一種高效方法運算海量、多維數據的能力,是AI結合醫療最為可期的機遇之一。深度神經網絡(Deep Neural Networks)作為AI的一個子領域,已經被用於醫學掃描、病理切片、眼科檢查甚至結腸鏡檢查,以得出準確而快速的算法判讀。十幾年後,不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。
AI賦能醫療,首先能簡化及優化現有的醫療流程,例如醫院的作業流程,保險履約的繁複流程。將AI與RPA(Robotic Process Automation 機器人流程自動化)結合,可對某項工作流程進行智能拆解及優化,進而大大提高醫療系統的運營效率,預約看診、保險理賠及其他流程性工作都會得到效率提升。AI還能加快早期診斷信息的收錄並實現自動化,AI技術所能處理的文本、語言、數字的體量,無論在數量上還是精度上都是機器級別,遠非人類所及。
有了充份的醫療大數據作為基礎,AI還能為每個人或者每個群體建立健康數據基準量表。當我們掌握個體健康數據,就可以根據跟踪動態數據的波動變化,進行數據驅動的診斷,並對潛在大流行疾病的徵兆進行早期追踪研判。然而,再先進的技術系統要做到真正有效,勢必需要與既存的公共衛生警示和匯報機制形成高效鏈接,此類信息斷層即是新冠疫情在早期爆發期間存在的具體缺失。
再上一個層次的AI賦能體現在助力新藥研發、基因組測序、幹細胞、CRISPR(基因編輯)等醫學突破方面,AI模型和算法應用都有其用武之地。在製藥行業,研發一種新藥往往需要付出高昂的投入,某次成功前必有多次付諸流水的失敗試驗,也連帶消耗巨大的時間和金錢成本。現在,科學家們可使用AI機器學習來模擬上千個變量,測試它們的複合效應會對人類細胞反應產生何種影響,這類AI新藥研發的技術已被用於新冠病毒疫苗和其他療法。創新工場所投資總部位於香港的AI藥物研發公司Insilico Medicine是首批對新冠病毒快速響應的企業之一,這家公司利用生成式化學AI平台設計出新藥物小分子,以複製主要病毒蛋白為靶標,早在2月5日便公佈了這些小分子結構。 AI為新藥發明開闢了一個新時代,用人工智能技術來換取藥品研發週期的時間和成本,整個製藥行業勢將迎來翻天覆地的變革。
不久的將來,隨著醫療科學和電腦科學進一步融合,我們將進入一個全面自動化的AI時代,到時人們可以通過可穿戴設備、生物傳感器、智能家居檢測設備等來確保自身和家人的健康。可穿戴設備和其他物聯網設備的數據質量和多樣性大幅提高,將能產生一個有效的良性循環。穿越到未來,下一場疫情在大範圍蔓延之前就應該能夠被跟踪、追溯、攔截並消滅無踪。
或許再過15年,許多人的家裡都會有AI個人助理照料我們,幫著解決全家人的日常健康所需。機器人或者無人機負責把我們的藥品送上門,如果需要進行手術或者外科治療,通常會由機器人操作,或由機器人輔助人類外科醫師完成。在未來,醫生和護士將把更多的精力放在機器無法勝任的任務上,醫療專業人員及富有同情心的護理人員,將同時具備護士、醫療技師、社會工作者、甚至心理諮詢師的技能。他們會使用經AI強化的診斷工具和系統,但更多的時間會與患者溝通,安撫他們的傷痛,為他們提供情感扶持。在我的想像裡,15年後的醫療健康場景可能是這個樣子的:
***
2035年一個冬季早晨,我醒來後就覺得有點喉嚨痛。我起身去洗手間,刷牙的時候,洗手間的鏡子通過紅外傳感器測量了我的體溫。刷完牙後一分鐘,我的私人AI醫師助理發出了警報,顯示我的唾液樣本部分指數異常,並在輕微低燒。 AI醫師助理建議我在家進行指尖探針採血。我在泡咖啡時,醫師助理返回了分析結果,判斷我可能是得了這個季節正在流行的兩型流感其中一種。之後,我的AI醫師助理建議,如果我覺得有必要聯繫家庭醫生的話,有兩個時間空檔可以跟她視頻通話。通話之前,家庭醫生已經收到我所有症狀的詳細信息,她給我開了一種減充血劑和撲熱息痛,一會兒無人機就把藥品送到我家門口。
***
當然,凡涉及到患者的醫療記錄,就得談談隱私和數據保護的關鍵問題。我認為,任憑有用的數據各自孤島式的存在、不善加利用、不從中提煉有價值的信息、不用以推動社會進步,是相當不負責任的做法。技術產生的問題應該由技術解決。隨著AI技術浪潮而出現的諸如數據保護等問題,應該有更為創新的技術方法來應對。
好消息是,近年聯邦學習(也被稱為分佈式學習)已經在數據保護上取得了顯著的進展。基於聯邦學習技術,患者的數據將永遠不會離開所在的醫療機構、醫院或個人設備伺服器等原始存儲設備,機器學習模型將在獨立的數據庫基礎上進行訓練處理,再進行後續整合。聯邦學習、同態加密,結合可信硬體執行環境等技術,將進一步確保數據的計算、傳輸、存儲過程能夠適配不同的隱私偏好,以因應不同國家與文化對於隱私保護的需求差異。
這次新冠肺炎疫情還驗證了一個事實:整體人類命運是共同體,人們對未來運用AI等先進技術共度難關寄予一致的期盼。歷史上,國際合作曾消滅了全球延燒的天花,也幾乎根除了小兒麻痺症。公共衛生無國界,控制及消除流行病是個毋庸置疑的共同目標。在醫學領域,每個國家都能從他國的研究基礎上學習受益並攜手並進,全球化的數據科學,將進一步幫助人類獲取對健康和疾病最為深刻、最為全面的洞悉。
AI有潛力協助我們為下一次疾病大流行做更充份的準備。這需要醫學專家、AI科學家、投資者和決策者傾力協作,也需要關注醫療保健領域的投資人為聰明的創業者和科學家注入新一波動能。
經歷這次疫情,我們應清醒地意識到,要將人類醫療體系推往新的高度,著實需要傾盡全球之力。
創新工場董事長兼首席執行官
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