出于顯而易見的原因，研發(fā)疫苗是人們目前的首要考慮目標(biāo)。尋找安全有效的冠狀病毒疫苗是成千上萬甚至數(shù)百萬人的生命以及全球經(jīng)濟(jì)健康的基礎(chǔ)。

在疫苗研發(fā)過程中，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)將發(fā)揮重要作用。

這是因為疫苗研發(fā)需要收集和分析大量數(shù)據(jù)，而物聯(lián)網(wǎng)和人工智能可以幫助解決這兩個問題。物聯(lián)網(wǎng)可以促進(jìn)快速且經(jīng)濟(jì)高效的數(shù)據(jù)收集，而人工智能可以使數(shù)據(jù)分析比人類更快、更全面。

數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集貫穿整個藥物研發(fā)過程。在過程開始時，它可能涉及收集有關(guān)多種不同現(xiàn)有藥物和分子的數(shù)據(jù)——幾萬甚至幾十萬種。物聯(lián)網(wǎng)可以在促進(jìn)從多個不同實驗室和研究中心收集數(shù)據(jù)的過程中發(fā)揮作用

然后，當(dāng)新的分子和藥物被開發(fā)出來的時候，很明顯在整個測試過程中存在無數(shù)不同的數(shù)據(jù)收集層。在實驗室環(huán)境中，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以再次通過智能傳感器和連網(wǎng)的實驗室設(shè)備自動收集相關(guān)數(shù)據(jù)。關(guān)鍵信息可以直接輸入計算機(jī)進(jìn)行分析，而無需手動收集。

再然后，當(dāng)疫苗準(zhǔn)備好進(jìn)行人體試驗時，需要對這些人體受試者進(jìn)行非常仔細(xì)的監(jiān)測。必須嚴(yán)格觀察和測量無數(shù)不同的生命體征，以了解藥物如何影響每個受試者。(來自物聯(lián)之家網(wǎng))再次，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以使這種數(shù)據(jù)收集自動進(jìn)行。即使是相對簡單的設(shè)備，如連網(wǎng)溫度計，也能讓研究人員對測試過程有一個全新的了解。

數(shù)據(jù)分析

在此過程的每個階段，都需要對這些大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以便發(fā)現(xiàn)趨勢，揭示見解并指導(dǎo)下一階段的進(jìn)程——無論是從一開始就確定一種可能構(gòu)成疫苗基礎(chǔ)的特定分子，還是確認(rèn)疫苗是否可能對特定人群產(chǎn)生特定效果。

手動進(jìn)行這種分析非常耗時。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以產(chǎn)生非同尋常的效果，不僅可以發(fā)現(xiàn)人類研究人員需要更長時間才能發(fā)現(xiàn)的趨勢和模式，而且還可以從它們自己的洞察中學(xué)習(xí)，并隨著時間推移變得更聰明。

此外，隨著世界各地的研究人員為全球知識庫(無論是關(guān)于冠狀病毒還是完全不同的疾病)貢獻(xiàn)新的見解和新數(shù)據(jù)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以確保將這些新信息與現(xiàn)有結(jié)論結(jié)合在一起。換言之，從多個不同來源生成的數(shù)據(jù)越多，疫苗開發(fā)過程就越智能、越快、越高效。

傳統(tǒng)上，藥物發(fā)現(xiàn)和疫苗開發(fā)過程需要數(shù)年時間，而物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)可以將它們加速到僅僅幾個月。