采访 Dmytro Zaharnytskyi:在生物防御中开创人工智能Interview with Dmytro Zaharnytskyi: Pioneering AI in Biodefense

环球医讯 / AI与医疗健康来源:techbullion.com美国 - 英语2024-11-21 17:00:00 - 阅读时长5分钟 - 2094字
Dmytro Zaharnytskyi 是一位致力于开发人工智能驱动的生物检测和防御系统的工程师,他在采访中分享了他的背景、动机和未来愿景。
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采访 Dmytro Zaharnytskyi:在生物防御中开创人工智能

我们最近有机会与 Dmytro Zaharnytskyi 进行了一次对话,他是一位具有远见卓识的人工智能和机器学习工程师,专注于生物防御的未来。Dmytro 在人工智能驱动的公共健康和军事应用解决方案方面拥有丰富经验,致力于进一步开发人工智能驱动的生物检测和防御软件系统。我们讨论了他的背景、动机和对未来愿景的看法。

Dmytro,能否先介绍一下你的背景和你进入人工智能和生物防御领域的经历?

当然!我在技术和计算机科学方面的旅程始于获得网络安全学士学位,这帮助我理解了保护关键基础设施的挑战。之后,我攻读了人工智能系统硕士学位,这扩展了我的视野,让我了解了机器学习及其广泛的应用。过去五年里,我参与了多个涉及机器学习操作、生物技术和异常检测的项目,包括军事安全和公共健康的项目。其中一个关键的经历是在战场上进行物体检测的计算机视觉模型工作,这让我意识到人工智能在高风险环境中拯救生命的可能性。

是什么促使你特别关注生物防御领域?

我的动力源于认识到无论是流行病还是生物恐怖主义事件,生物威胁都是我们社会面临的重大挑战。COVID-19 大流行突显了生物威胁如何迅速压垮全球医疗系统。我的目标是创建一个由人工智能驱动的软件系统,通过分析环境和医院数据中的异常情况来提供早期检测。通过及早发现异常,我们可以更快地做出反应,从而可能拯救成千上万甚至数百万人的生命。

能否详细解释一下你提出的由人工智能驱动的生物检测和防御软件系统会做些什么?

当然。这个想法是创建一个综合的检测和响应系统,利用先进的 AI 技术来监控异常情况。我们将整合环境传感器并实时分析医院数据流。例如,如果医院网络开始报告不寻常的症状或环境传感器检测到不应该存在的化学标志物,AI 可以将这些数据点关联起来,识别新兴威胁。该系统将使用异常检测算法提供潜在风险的清晰图景,这可能指示从自然疾病暴发到生物恐怖主义事件的任何情况。当然,这是最终目标,初步阶段,系统只需找到已存在的数据中的偏差,如特定区域的空气质量、废水中病毒活动、家庭设备(如 Alexa)的数据、医院就诊人数、人群规模、车祸数量等。

这个系统与现有的公共卫生监测系统有何不同?

目前的公共卫生监测系统通常依赖于手动报告,往往是被动而非主动的。我设想的是向实时数据收集和人工智能驱动的异常检测转变。通过自动化数据分析过程,我们可以更快地识别异常模式并迅速启动响应。想象一下一个不断分析环境、医疗和社会数据的网络,能够在出现异常情况时立即发送警报——这就是我想要构建的那种主动防御机制。

你提到使用异常检测技术来识别生物威胁。能否详细介绍一下你在这些技术方面的经验?

在我的职业生涯中,我一直专注于异常检测及其在各个领域的应用。在 Neurotrack,我领导团队创建了一个基于 EEG 的脑机接口系统。这个项目加深了我对如何分析脑信号并识别其中的偏差以确定情感状态的理解,推动了神经技术的发展。除了在 Neurotrack 的工作,我在乌克兰军队项目期间也获得了异常检测的经验。虽然主要集中在计算机视觉,我们也使用异常检测技术来识别战场上的未知或可疑物体,因为有时会出现意外的物体,模型应该标记它们。

我对生物技术的兴趣实际上始于成年后,具体是在九年级时。在全国性的生态项目中,我和我的团队分析了不同植物中叶绿素荧光的诱导情况。这项研究旨在了解环境中的污染水平,并探索哪些植物可以帮助缓解这些问题——这远远早于人工智能成为主流。这段早期经历激发了我使用数据分析来识别和解决现实世界问题的热情。

你如何看待人工智能在国家安全和全球安全中的作用?

人工智能有潜力彻底改变国家安全和全球安全,特别是在生物防御领域,速度和准确性至关重要。我们现在正处于可以利用机器学习不仅分析数据,还能实时得出见解并做出决策的阶段。我相信人工智能将在预防危机方面发挥越来越重要的作用,从自然大流行到生物恐怖袭击。这关乎利用数据和技术创建一种主动而非被动的防御层。

实现这一愿景面临的主要挑战有哪些?

最大的挑战之一是数据集成。我提议的系统需要访问各种数据源——医院记录、环境传感器和其他公共卫生数据库——将这些不同类型的数据以一致且安全的方式整合起来是一项复杂的任务。另一个挑战是确保隐私。使用医疗数据总是会引起隐私问题,因此开发一个既能提取有用信息又不侵犯个人隐私的系统是关键。最后,还有跨机构的信任和合作挑战——政府、医院和研究机构都需要共同努力,才能使这种解决方案有效。

最后,是什么驱使你在这个领域不断前进?

我认为最激励我的因素是有可能真正产生影响。人工智能是一个强大的工具,如果我们能用它来保护人们免受生物威胁,我们就有一种道德责任去这样做。我在生物防御领域的工作和在人工智能方面的经验告诉我,负责任地使用技术可以拯救生命。这是我每天工作的动力——知道我所做的工作可能会防止下一次大流行或减轻生物攻击的影响。我在乌克兰战争中失去了父亲,这段经历让我深刻理解了人类生命的价值。虽然我无法阻止世界各地的战争,但我有机会利用我的技能拯救生命,产生有意义的影响。


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