論文の概要: Considerations, Good Practices, Risks and Pitfalls in Developing AI
Solutions Against COVID-19
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09043v1
- Date: Thu, 13 Aug 2020 12:37:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-30 22:45:31.442387
- Title: Considerations, Good Practices, Risks and Pitfalls in Developing AI
Solutions Against COVID-19
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルス対策のためのAIソリューション開発における考察, 実践, リスク, 落とし穴
- Authors: Alexandra Luccioni and Joseph Bullock and Katherine Hoffmann Pham and
Cynthia Sin Nga Lam and Miguel Luengo-Oroz
- Abstract要約: 新型コロナウイルスのパンデミックは人類にとって大きな課題であり、2020年7月13日時点で1270万件が確認されている。
これまでの研究で、分子、臨床、社会の規模で応用することで、人工知能がパンデミックにどう対処できるかを説明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.30734371401316
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic has been a major challenge to humanity, with 12.7
million confirmed cases as of July 13th, 2020 [1]. In previous work, we
described how Artificial Intelligence can be used to tackle the pandemic with
applications at the molecular, clinical, and societal scales [2]. In the
present follow-up article, we review these three research directions, and
assess the level of maturity and feasibility of the approaches used, as well as
their potential for operationalization. We also summarize some commonly
encountered risks and practical pitfalls, as well as guidelines and best
practices for formulating and deploying AI applications at different scales.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックは人類にとって大きな課題であり、2020年7月13日時点で170万人が確認された。
前回の研究では, 分子, 臨床, 社会的スケール [2] の応用で, 人工知能がパンデミックにどう対処できるかを説明した。
本稿では,これら3つの研究の方向性を概観し,使用したアプローチの成熟度と実現可能性,および運用の可能性について検討する。
また、一般的に遭遇するリスクや実践的な落とし穴、AIアプリケーションをさまざまなスケールで定式化およびデプロイするためのガイドラインやベストプラクティスもまとめています。
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