他们翻遍用ai检测新冠的论文

2020年五月柳叶刀发布了陈薇团队新冠疫苗试验结果柳叶刀是这一研究成果来自中国科学家。根据查询相关公开信息，中国工程院院士，军事科学院军事医学研究院研究员陈薇领衔的团队研发了前述Ad5新冠疫苗，并率先开展了I期和II期临床试验。接种后第14天，快速、特异的T细胞应答达到峰值，接种后第28天，产生中和抗体的体液免疫反应达到峰值。22日中午，柳叶刀方面向澎湃新闻证实，该期刊已确认接受了陈薇院士领衔团队关于新冠疫苗I期临床试验结果的研究论文，走的是快速评审通道，正在进一步处理中，处理完就在线online发表。22日21时许，国际学术期刊柳叶刀TheLancet在线发表前述研究论文。该论文的通讯作者是陈薇院士，华中科技大学同济医学院附属同济医院院长，教授王伟，江苏省疾病预防控制中心副主任朱凤才。有效的疫苗被视为控制新冠病毒大流行的长效解决方案。目前，全球有超过100种新冠候选疫苗正在研发中。3月16日至3月27日，陈薇领衔团队的研究人员从195人中筛选出108名志愿者，进行I期临床试验。这是该类型的新冠疫苗首次在人体中进行测试。受试者51%为男性，49%为女性，平均年龄岁。低剂量组，中剂量组，高剂量组各36人。其中，低剂量组注射毫升疫苗，其中含5X10X10个经过改造的病毒颗粒，中剂量组注射1毫升疫苗。高剂量组注射毫升疫苗。Ad5新冠疫苗是使用弱化的普通感冒病毒—复制缺陷型的Ad5腺病毒作为载体，生产出的一种经过改造的病毒颗粒。作为疫苗，它们仍然是一个个腺病毒颗粒，但因为基因被删改而造成的缺陷，它们无法复制，无法肆虐。它们仍然很容易感染人体细胞，但无法引起疾病。它们的基因中还夹带了新冠病毒的一段基因—刺突基因spik。因此，该病毒颗粒成了运载火箭，刺突基因成了搭载其中、要发射的卫星。志愿者手臂被注射一针前述新冠疫苗时，经过改造的腺病毒颗粒进入人体，感染细胞，并将刺突基因传递给细胞。然后，该细胞产生刺突蛋白，后者到达淋巴结。淋巴结因此会产生抗体—识别刺突蛋白并与新冠病毒抗争的抗体。论文称，接种前述疫苗后的7天内，低剂量组的30人83%中剂量组的30人83%高剂量组的27人75%出现了至少一种不良反应。这些不良反应包括：超过一半54％，58/108的疫苗接种者在注射部位出现轻度疼痛、发烧（46％，50/108疲劳44％，47/108，头痛39％，42/108和肌肉疼痛17％，18/108。试验结果显示，该疫苗在所有剂量下均具有良好耐受性，在接种后28天内未报告严重不良事件。大多数不良事件为轻度或中度。理想的疫苗能触发人体内两种免疫反应：产生中和抗体的体液免疫反应，以及T细胞应答。研究人员定期检测受试者血样中的成分，来测定疫苗引发免疫反应的强度水平。前述论文显示，接种疫苗后14天内，各剂量组的受试者体内都触发了一定水平的免疫反应，产生了结合抗体。其具体比例是：低剂量组16/36，44％。中等剂量为18/36，50％，高剂量为22/36，61％，一些受试者体内产生了可检测水平的中和抗体，该疫苗还在大多数志愿者体内触发了T细胞应答。接种疫苗28天后，大多数受试者体内出现T细胞应答，或可检测水平的中和抗体。其具体比例是，低剂量组28/36，78％，研究人员还发现，受试者体内如果预先存对腺病毒Ad5的免疫那么该疫苗的免疫效果可能会弱化，比如免疫反应的峰值水平降低、免疫反应的持续性缩短。据我们所知，这是Ad5腺病毒载体新冠疫苗的首次人体试验FIH的首个研究报告。该论文写道。在柳叶刀方面向澎湃新闻提供的资料中，陈薇表示，这些临床试验结果是一个重要的里程碑。这些结果表明，单剂量的Ad5-nCoV新冠疫苗可以在14天内让人体产生特异性抗体和T细胞。这让该疫苗有潜力被进一步研究，开发。陈薇同时表示，应谨慎解释这些试验结果。研发新冠疫苗所面临的挑战是前所未有的。即使该疫苗有能力触发前述免疫反应，也不一定意味着这种疫苗能帮助人们抵御新冠病毒。前述临床试验结果，展示了一个充满希望的前景，但距离疫苗上市，我们仍然有很长的路要走。研究人员也注意到，前述临床试验仅有108名志愿者参与，且试验时间较短，同时缺乏随机对照，因此，在发现不良反应事件，或发现疫苗的保护力方面，存在一定的局限性。目前，一项有500名志愿者参与的、随机、双盲、对照的II期临床试验正在武汉进行中，以观察前述I期临床试验结果是否能够复制，以及接种后6个月内是否会出现不良反应事件。60岁以上人群也首次作为受试者参与其中。据澎湃新闻此前报道，3月16日，陈薇院士团队研制的重组新冠疫苗通过临床研究注册审评，当日20时18分，获批正式进入临床试验。一期临床试验108名志愿者，二期临床试验508名志愿者。首批108名志愿者自3月16日起陆续接种疫苗。随后，他们被安排住进武汉特勤疗养中心集中隔离观察。3月31日起，首批志愿者陆续结束集中隔离观察，回到家中。这些志愿者在接种疫苗后的第28天，第3个月，第6个月进行血液样本采集。据北京日报客户端消息，前述疫苗的二期临床试验于4月12日启动，是当时全球唯一进入二期临床试验的新冠病毒疫苗。4月25日，陈薇院士在全国儿童预防接种日主题直播活动上介绍，自中国向WHO分享了科学家分离的基因病毒序列开始，她带领团队第一时间开始进行疫苗研究。3月16日，腺病毒载体重组新冠病毒疫苗一期临床获得正式批准，并于当日为第一名志愿者进行了注射。之后疫苗研发进展比较顺利，在7天和14天的安全性均得到统计学数据。在此基础上，前述疫苗进入二期临床试验。

27岁华裔小伙一战成名！搞出美国新冠最准预测模型，一人干翻专业机构

年仅27岁的他，被彭博评价为“新冠病毒数据超级明星”。

为什么？

凭一己之力，仅用一周时间打造的新冠预测模型，准确度方面碾压那些数十亿美元、数十年经验加持的专业机构。

他就是Youyang Gu，拥有 MIT 电气工程和计算机科学硕士学位，以及数学学位。

但值得注意的是，他在医学和流行病学等方面却是一个小白。

他的模型，甚至被著名数据科学家、创始人Jeremy Howard高度评价道：

唯一看起来合理的模型。

他是唯一一个真正查看数据，并且做得正确的人。

不仅如此，他的模型还被美国疾控中心采用。

到底是个怎样的预测模型？

时间点要追溯到去年年初。

当时疫情已然在全球蔓延开来，于是公众试图用建模的方式，来预测接下来疫情会带来的影响。

大多数的目光都将希望投向了2家专业机构打造的预测系统——伦敦帝国理工学院、总部位于西雅图的健康指标与评估研究所（IHME）。

但2家机构给出的预测结果却是天差地别：

伦敦帝国理工学院：到夏天，美国因新冠病毒而死亡的人数将达到200万。

IHME：预计到8月，死亡人数将达到6万。

（后来的事实证明，死亡人数是16万。）

2家专业机构给出的预测数据，差距为何能够如此之大？

这就让当时年仅26岁的Youyang Gu引起了注意。

虽然他没有任何医学或流行病方面的经验，但他坚信，数据预测在此时会派上大用场。

于是，大约在4月中旬，Youyang Gu便在家里仅花了一周时间，打造出了自己的预测器，以及一个可以显示相关信息的网站。

但Gu在这个过程中所用到的方法，并不是说有多么的高级，相反，恰恰是比较简单的那种。

他首先考虑的是新冠病毒检测数、住院人数和其他因素之间的关系，但在这个过程中，Gu却发现各个州和联邦政府所提供的数据是存在不一致的现象。

此时，问题就来了——什么样的数据才是靠谱的？

Gu认为，最靠谱的数据，似乎就是每天的死亡人数：

其他的模型用到了很多数据源，但我决定用过去的死亡人数，来预测未来的死亡人数。

至于这样做的原因，Gu给出的解释是“将它作为唯一的输入，有助于在噪音中过滤信号”。

那么，预测结果如何？

可以说是相当的精准了。

在模型刚刚完成时，他预测在5月9日，美国将有8万人死亡，当天的实际死亡人数为79926。

而同样来自IHME的预测数据却是“2020年一整年的死亡人数将不超过8万”。

Gu还预测在5月18日，死亡人数将达到9万；5月27日，死亡人数将达到10万。

事实证明，他的这两次预测再次“押中”！

除了精准数字的预测外，Gu基于许多州从封锁状态逐步转变开放状态，预测将出现第二波大规模感染和死亡。

而在Gu发出这样的预测当天，特朗普所发表的言论却是“IHME所预测的6万死亡人数表明，疫情很快将结束”……

或许正是因为Gu的模型预测之精准，越来越多人开始关注他的作品。

在Twitter上，Gu不仅@了各路记者，还给流行病学专家发邮件，让他们核实自己的数据。

去年4月底，华盛顿大学著名生物学家Carl Bergstrom便在Twitter上发布了Gu的模型。

不久之后，美国疾病控制和预防中心，也在其新冠预测网站上发布了Gu的数据。

不仅如此，随着疫情的发展，身为中国移民的Gu，还参与了由美国专家团队组织的定期会议，每个人都想更好的改善他的模型。

他的网站访问量也呈现出爆炸式增长，每天都有数百万人来看他的数据。

通常情况下，Gu的模型所预测的数据，基本在几周后便会达到，与实际的死亡人数非常接近。

随着类似的预测模型逐渐增多，阿默斯特马萨诸塞大学生物统计学和流行病学系的副教授Nicholas Reich，便统计了50个这样的模型：

Gu的模型一直位居前列。

但到了去年11月，Gu却做出了令人意外的一个决定——结束他的预测任务。

对此，Reich这样评价道：

Youyang Gu是一个非常谦卑的人，他看到其他人的模型也做得很好，便觉得自己的工作已经完成了。

而在Gu决定停止项目的前一个月，他预测11月1日死亡人数将达到231000人，而实际人数为230995人。

但IHME的Chris Murray认为：

Gu使用的机器学习方法，在短期预测方面的效果比较良好，但不太理解“大局中发生了什么”。

对此，Gu没有针对模型的评价做出回应，相反，他这样表态：

我非常感谢 Chris Murray 医生和他的团队所做的工作；没有他们，我就不会有今天的成就。

在休息了一段时间之后，Gu重新投入到了这份事业当中。

这一次，他要做的预测是“美国有多少人感染了新冠病毒”、“疫苗推出的速度有多快”、“美国可能何时（如果可能的话）达到群体免疫”等。

他的预测表明，到今年6月，大约61%的美国人口应该获得某种形式的免疫力——无论是疫苗还是因过去的感染。

Gu一直希望能够找到一份能对社会产生巨大影响的工作，同时避免政治、偏见以及大型机构有时会带来的负担。他认为：

在这个领域，有很多缺点可以通过我这种背景的人来改善。

谁是Youyang Gu？

Youyang Gu出身于美国华裔移民家庭，在伊利诺伊州和加州长大。

Gu从小喜欢数学和科学，直到高中毕业时，才真正接触计算机科学。而他能够进入这个行业得益于他的父亲，因为他的父亲是一名计算机从业者。

Gu本科和硕士都在MIT就读，在那里他获得了计算机科学与数学双学士学位，以及计算机科学的硕士学位。

毕业后他继续在MIT著名的CSAIL实验室的NLP组进行了一年的研究，同年在EMNLP 2016上发表了论文。

这也是他第一次接触大数据，并由此建立统计模型对数据进行预测。

不过他没有因此继续学术研究，而是进入产业界。从MIT离开后，他加入了金融行业，为高频交易系统编写算法。

在那里，他的数据建模能力得到了进一步磨练，因为在金融交易中，数据必须非常定量并尽可能地准确。

之后，他又进入了体育界，继续进行大数据方面的研究。这也为他提供了丰富的跨学科经验，使他能够成功应对新地领域，懂得如何更加准确地建模。

用他自己的话来说，他的专长是使用机器学习来理解数据，将信号与噪声分离并做出准确的预测。

在建立新冠死亡模型时，他起初考虑了确诊数量、住院数量和其他因素之间的关系。然后他发现各州和联邦政府报告的数据不一致，最可靠的数字是每天的死亡人数。

Gu认为，如果输入数据质量很低，那么数据越多，输出的性能就越差。

在一周的时间里，他就根据死亡数据便建立了一个简单模型，并将预测网站上线。

从去年4月以来，Gu已经自愿在这个项目中投入了几千个小时，而且是无偿的。

在接受医学网站Medscape主编Eric Topol采访时，Gu表示自己现在全职投入到新冠预测网站上，没有兼职、没有收入，他靠着过去的积蓄生活。

然而就是这样一个公益的项目却遭到了一些Twitter网友非议，但是他还是坚持了下来。

从12月开始，接受网友的捐赠帮助，现在已经完成了5万美元的筹款目标。

除了感染人数外，Gu的新冠网站又有了一个新的功能。从去年12月起，开始跟踪和模拟疫苗接种情况以及群体免疫的途径。

这个月，Gu又将“群体免疫”改成了“恢复常态”，因为他的模型预测表明，美国不太可能在2021年达到理论上的群体免疫。

未来的路怎么走？疫情结束后，Gu的职业规划如何？

他说现在还为时过早，虽然他现在的工作是预测疫情发展，但是他很难预测自己3个月或1年后要做什么。

因为这项工作，世界各地的高校和企业已经向他抛出了橄榄枝。

非常厉害。这个小伙自己成功摸索出一套程序，并且非常实用和高效，这不是普通人能做出来的看，非常厉害。

从别人发布的文章来看，大概介绍了美国一位华裔小伙用了没多久的时间建立了一个新冠死亡人数预测模型，他的厉害之处就是在于能准确击败了巨资建模这么个事。

以一己之力建出精确的新冠病毒疫情预测模型，是非常厉害的，因为新冠病毒疫情的发展受到很多因素的影响。影响因素越多，建模越难，准确性越低。