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将数据,AI导向covid-19战斗

官员,新的战略咨询拉平从bt356体育韧性专家何塞·拉米雷斯 - 马尔克斯曲线

world map with statistics of COVID-19 deaths

作为covid-19大流行的进展在全球,国家和地方,正在部署应急措施。驾车通过检测设施已在纽约和新泽西州已迅速铺开;旅游咨询和逗留在家中的订单已经交付使用;在地区正在建设新的医疗设施,如纽约市的中央公园和Javits会议中心。

bt356体育自己的专家也调动起来。

何塞拉米雷斯 - 马尔克斯在教授 School of Systems & EnterpriseS,长期以来对应急计划和应变能力方面的专家。他的旅行已经采取了他在世界各地,使 数据科学, 人工智能 和新的算法的方法来对资源,公用事业,医疗基础设施和其他救生救灾对策的问题。

“我会建议患者是需要测试和实际医疗概率优先级。”

JOSE RAMIREZ-MARQUEZ, SCHOOL OF SYSTEMS & ENTERPRISES

与同事,包括联合研究员伊万·埃尔南德斯博士'16(现在是在谷歌研究员),他帮助到2014年分析的健康和从2011年心理卫生(DHMH)部门纽约市自己的防灾规划,提出新的工具,可视化和对医疗紧急情况的计划。

该项目开发和确定有多少紧急医疗设施,城市应计划,他们应位于测试的分析技术的新组合 - 他们甚至应该如何进行布局和人员。该组的结论中:在城市医务室点的数量不应该降低,直线经理(最初的接待员给患者)是流程非常重要。

“多目标优化是可以用来了解权衡一个强大的技术,”该研究小组得出结论大约在日记中报告的新方法 Computers & Industrial Engineering 在2015年“相结合的仿真与优化,具有很高的不确定性的复杂模型可以有效地优化。”

对于当前的危机,拉米雷斯 - 马尔克斯说,新的数据驱动的工具和方法能 迅速发展,以挖掘数据,并帮助确定那些没有被作为重灾区的关键因素。

“我目前正在研究的技术来可视化显示社区 弹性 在covid-19的脸,”他解释说,‘从那里确定哪些属性或实施了政策,可以翻译成,这将在不久的将来影响的其他社区。’

他已经与系统教授 卡罗lipizzi艺术与文学学院 教授 迈克·科瓦尔 提出的新方法的快速发展,可以帮助分析疾病的传播和帮助分流和实时优化的响应。

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教授何塞·拉米雷斯 - 马尔克斯

该提案包括来自新兴热点结合这两个社交媒体数据和新闻媒体的分析,考察了社会互动,互联,讨论内容和其他变量建立预测模型,可以准确地分类地方战略及其有效性。一个团队拨款申请已创建并提交国家科学基金会(NSF)的行动。

同时,市长和州长当前作战的日益流行,拉米雷斯 - 马尔克斯提供类似的建议:按照数据。

“如果它是由我来提醒,我会建议患者是需要测试和实际医疗概率优先,”他劝告。 “因为在这一点上,我们知道这种病毒的年龄,性别和现有条件如何影响人们的一些基本知识,我们将通过识别那些需要测试尽快着手 - 而且,这些阳性者,创建另一个池潜力关心。”