利用AI降低COVID-19风险:“仅仅依靠测试和跟踪是不够的”

英国政府表示,企业必须更新其风险评估,以考虑与冠状病毒相关的危险。这意味着,为了保持合规性并避免任何未来的责任问题,企业需要采取行动以减轻病毒对员工的影响。“政府明确警告,任何食品企业都无法完成风险评估,考虑到COVID-19可能违反健康与安全法。因此,雇主需要优先考虑适当地管理风险。他们需要考虑更广泛的劳动力背景,以确保在程序上不会存在任何弱点,否则可能会给他们和他们的员工带来风险。”Delfin Health的首席执行官兼创始人Will Cooper解释说。数字健康科技公司Delfin Health和DocHQ开发了一种利用人工智能来预测,监视和测试食品行业中“多样化劳动力”的健康和安全的新工具。“食品生产的本质意味着食品制造中有许多不同的功能和作用。 ,”库珀观察到。“而且,由于这些工人直接参与食品加工和食品生产处理,因此法律要求雇主必须遵守政府的具体指导方针。”克拉里德(Klarity)说,人工智能可以使食品企业实时了解健康状况。从食品检查员,食品处理人员,包装员,管理人员和清洁人员到维护承包商和送货人员的各种职务。

“诸如Klarity之类的工具既可以减轻潜在的雇主责任风险,又可以为健康危机提供长期解决方案。”如果COVID-19出现第二次飙升,进而导致进一步的健康危机,那么对于基本食品企业而言,这一点尤其重要。可以在本地或全国范围内进行锁定。“它可以帮助制造商在潜在的第二次锁定期间保持正常运行。由于食品是必不可少的行业,我们已经看到他们在第一轮COVID-19浪潮中继续运转,尽管以有限的方式使他们的关键工人处于危险之中。如果要保持开放状态,则他们需要能够以最有效的方式监控其员工的健康和安全。”减少食品加工中暴发的风险虽然在各种国家禁闭期间食品企业仍在很大程度上开展业务,由于局部爆发,不得不关闭设施。肉类部门的案例-从德国和美国到英国和荷兰-都凸显了一些问题,库珀认为,食品行业的每个人都应该注意这一问题。仅测试有症状人员的测试和跟踪政府解决方案。在美国和德国,有些病毒会迅速传播到整个食品生产部门,而毫无疑问,由于设施的条件(通常涉及密切接触),这种病毒会在其他地方迅速传播。这些单位也很有可能仅依靠测试或返回有症状的人。

Cooper认为,由于成本和生产能力的限制,不可能简单地测试整个员工队伍。数字AI平台Klarity采用了不同的方法。“在这种大流行中,特别是在现阶段,COVID-19传播中的重要角色之一是无症状的个体。尽管从理论上讲,最简单的解决方案可能是对一般人群进行系统检测,但由于缺乏资源和飞速发展的支出,这样做在技术上不可行.“我们已经开发出量身定制的解决方案,以确保开发出一致的检测方法来过滤感染者大型工作组中无症状的员工。因此,我们的解决方案可以满足不同部门的需求,减少测试数量,减少工作场所中的不确定性,并有可能缓解未来的爆发。” Klarity如何工作?库珀阐述道:“我们开发的可解释的AI要求一系列有关一个人的健康史,家庭健康史和当前生活方式的问题。Klarity内部的算法是根据世界上最大的患者数据集之一开发的,该数据集包含超过650万患者的医学和生活方式数据.“我们使用此信息来预测患者感染COVID的死亡风险。我们的技术进一步结合了可选的日常症状检查以及活病毒和抗体检测方法,以在无症状患者将疾病转移给周围的人之前对其进行跟踪。”他告诉FoodNavigator。各种检测方法,包括分组和随机检测,使雇主能够减少所需的测试量并最大程度地降低当前活跃劳动力的爆发风险,尤其是通过识别无症状病例。测试过程由医疗专业人员指导,他们还根据世界卫生组织的协议和第三方验证来解释结果包括聚合酶链反应(PCR),酶联免疫吸附测定(ELISA)以及相关的快速抗体检测。“我们的解决方案允许通过分组和随机检测来减少检测,但是可以快速识别病毒。”库珀相信这不仅可以减少食品行业暴发的风险,而且使用Klarity可以 我们还可以向员工保证他们的工作安全。并不是每个人都会乐于分享其病史和生活方式选择的详细信息,尤其是通过雇主提供的计划。

因此,Cooper强调,数据保护是关键。“数据隐私是我们处理敏感和私人患者信息时的首要任务之一。患者可以完全控制自己的数据,他们可以共享和撤销同意。而且,没有数据离开平台。我们不会共享敏感的个人健康数据,而只会共享有助于雇主保护员工安全的必要方面。我们的平台与不断变化的政策和法规保持同步,以使公司不必担心GDPR规则和员工权益.“他告诉我们.“在加密方面,我们使用了高度安全的分布式和高度可配置的存储机制;使公民能够获取,存储和共享(通过记录或逐个字段)数据.“

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