人工智能和机器学习已通过 各种方式来尝试减轻的影响：从寻找可能能够治疗该疾病的药物，到在医学影像上识别疾病的早期征兆。

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使用AI作为帮助临床医生做出决策的工具的工作也在不断进行中：例如，确定哪些患者可以安全出院，哪些患者可能恶化并需要住院。在 马斯特里赫特大学， 纽约大学和芝加哥大学是 那些开发AI中 ，可以用来分流受害者。

但是，微软首席科学家埃里克·霍维茨(Eric Horvitz)认为，未来的AI也可以通过帮助开发更准确的风险模型来帮助患者做出决策。“这是一个利用机器学习来帮助世界各地的人们回答诸如'如果我成为COVID阳性对我来说有什么风险，以及如果我从事一项特定活动有什么风险呢?

霍维茨对 斯坦福大学人类中心人工智能研究所(HAI)的最新COVID和AI：“未来之路”活动说： “风险的预测在公开讨论以及制定政策时都将是有价值的 。”

通过将AI设置为开发风险模型，公共机构可以创建预测系统，以确定锁定，卫生措施，社会疏远和屏蔽，解决医疗保健差异以及测试和追踪系统对缓解最有效在特定社区内爆发。

一旦建立了这样的系统并针对一种情况推出，针对不同疾病(下一次大流行或更常见的医疗条件)重新调整它们的工作量就相对较小。这意味着一旦AI系统由于而在医疗机构中找到了位置，那么那里的使用可能会大大增加。

当然，人工智能系统的性能仅取决于他们所训练的数据，如果研究人员在COVID机器学习过程中发现了一件事，那就是健康数据-即使在全球大流行中-都是在这个地方，埋在专有的，混乱的，不可互操作的筒仓中。