通过使用ORNL的Summit超级计算机，科学家们可以梳理数百万篇医学期刊文章，寻找fda批准的药物疗法与已知的COVID-19症状之间的可能联系。资料来源:Dasha Herrmannova/美国能源部橡树岭国家实验室
科学家们利用橡树岭国家实验室“顶峰”超级计算机的巨大能量，梳理了数百万篇医学期刊文章，以确定可能抑制或阻止COVID-19传播的疫苗、药物和有效措施。
一个由ORNL和佐治亚理工学院的研究人员组成的团队正在使用人工智能方法，旨在从大约1800万份可用的研究文件中挖掘相关信息。他们寻找了840亿个与COVID-19相关的概念和交叉引用的关键字(如高烧、干咳和呼吸短促)与现有医疗解决方案之间的联系。
ORNL的Ramakrishnan“Ramki”Kannan说:“我们的目标是帮助医生和研究人员识别已经获得美国联邦药物管理局批准的药物治疗信息。”
从2010年到2015年的600万份文件只花了80分钟，而整个1800万份文件将在不到一天的时间内运行在Summit上。研究结果将与医学研究人员共享，以获得反馈，这将为调整提供信息，以改进未来的计算。
