出于顯而易見的原因，研發(fā)疫苗是人們目前的首要考慮目標。尋找安全有效的冠狀病毒疫苗是成千上萬甚至數(shù)百萬人的生命以及全球經濟健康的基礎。

在疫苗研發(fā)過程中，物聯(lián)網和人工智能技術將發(fā)揮重要作用。

這是因為疫苗研發(fā)需要收集和分析大量數(shù)據(jù)，而物聯(lián)網和人工智能可以幫助解決這兩個問題。物聯(lián)網可以促進快速且經濟高效的數(shù)據(jù)收集，而人工智能可以使數(shù)據(jù)分析比人類更快、更全面。

數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集貫穿整個藥物研發(fā)過程。在過程開始時，它可能涉及收集有關多種不同現(xiàn)有藥物和分子的數(shù)據(jù)——幾萬甚至幾十萬種。物聯(lián)網可以在促進從多個不同實驗室和研究中心收集數(shù)據(jù)的過程中發(fā)揮作用

然后，當新的分子和藥物被開發(fā)出來的時候，很明顯在整個測試過程中存在無數(shù)不同的數(shù)據(jù)收集層。在實驗室環(huán)境中，物聯(lián)網技術可以再次通過智能傳感器和連網的實驗室設備自動收集相關數(shù)據(jù)。關鍵信息可以直接輸入計算機進行分析，而無需手動收集。

再然后，當疫苗準備好進行人體試驗時，需要對這些人體受試者進行非常仔細的監(jiān)測。必須嚴格觀察和測量無數(shù)不同的生命體征，以了解藥物如何影響每個受試者。再次，物聯(lián)網技術可以使這種數(shù)據(jù)收集自動進行。即使是相對簡單的設備，如連網溫度計，也能讓研究人員對測試過程有一個全新的了解。

數(shù)據(jù)分析

在此過程的每個階段，都需要對這些大量數(shù)據(jù)進行分析，以便發(fā)現(xiàn)趨勢，揭示見解并指導下一階段的進程——無論是從一開始就確定一種可能構成疫苗基礎的特定分子，還是確認疫苗是否可能對特定人群產生特定效果。

手動進行這種分析非常耗時。人工智能和機器學習算法可以產生非同尋常的效果，不僅可以發(fā)現(xiàn)人類研究人員需要更長時間才能發(fā)現(xiàn)的趨勢和模式，而且還可以從它們自己的洞察中學習，并隨著時間推移變得更聰明。

此外，隨著世界各地的研究人員為全球知識庫（無論是關于冠狀病毒還是完全不同的疾病）貢獻新的見解和新數(shù)據(jù)，人工智能和機器學習可以確保將這些新信息與現(xiàn)有結論結合在一起。換言之，從多個不同來源生成的數(shù)據(jù)越多，疫苗開發(fā)過程就越智能、越快、越高效。

傳統(tǒng)上，藥物發(fā)現(xiàn)和疫苗開發(fā)過程需要數(shù)年時間，而物聯(lián)網和人工智能技術可以將它們加速到僅僅幾個月。
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