突如其來的新冠狀病毒，不但給中國帶來了不小的影響，而且還在全球范圍內(nèi)的持續(xù)傳播，嚴(yán)重影響并擾亂了世界各地的工作生活秩序。全球經(jīng)合組織警告稱，冠狀病毒可能會讓全球經(jīng)濟(jì)增長持續(xù)下調(diào)。實(shí)際上，很多調(diào)研機(jī)構(gòu)已經(jīng)預(yù)測過新冠狀病毒帶來的影響，很多企業(yè)也發(fā)布報告稱第一季度的業(yè)績已經(jīng)受到較大影響。

面對全球范圍內(nèi)傳播的新型病毒，能否利用人工智能技術(shù)來對抗病毒，降低對工作和經(jīng)濟(jì)帶來的影響呢？答案是肯定的。實(shí)際上，人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)成為中國應(yīng)對新冠病毒的主要方式，特別是在檢測和對抗新冠病毒方面，中國已經(jīng)采用了一系列AI的解決方案。下面，我們從不同的場景出發(fā)，看一下人們是如何使用AI檢測和對抗新冠病毒的。

一、疫情監(jiān)控

疫情監(jiān)控是預(yù)防新冠病毒的第一道防線。隨著企業(yè)復(fù)工、公共交通恢復(fù)，城市恢復(fù)常態(tài)運(yùn)行，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對疫情進(jìn)行監(jiān)控，對于城市治理更顯重要。

首先，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對區(qū)域疫情增長數(shù)據(jù)、人員和車輛活動軌跡進(jìn)行監(jiān)控、分析與模擬，對疫情可能擴(kuò)散的范圍和趨勢進(jìn)行預(yù)警，并及時從而提醒人們注意避開疫情重災(zāi)區(qū)，降低被感染的風(fēng)險和機(jī)率，從而達(dá)到有效控制疫情的傳播和擴(kuò)散的目的。

其次，利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，通過在線數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，尋找與病人的密切接觸者，并以樹狀圖進(jìn)行展示，邏輯關(guān)系清晰，一目了然;一旦發(fā)現(xiàn)他們有癥狀，能夠快速預(yù)警，對密切接觸者采取隔離治療，為盡快控制疾病蔓延贏得先機(jī)。

例如，南京的一家創(chuàng)業(yè)公司圍繞確診病例人數(shù)分布這一核心數(shù)據(jù)，通過利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行多維度挖掘，研發(fā)了DataV數(shù)據(jù)可視化平臺，不但能夠?qū)崟r反映人員流動情況，還可以精準(zhǔn)呈現(xiàn)確診病例行動軌跡等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

當(dāng)然，疫情追蹤還有助于幫助執(zhí)行部門查詢進(jìn)出疫情重災(zāi)區(qū)域的人員，確診或疑似病例人員的相關(guān)信息，便于執(zhí)法部門精準(zhǔn)施策，應(yīng)對緊急情況。

二、疫情預(yù)防

疫情預(yù)防主要有兩大部分組成：

一是對公共場所進(jìn)行人員檢測，篩選出發(fā)熱人員，以便于做好隔離措施，防止交叉感染;

二是對公共場所進(jìn)行消毒，預(yù)防病毒在公共場所傳播，防止人群感染。

一）公共場所發(fā)熱檢測

在對公共場所流動人員的發(fā)熱檢測時，如果利用傳統(tǒng)人工方式逐一排查，不但工作量大，費(fèi)時費(fèi)力，效率低下，而且還容易感染工作人員，形成更加嚴(yán)重的交叉感染。

AI檢測新冠狀病毒的一種方法是使用配備有熱傳感器的感應(yīng)相機(jī)，利用人工智能深度學(xué)習(xí)、圖像識別等技術(shù)賦能紅外熱像儀，能夠?qū)崿F(xiàn)全景拼接、目標(biāo)檢測、目標(biāo)識別等功能，實(shí)現(xiàn)大范圍群體測溫及預(yù)警。這種方式不但能夠提供更高的效率，而且還可以避免通過人工方式檢測帶來的交叉感染，并且可以基本實(shí)現(xiàn)公共場所無人值守的智能體溫檢測。

例如百度開發(fā)的一種人工智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用紅外傳感器+人工智能技術(shù)，來檢測和預(yù)測人們的體溫。百度采用了計算機(jī)視覺和紅外技術(shù)，可以在0.5攝氏度的范圍內(nèi)每分鐘檢測多達(dá)200個人的額頭溫度。該系統(tǒng)會在檢測到溫度高于37.3攝氏度的人時進(jìn)行預(yù)警，這種方式能夠大大提高檢測效率。據(jù)了解，百度接下來可能會在北京南站和北京地鐵4號線部署溫度監(jiān)控技術(shù)。

曠視科技通過人體識別+人像識別+紅外/可見光雙傳感”思路，通過 AI 技術(shù)輔助在各類公共場所（火車站、汽車站、地鐵站、機(jī)場）等高密度人員流動場景下的工作人員快速定位體溫異常者，實(shí)現(xiàn)非接觸密集型人流AI 輔助溫感解決方案，目前，已部署于北京地鐵、海淀政務(wù)大廳等，應(yīng)對返程高峰及重點(diǎn)區(qū)域疫情防控。

除了這種在固定場景下使用的檢測設(shè)備之外，深圳的MicroMultiCopter在一份報告中表示，已在中國多個城市部署了100多架無人機(jī)。無人機(jī)不僅能夠進(jìn)行熱感應(yīng)檢測，還能夠噴撒消毒劑，對特定目標(biāo)進(jìn)行消毒。此外，它還能夠?qū)矆鏊M(jìn)行巡邏，及時發(fā)現(xiàn)疑似患者，具備更高的效率，更低的風(fēng)險。

二）消毒機(jī)器人

消毒機(jī)器人可以替代人工，對感染區(qū)域進(jìn)行消毒，以防止人工作業(yè)時被新冠病毒所感染。當(dāng)然，消毒機(jī)器人也可以用對其它公共環(huán)境的消毒，以降低人工勞動成本。

消毒機(jī)器人的工作原理是在現(xiàn)有移動平臺的基礎(chǔ)上增加視覺系統(tǒng)、消毒設(shè)備及過程控制系統(tǒng)，使機(jī)器人隔著幾重墻壁也能“聽”到指令，自主運(yùn)動到指示位置，實(shí)現(xiàn)人機(jī)遠(yuǎn)程融合控制的自動消毒。例如，丹麥公司UVD Robots通過在醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)四處走動，利用紫外線傳播以消毒被病毒或細(xì)菌污染的房間。

據(jù)了解，在此次抗擊新冠病毒的戰(zhàn)疫中，消毒機(jī)器人已經(jīng)在包括醫(yī)院樓道等敞開式空間和病房等等場景中投入使用，實(shí)現(xiàn)了自主無障礙行走，自動消毒，效果和應(yīng)用前景得到了認(rèn)可。

根據(jù)加州大學(xué)伯克利分校機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室主任和DexNet創(chuàng)造者Ken Goldberg預(yù)測，如果新冠狀病毒在全球范圍內(nèi)流行，那么會導(dǎo)致更多機(jī)器人在更多環(huán)境中使用。他表示，新冠狀病毒的流行，會加速遠(yuǎn)程機(jī)器人的使用，包括用于病房、倉庫、交付等領(lǐng)域。

三、診斷治療

在診斷治療中，AI也發(fā)揮了巨大的作用，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

一）智能問診/護(hù)理

1）通過“智能語音功能+一線醫(yī)務(wù)人員”的遠(yuǎn)程方式，能夠?yàn)槿嗣袢罕娞峁┮咔榉雷o(hù)相關(guān)知識問答和免費(fèi)醫(yī)療咨詢“在線問診”服務(wù)。

例如利用AI智能客服機(jī)器人，能夠完成智能疫情通知回訪、重點(diǎn)人群隨訪調(diào)查、智能處理各種咨詢來電、疫情心理慰問師等在線服務(wù)，防止扎堆看病造成的交叉感染事故，有效降低了醫(yī)務(wù)工作者的工作壓力和心理壓力。

2）通過智能遞送服務(wù)機(jī)器人，能夠幫助醫(yī)院解決遞送化驗(yàn)單、藥物等工作，代替醫(yī)護(hù)過程中簡單但耗力的流程化工作，在減輕醫(yī)護(hù)人員工作量的同時避免交叉感染。

二）深度學(xué)習(xí)檢測冠狀病毒

人工智能已經(jīng)應(yīng)用于對新冠病毒的追蹤與檢測等，運(yùn)用大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)對CT掃描影像進(jìn)行分析，輔助檢測病患，在提高效率的同時，減輕了放射科工作人員的壓力，有效避免了交叉感染。

近期，來自武漢大學(xué)人民醫(yī)院、武漢恩多天使醫(yī)療技術(shù)公司和中國地質(zhì)大學(xué)的研究人員，分享了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在新冠病毒的應(yīng)用，該技術(shù)以95%的準(zhǔn)確率檢測到了新冠病毒，該模型用到了51例實(shí)驗(yàn)室確認(rèn)的新冠病毒肺炎患者的CT掃描和超過45000例匿名CT掃描圖像，用來進(jìn)行訓(xùn)練。

深度學(xué)習(xí)模型的分析結(jié)果顯示，其與專家放射科醫(yī)生檢測的結(jié)果基本相同，可以提高放射科醫(yī)生在臨床實(shí)踐中的效率。同時，利用深度學(xué)習(xí)模型分析技術(shù)，減輕了一線放射科醫(yī)生的巨大壓力，改善了早期診斷、隔離和治療，從而有助于控制流行病發(fā)生。

研究人員表示，該模型可以將CT掃描的確認(rèn)時間減少65%。據(jù)了解，來自Infervision的經(jīng)過數(shù)十萬次CT掃描訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)，正在武漢中南醫(yī)院檢測新冠狀病毒。

據(jù)了解，在CT影像快速診斷方面，北京推想科技與武漢同濟(jì)醫(yī)院和深圳三院（國家感染性疾病臨床研究中心）合作研發(fā)針對新冠肺炎特別版。該項(xiàng)目可對檢出的病灶進(jìn)行測量、密度分析，支持患者前后片對照，提供量化數(shù)據(jù)對比結(jié)果，對患者進(jìn)行轉(zhuǎn)歸分析，幫助醫(yī)生更快完成疑似患者診斷。

三）AI預(yù)測嚴(yán)重新冠肺炎病例患者的生存機(jī)率

AI還可以用在預(yù)測嚴(yán)重新冠肺炎病例患者的生存機(jī)率。據(jù)了解，在一份使用武漢同濟(jì)醫(yī)院臨床數(shù)據(jù)在medrxiv 上更新的預(yù)印本報告顯示，采用AI的系統(tǒng)能夠以90%以上的準(zhǔn)確度預(yù)測存活率。這項(xiàng)工作是由人工智能與自動化學(xué)院的研究人員以及中國華中科技大學(xué)的其他部門完成的。

據(jù)介紹，新冠肺炎的存活可以從300多個實(shí)驗(yàn)室或臨床結(jié)果中得出，但是他們的方法僅考慮與乳酸脫氫酶（LDH）、淋巴細(xì)胞和高敏C反應(yīng)蛋白（hsCRP）相關(guān)的結(jié)果。

上個月，在arXiv上發(fā)表的另一篇名為 “ 冠狀病毒篩選的深度學(xué)習(xí) ”論文中，該模型使用多個CNN模型對CT圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，并計算出新冠病毒的感染概率。在初步結(jié)果中，他們聲稱該模型能夠以86.7%的準(zhǔn)確性預(yù)測新冠病毒、A型流感病毒性肺炎和健康病例之間的差異。據(jù)了解，該深度學(xué)習(xí)模型接受了來自武漢三所醫(yī)院的流感患者、新冠肺炎患者和健康人的CT掃描訓(xùn)練，其中包括來自110例新冠肺炎患者的219張圖像。

四）算法算力助力抗病毒藥物和疫苗研發(fā)

AI算法+高性能算力的組合，還能夠?yàn)榭共《舅幬锖鸵呙绲难邪l(fā)，帶來巨大的幫助。

據(jù)了解，浙江樹蘭醫(yī)院合作圍繞基于深度學(xué)習(xí)的快速Cryo-EM三維成像技術(shù)開發(fā)、融合拓?fù)浜蛶缀翁卣鞯纳疃?u>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于配體-蛋白質(zhì)預(yù)測、基于深度學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、利用蛋白質(zhì)序列預(yù)測蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)等重點(diǎn)內(nèi)容，開展抗新型冠狀病毒藥物的研究工作。

寫在最后：由于疫情的傳播速度非?？?，因此前線人員需要借助工具來幫助他們快速識別出受到影響的人，迅速隔離治療，這就要求工具必須適用，且必須好用。因此，在對抗新冠病毒上，已經(jīng)開始部署了基于AI的各種解決方案?？梢灶A(yù)測，未來的AI解決方案將會應(yīng)用于更多的病毒防控場景中，而基于AI的病毒解決方案也會越來越多。