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「AI」AI能否成为新冠肺炎的“终结者”？

截至4月8日 ， 全球已有约150万人确诊感染新冠病毒 ， 超过8万人死于该流行病 。 全球各地对抗新冠肺炎的新闻每天海量更新 ， 但大都指向一个两难痛点：我们必须挽救生命？还是挽救生计？大数据、机器人和人工智能在这一非常时期为我们提供了不少一箭双雕的成功案例 。
无论是公共卫生、医疗 ， 还是电子商务 ， 在此次新冠肺炎疫情中 ， 与人力相比 ， AI效率更高、没有感染风险而且不需要休息 。 它们不仅出现在物流运输和消毒防护等很多看得见的场地 ， 也存在于客服中心、诊疗设备等看不见的系统中 。 科幻小说中的情节或许正在变为现实：人工智能和机器人在未来人类应对天灾人祸的过程中将发挥越来越重要的作用 。
「AI」AI能否成为新冠肺炎的“终结者”？
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【「AI」AI能否成为新冠肺炎的“终结者”？】AI医疗一条龙体系
医疗健康领域的数字化转型晚于其他行业 ， 这与缺乏准确可用数据 ， 以及噪声和异常值过多有关 。 但随着新冠疫情发展 ， 已经有越来越多的世界顶级医学团队和科技公司投入研发AI应用 。 目前取得进展的主要有如下五大领域 。
预警和警报：利用机器学习和自然语言处理 ， 加拿大健康监测创业公司BlueDot是此次新冠疫情流行中异军突起的机构之一 。 在世界卫生组织2020年1月发布疫情通告9天前 ，BlueDot于2019年12月底就向客户发出警告 ， 预测了新型肺炎的爆发场所和流行可能 ， 并于2020年1月中旬在《旅行医学》杂志列出了来自武汉旅客最先到达的20个目的地 ， 预警这些城市可能处于该疾病全球传播的最前沿 。
跟踪和预测：很多人可能已经在机场海关接受过额温枪新冠筛查 ， 现在计算机视觉算法可以在大范围内执行相同操作 。 比如 ， 百度开发的AI系统配备了计算机视觉和红外传感器的摄像头来预测人们在公共区域的体温 ， 标记出温度高于37.3度的个人 。 每分钟该系统最多可筛查200个人 ， 误差在0.5摄氏度范围内 ， 现已在北京清河火车站投入使用 。 美国的梅奥诊所和明尼苏达卫生部也在全州范围内利用AI比对不同地区的确诊密度 ， 成功发现疫情爆发热点 ， 在不同区域采取不同公共卫生危机等级的应对措施 。
诊断和预后：处于战役第一线的武汉 ， 积累了大量新冠肺炎诊断的累计样本和数据 ， 为训练AI诊疗奠定了基础 。 由武汉大学人民医院和中国地质大学开发的AI系统经过了4.5万次CT扫描训练 ， 通过胸部CT检查新冠肺炎的准确率达到了95%以上 。 类似地 ， 阿里巴巴接受了5000例新冠病例数据开发的AI系统 ， 可以在20秒内完成专家需要15分钟的诊断 ， 可以区分新冠肺炎和普通病毒肺炎 ， 准确率高达96% 。 该系统已在中国的100家医院中应用 。 在美国西雅图 ， 医生能使用机器人与患者进行远程通信并对其进行在线治疗 ， 减少医务人员对感染者的接触 。 算法和机器人 ， 为不堪重负的医疗中心筛查新冠感染者带来了福音 。
社会控制：为减少感染患者与健康人的接触 ， 一些组织让医务人员与患者互动过程自动化 。 中国的公司使用机器人执行非接触医疗物资输送 ， 并在公共场所喷洒消毒剂 ， 减少交叉感染 。 其他类型的机器人可以测量体温和判断其他新冠症状 ， 并分发免洗净手液 。 医院内部的机器人不需要护士在场 ， 就可以为患者运送食物和药品 ， 并消毒房间 。 其他机器人则在无人监督的情况下负责做饭和后勤补给 ， 减少了医院所需的人员数量和交叉感染风险 。
药物研发：现在已经有超过40家组织在开发新冠疫苗 ， 其中有3家已进入人体测试阶段 。 疫苗依然是一大难题 ， 因为开发新药过程非常漫长昂贵 ， 成本可能超过10亿美元 ， 最多需要12年 。 AI可以大大加快这一过程 ， 谷歌于2014年收购的AI研究实验室DeepMind是参与解锁冠状病毒疫苗竞赛的几大组织之一 ， 其他竞争者还包括微软和Facebook 。 DeepMind最近宣布 ， 已使用深度学习来查找有关与新冠相关的蛋白质结构新信息 ， 可能还要花费几个月时间 。 尽管该结构预测系统仍在开发中 ， 但研究人员认为这一系统准确率更高 ， 可以每天节约数百美元研发冠状病毒疫苗的费用 。


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