近日，新冠疫情反撲北京，不斷上升的確診病例數(shù)字讓北京居民的心又一次提了起來(lái)。這一次北京迅速反應(yīng)，對(duì)新發(fā)地市場(chǎng)、周邊居民、到過(guò)市場(chǎng)的人群等有可能感染的人群全部進(jìn)行了排查與核酸檢測(cè)，就連曾經(jīng)開車路過(guò)的也沒(méi)有放過(guò)。

目前北京市核酸檢測(cè)日均采樣已經(jīng)增長(zhǎng)到近50萬(wàn)人，可以說(shuō)是嚴(yán)防嚴(yán)控，一刻不放松。在與病毒搏斗的這段時(shí)期里，對(duì)于檢測(cè)人員、醫(yī)療人員、各監(jiān)管部門都是一場(chǎng)考驗(yàn)。

在大量消耗人力的背后，信息技術(shù)充分發(fā)揮了輔助作用。其中，AI深度參與到了疫情預(yù)測(cè)、診斷診治、新藥研發(fā)等疫情防控全流程中。

抗疫用到了哪些AI算法？

IEEE終生會(huì)士、英國(guó)皇家工程院院士塔里克·杜拉尼在2020世界智能大會(huì)上發(fā)表演講時(shí)，把機(jī)器學(xué)習(xí)工具預(yù)測(cè)新冠病毒隔離的影響進(jìn)行檢測(cè)分為了7個(gè)步驟：識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)人群、確診病例、快速研發(fā)藥物、預(yù)測(cè)疾病擴(kuò)散的趨勢(shì)、深入了解病毒、分析病毒來(lái)源以及預(yù)測(cè)下一次流行期。

塔里克·杜拉尼認(rèn)為，在診治診療階段，AI作用可主要分為兩個(gè)層面，一是早期檢測(cè)與診斷感染。AI可以快速分析不相關(guān)的癥狀，通過(guò)算法生成新的診斷和管理方法，快速通過(guò)識(shí)別CT、MRI影像作出判斷。二是制定治療措施。建立病毒擴(kuò)散智能平臺(tái)進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)測(cè)和分析、通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法提取病毒特征幫助患者的監(jiān)測(cè)和治療。

塔里克·杜拉尼指出，通過(guò)半監(jiān)督學(xué)習(xí)和貝葉斯深度學(xué)習(xí)組合在一起構(gòu)建的新方法，可以對(duì)分子預(yù)測(cè)方法下不確定的部分進(jìn)行量化；通過(guò)半監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)少量數(shù)據(jù)限制下的信息性分子呈現(xiàn)；貝葉斯深度學(xué)習(xí)方法可以實(shí)現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)命令方式下任意和認(rèn)知的不確定信號(hào)評(píng)估。

增強(qiáng)學(xué)習(xí)方法可以應(yīng)用在三個(gè)方面：探測(cè)疾病；整合大量信息輔助醫(yī)生處理復(fù)雜的診療判斷；基于大數(shù)據(jù)方法進(jìn)行流行病學(xué)趨勢(shì)判斷、社交媒體監(jiān)控、新媒體傳播報(bào)道中的發(fā)揮重要應(yīng)用。

AI提效疫情防控

日前央視新聞發(fā)文指出，北京部分監(jiān)測(cè)點(diǎn)出現(xiàn)聚集現(xiàn)象，加大了人員感染風(fēng)險(xiǎn)，為了自身和他人安全，建議低風(fēng)險(xiǎn)人群不必著急做檢測(cè)。

針對(duì)民眾對(duì)于疫情擔(dān)憂和恐慌的心理，國(guó)內(nèi)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了相關(guān)AI+大數(shù)據(jù)平臺(tái)，有助于疫情流行期，緩解大眾恐慌，引導(dǎo)合理就醫(yī)，減少醫(yī)院，尤其是發(fā)熱門診的醫(yī)療負(fù)荷，同時(shí)顯著降低院內(nèi)交叉感染的風(fēng)險(xiǎn)。

清華大學(xué)長(zhǎng)庚醫(yī)院自研了COVID-19自測(cè)評(píng)估系統(tǒng)和COVID-19智能輔助分診系統(tǒng)。COVID-19自測(cè)評(píng)估系統(tǒng)是依據(jù)國(guó)家衛(wèi)健委《新冠肺炎診療方案》設(shè)定問(wèn)答式的疾病自測(cè)評(píng)估軟件，通過(guò)智能分析給用戶做出新冠感染風(fēng)險(xiǎn)層級(jí)評(píng)估，并給出保健和就醫(yī)的指導(dǎo)意見(jiàn)。

COVID-19智能輔助分診系統(tǒng)基于語(yǔ)AI算法，結(jié)合流行病學(xué)史，癥狀、體溫、心率等數(shù)據(jù)，將就醫(yī)者新冠感染的風(fēng)險(xiǎn)自動(dòng)分級(jí)為低危、中危、高危三種，可以做到快速精準(zhǔn)的分診，提高醫(yī)院門急診的預(yù)見(jiàn)分診和醫(yī)生看診的效率，有助降低發(fā)熱門診的負(fù)荷，減輕院內(nèi)人群聚集和交叉感染的風(fēng)險(xiǎn)，已在國(guó)內(nèi)多家醫(yī)院部署應(yīng)用。

清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系A(chǔ)Miner團(tuán)隊(duì)和智譜.AI團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)大規(guī)模、結(jié)構(gòu)化、中英文雙語(yǔ)的新冠知識(shí)圖譜，該平臺(tái)可以預(yù)測(cè)不同階段新冠病毒再生指數(shù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法建立模型，預(yù)測(cè)不同時(shí)間段未來(lái)一段時(shí)間之內(nèi)感染人數(shù)的變化。清華大學(xué)創(chuàng)新領(lǐng)軍工程博士，智譜.AI CTO張鵬在2020北京智源大會(huì)上發(fā)表報(bào)告時(shí)坦言，這種預(yù)測(cè)會(huì)面臨一些問(wèn)題，比如統(tǒng)計(jì)口徑的變化，以及積累病例數(shù)據(jù)的釋放等等，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)波動(dòng)。不同人從感染到發(fā)病，到確診的周期，也會(huì)影響到整個(gè)趨勢(shì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。

“所以在這些問(wèn)題當(dāng)中，我們都采用了大數(shù)據(jù)的方法。”張鵬指出，平臺(tái)可以對(duì)數(shù)據(jù)異常波動(dòng)和周期預(yù)測(cè)問(wèn)題進(jìn)行處理，建立不同模型進(jìn)行對(duì)比、分析，最終得出一個(gè)比較合理的預(yù)測(cè)模型，并且對(duì)于湖北與非湖北地區(qū)，中國(guó)與國(guó)際地區(qū)的分析模型，可以進(jìn)行分別的構(gòu)建和預(yù)測(cè)。

疫情防控是對(duì)AI的一次重要試煉

在談到研發(fā)新系統(tǒng)的技術(shù)難點(diǎn)時(shí)，中國(guó)工程院院士、清華大學(xué)臨床醫(yī)學(xué)院院長(zhǎng)、清華長(zhǎng)庚醫(yī)院院長(zhǎng)董家鴻感言，最難的不是研發(fā)本身，而是提高管理者和公眾對(duì)于新技術(shù)的認(rèn)可度。在應(yīng)急防控體系中，如何應(yīng)用新技術(shù)、是否存在潛在風(fēng)險(xiǎn)很多管理者關(guān)心的重點(diǎn)問(wèn)題。未來(lái)在新科技產(chǎn)品應(yīng)用方面，除了注重研發(fā)，也要考慮如何高效地讓使用者盡快認(rèn)知。“這很重要，我認(rèn)為是我們當(dāng)時(shí)遇到的最重要的一個(gè)難題。”

面對(duì)新冠疫情，AI成為了醫(yī)療領(lǐng)域抗疫過(guò)程中的有力幫手。在眾多新興技術(shù)中，AI仍然處于成長(zhǎng)時(shí)期，從學(xué)術(shù)層面來(lái)講，它在不斷突破，持續(xù)深挖；從應(yīng)用角度講，它已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域默默奉獻(xiàn)，但是也遇到了對(duì)于有效性、精準(zhǔn)度、安全性等各種問(wèn)題的拷問(wèn)。

無(wú)論是人還是技術(shù)，處于成長(zhǎng)階段難免會(huì)出現(xiàn)各種問(wèn)題，總要面臨來(lái)自各界的質(zhì)疑甚至否認(rèn)。AI是一項(xiàng)賦能的技術(shù)，不斷訓(xùn)練、用數(shù)據(jù)澆灌才能激發(fā)出它最大的力量。這場(chǎng)疫情攻堅(jiān)戰(zhàn)，也是對(duì)AI能力的一次大考，是AI從成長(zhǎng)走向成熟的一次重要試煉。
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