新型冠狀病毒肺炎疫情還在持續(xù)，世界衛(wèi)生組織（WHO）緊急委員會(huì)日內(nèi)瓦時(shí)間1月30日召開(kāi)會(huì)議，宣布中國(guó)新型冠狀病毒疫情構(gòu)成國(guó)際關(guān)注的突發(fā)公共衛(wèi)生事件（PHEIC）。

世界衛(wèi)生組織總干事譚德塞（Dr Tedros Adhanom Ghebreyesus）在宣布這一決定的同時(shí)，對(duì)中國(guó)政府應(yīng)對(duì)疫情的努力和及時(shí)反應(yīng)表示贊賞。他說(shuō)，中國(guó)采取了超常規(guī)的有力措施，中國(guó)在很多方面為應(yīng)對(duì)疫情提供了借鑒。世界衛(wèi)生組織將和中國(guó)在一起，加強(qiáng)國(guó)際之間合作，聯(lián)合控制病毒。那么我們一直寄予厚望的AI技術(shù)在這種醫(yī)療衛(wèi)生事件上能夠幫上忙嗎？答案是肯定的。2020 年 2 月 1 日，百度方面表示，正在把 AI 技術(shù)投入到新型冠狀病毒疫情防控中；比如，在北京清河火車站落地應(yīng)用了 AI 多人體溫快速檢測(cè)解決方案。百度的 AI 體溫檢測(cè)技術(shù)基于人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)及圖像紅外溫度點(diǎn)陣溫度分析算法，可以對(duì)一定面積內(nèi)乘客的額頭溫度進(jìn)行檢測(cè)，即便是佩戴帽子和口罩也能夠快速篩查。國(guó)外的藍(lán)點(diǎn)公司（BlueDot），該公司已經(jīng)建立了一個(gè)先進(jìn)的AI平臺(tái)，可以處理數(shù)十億件數(shù)據(jù)，在新型冠狀病毒疫情上，藍(lán)點(diǎn)（BlueDot）于12月31日發(fā)出了第一個(gè)警報(bào)。 這要早于1月6日美國(guó)疾病控制與預(yù)防中心做出的預(yù)警。藍(lán)點(diǎn)的策劃者Kamran Khan是一名傳染病醫(yī)生，也是多倫多大學(xué)醫(yī)學(xué)與公共衛(wèi)生學(xué)教授，在SARS疫情爆發(fā)時(shí)期，是一名一線醫(yī)療人員，他表示：“我們目前正在使用自然語(yǔ)言處理（NLP）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）處理大量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，目前通過(guò)65種語(yǔ)言，每15分鐘一次，跟蹤超過(guò)100種不同疾病的爆發(fā)，如果我們?nèi)肆ν瓿蛇@項(xiàng)工作，可能需要100多人才能做好。這些數(shù)據(jù)分析使衛(wèi)生專家能夠?qū)r(shí)間和精力集中在如何應(yīng)對(duì)傳染病風(fēng)險(xiǎn)上，而不是花費(fèi)時(shí)間和精力收集和組織信息?！盋olleen Greene，DataRobot醫(yī)療保健部總經(jīng)理：指出，“人工智能可以按地區(qū)預(yù)測(cè)潛在的新增病例的數(shù)量，以及哪種類型的人面臨的風(fēng)險(xiǎn)最大。

? ? ? ? 這種技術(shù)可以用來(lái)警告旅行者，以便易感染人群在旅行時(shí)可以做出及時(shí)防范措施，例如戴好醫(yī)用口罩?！奔~黑文大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)助理教授Vahid Behzadan 強(qiáng)調(diào)“人工智能還可以幫助優(yōu)化防疫策略。 例如，Marzieh Soltanolkottabi博士的研究是關(guān)于使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)評(píng)估和優(yōu)化社區(qū)，城市和國(guó)家之間的社會(huì)隔離（隔離）策略，以控制流行病的傳播。 此外，Vahid Behzadan所屬的研究小組正在與Soltanolkottabi博士合作，開(kāi)發(fā)利用AI的最新進(jìn)展，尤其是強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)增強(qiáng)疫苗接種策略的方法。”Vincent Grasso博士是IPsoft醫(yī)療和生命科學(xué)全球?qū)嵺`主管他表示：“例如，當(dāng)疾病暴發(fā)時(shí)，必須從患者和其他相關(guān)人員那里獲得臨床相關(guān)信息，如發(fā)病前后的生理狀態(tài)、與接觸地點(diǎn)有關(guān)的信息和其他重要信息。將人類部署到這些情況是昂貴和困難的，特別是如果出現(xiàn)多起疫情或疫情發(fā)生在缺乏足夠資源的國(guó)家。

? ? ? ? ?客服機(jī)器人作為人類試圖獲取相關(guān)信息的擴(kuò)展將是一個(gè)受歡迎的補(bǔ)充?？头C(jī)器人可以與患者采用問(wèn)答的方式進(jìn)行溝通，收集信息，問(wèn)題大多是標(biāo)準(zhǔn)化的，還可以根據(jù)情況變化修改。除了這一“前端”好處外，從語(yǔ)音、文本、醫(yī)療設(shè)備、GPS和許多其他來(lái)源收集的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)點(diǎn)也是有益的，可以幫助我們學(xué)習(xí)更有效地應(yīng)對(duì)未來(lái)的疫情。”SAS全球政府實(shí)踐主管、美國(guó)國(guó)土安全部國(guó)家生物監(jiān)督局前局長(zhǎng)Steve Bennett表示：“人工智能可以通過(guò)幾種方式幫助對(duì)付冠狀病毒。通過(guò)確定的已知疫情，衛(wèi)生官員就可以根據(jù)環(huán)境條件、獲得醫(yī)療保健的機(jī)會(huì)以及病毒傳播的方式，使用人工智能來(lái)預(yù)測(cè)病毒將如何傳播。人工智能還可以在病毒局部爆發(fā)的情況下，或在不尋常的小規(guī)模不良健康事件中發(fā)現(xiàn)共性。從這些事件中得到的情況可以幫助回答許多關(guān)于病毒性質(zhì)的未知問(wèn)題?！耙业街委煿跔畈《镜姆椒?，研制抗病毒藥物和疫苗是一個(gè)反復(fù)試驗(yàn)的過(guò)程。過(guò)去醫(yī)學(xué)界已經(jīng)成功地培育出了許多針對(duì)類似病毒的疫苗，因此使用人工智能來(lái)觀察來(lái)自類似病毒的模式，并檢測(cè)在構(gòu)建新疫苗時(shí)要尋找的屬性，將比從頭開(kāi)始構(gòu)建疫苗的成功概率更高。”InterSystems的HealthShare副總裁唐?伍德洛克認(rèn)為：“通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，我們可以讀取醫(yī)療記錄中的數(shù)百億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)和臨床文檔，來(lái)確定患者是否攜帶病毒。感染該疾病的患者的“特征”會(huì)從建模過(guò)程中逐漸清晰，這有助于我們將風(fēng)險(xiǎn)更高的患者作為醫(yī)治目標(biāo)?！邦愃频兀瑱C(jī)器學(xué)習(xí)的方法可以自動(dòng)建立醫(yī)療記錄中治療方法和最終治療結(jié)果之間的模型或關(guān)系。這些模型可以快速確定更好的治療方法，并有助于指導(dǎo)臨床醫(yī)治指南的制定。”