AI 战“疫”:人工智能如何助力疫情防控

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工信部在2020-02-04发布《充分发挥人工智能赋能效用-协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》,主要有以下三个倡议点:

一、呼吁人工智能企业和应用单位、上下游企业,尤其是人工智能产业创新重点任务入围揭榜企业能够在“疫情发现、预警、防治”等方面积极做出应有贡献。

二、攻关并批量生产一批辅助诊断、快速测试、智能化设备、精准测温与目标识别等产品。

三、优化AI算法和算力,助力病毒基因测序、疫苗、药物研发、蛋白筛选等药物研发攻关。

从工信部倡议中可以看出,人工智能在抗击新型冠状病毒肺炎中能够发挥巨大贡献,政府也非常积极来推动企业关于人工智能疫情防控的相关产品的研发。

结合目前疫情状况,我们来理一理人工智能技术在这场战役中有哪些发力点。

01

快速AI体温检测

面对密集的人流,高铁、地铁、机场等交通枢纽采用传统的手持式“额温枪”“耳温枪”显然难以满足需求。在这种情况下,利用人脸关键点检测及图像红外温度点阵温度分析算法,可在一定面积范围内对人流区域多人额头温度进行快速筛选及预警,实现“人体识别+人像识别+红外/可见光双传感”的AI测温方案。此技术避免了因佩戴口罩及帽子等造成的面部识别特征较少的问题,有利于人群聚集时快速进行体温检测,大大加快了疫情防控的效率,现已在全国多地火车站、地铁站、汽车站应用。

02

大数据:追踪疫情的“脚印”

运用云计算、大数据等技术进行精确详实的数据归集和分析,AI可有效助力政府进行科学化决策。加拿大一家人工智能初创企业BlueDot,利用AI系统搜索外语新闻报道、动植物疾病报告和各类官方公告,通过自然语言处理技术分析可能的疫情报道,在2019年12月31日即发出警告,并正确预测了新型冠状病毒在首次出现后的几天内将从武汉扩散到曼谷、汉城、台北和东京。

除了拉响警报,大数据结合AI技术还能从宏观上预测多少人可能被感染,精确掌握疫情传播情况,在物资捐赠、物资投放、区域管控等方面能够更好地给政府提供辅助决策。此外,有关部门和技术公司还能利用不同维度的海量数据信息,如地图数据、航空数据、移动通信数据、电商消费数据等,进行综合建模和分析,做出针对疫情的合理决策判断。

03

智能问诊系统缓解医生诊疗压力

由于普通感冒涌向医院的患者数不胜数,而越多的人涌向医院,交叉感染几率就越高。这不仅不利于疫情的防控,也会让本就紧张的医疗资源进一步紧缺。即使一部分医院、组织通过线上咨询解答患者疑问,但线上医生接待服务时间及精力有限,大部分患者疑问及恐慌依然无法解决。

为缓解临床一线压力,市场上出现了利用自然语言处理等技术打造的AI肺炎咨询机器人。该类机器人能够给患者及普通居民进行呼吸知识科普、疫情问题解答,为医院、政府、公益组织等提供自助问询服务。从而避免了医疗资源的挤兑,减少了交叉感染几率,使医疗资源能够更合理地应用。

04

机器人降低接触传播

利用机器人来完成某些替代性工作,可有效防止因人与人之间的接触造成的疫情扩散。以美国首例新型肺炎病患救治过程为例,为了防止病毒进一步传染,治疗过程中,医生负责在隔离窗外操作机器人,而机器人配备了摄像头、麦克风和听诊器等设备,能替代部分医生工作,实现无接触查房。

另一方面,机器人还可以承担其他的一些非接触性工作。例如:使用送餐机器人为隔离区人员送餐送物,可避免交叉感染;应用中国科学技术大学附属第一医院(安徽省立医院)联合中国科大相关技术团队研制的无接触式多功能自助终端设备,使用者无需与屏幕接触,点击空中成像,就能完成挂号预约缴费等多功能自助服务。

05

AR眼镜助力远程医疗

之前AR眼镜对医疗领域的布局集中在急救场景。救护车上的医护人员配备AR眼镜设备和远程医疗系统,各科室的医生在院内通过实时的第一视角影像进行判断和指挥,指导救护车上的医护人员进行处置。

疫情发生后,医疗专家资源紧缺,基层医疗工作者通过佩戴智能眼镜,以第一视角的方式实时直播现场视频,同时可以通过语音识别方式进行拍照、调取病历,并可通过双向语音视频方式与远程专家进行交流。AR眼镜可以减少医护人员的配置,高效利用远程专家资源,减少医护人员感染几率。此外,离线记录功能也方便后期对病例进行历史回溯和研究。

06

人工智能算法寻找病毒宿主

对于新型冠状病毒,快速找到其自然宿主、中间宿主,弄清通过什么途径传播到人类,对于切断传播途径具有重要意义。1月25日,北京大学工学院教授朱怀球团队在bioRxiv预印版平台发表了一篇题为《深度学习算法预测新型冠状病毒的宿主和感染性》的研究论文。

该团队使用双路卷积神经网络(BiPathCNN)技术,预测新型冠状病毒的宿主。研究团队发现,蝙蝠冠状病毒与新型冠状病毒具有更相似的感染模式,可能是其自然宿主。通过比较所有宿主在脊椎动物上的病毒传染模式,发现水貂病毒的传染性模式更接近新型冠状病毒,可能是其中间宿主。

07

人工智能助力抗病毒药物研发

传统药物研发的流程是先筛选出病毒特异性的蛋白靶点,然后从数以万计的化合物库中大规模筛选,期望从中选出效果好,毒性小的药物。由于筛选量庞大,研发过程费时费力,成本高昂。

在人工智能参与的药物研发模式下,首先将大量已知的靶点3D结构与药物作用模式输入模型,教会人工智能判断某个药物是否对靶点有作用。通过确定靶蛋白的3D结构,人工智能便会从庞大的化合物库中自动筛选可能有效的药物,研发人员只需通过实验来验证少数筛选出的结果,大大节约研发时间和成本。当前疫情之下,BAT等巨头纷纷捐助庞大AI算力,助力科学家快速进行药物筛选。近期,中国科学院遗传与发育生物学研究所王秀杰教授团队筛选出约十种可能比洛匹那韦/利托那韦具有更好的新冠肺炎(Novel Coronavirus Pneumonia,NCP)治疗疗效的药物。

写 在 最 后

《孙子兵法》有云“兵贵神速”,在抗击新型冠状病毒的过程中,所有的医护工作者都在争分夺秒,与病毒赛跑。人工智能技术的应用,可以更好的“武装”医护工作者,在战“疫”的过程中起到事半功倍的效果。同时,人工智能在这场战役中越来越多的参与,也让人们逐渐认识到,这项技术不再是冷冰冰的技术名词,而是真正有温度、有力量的工具。

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