不同於17年前那場與SARS 的搏鬥，在這次防治新型冠狀病毒的鬥爭中，人工智能技術也深度參與進來。AI這一概念早已不是“天才”們的遊戲，而是落地的產品和成果，輔助抗疫。
2月4日，工信部科技司發布《充分發揮人工智能賦能效用協力抗擊新型冠狀病毒感染的肺炎疫情倡議書》，鼓勵用AI為抗疫賦能，加大科研突破力度。這一倡議正式將AI推到了這場大型的公共治理活動中去，讓其發揮技術的光和熱，成為解決問題的利刃。
本期【有機社會·Post】，我們將從科研、診療、防治三個重點領域，展現在這場人與病毒的搏鬥中，人工智能又扮演了怎樣的角色。
科研：大數據預判疫情
人工智能及大數據技術在幫理解和分析病毒中，發揮獨到作用。這些技術產品大多“隱身”於幕後，協助科研工作者、政策制定者更好地認知病毒和找出解決辦法。其中最有代表性的應用是預測病毒傳播和製藥。
1. 輿論數據掌握一線情報
互聯網的普及，讓每一個社會細胞有了發聲的權利，數字空間每一條可追蹤的痕跡，都可能變成對重大事件的預言。人工智能的相關技術，正在為深度挖掘和處理海量信息做貢獻。
哈佛醫學院的首席創新官John Brownstein，通過挖掘社交媒體信息以了解健康趨勢，其團隊使用機器學習梳理社交媒體發文、新聞報導及官方公共衛生數據推測病毒的傳播情況。他們從潛在病例地理區域中尋找提及相關症狀的社交媒體帖子，再借助自然語言辨析文本是反映人們正在遭遇症狀，還是僅僅是在評論新聞，明顯前一種文本對預測病毒更有參考意義。一家加拿大人工智能初創企業Bluedot也在做類似的事情，2019 年 12 月 31 日該系統發出警告，並正確預測了新型冠狀病毒在首次出現後的幾天內將從武漢擴散到曼谷、漢城、台北和東京。這些技術動作只是開始，更重要的是形成建議，來幫助病毒控制工作。
2. 地理數據預測傳播規律
如果從輿論數據能窺見病毒的初影，那麽人口流動數據則能反映傳染病毒可能的走向，尤其是在疫情發展的第一階段，人口流動是輸入性傳染的主要因素。首先，互聯網公司披露疫情地人口流動數據，“百度遷徙3.0”在1月22日上線，可以查詢每日，每座城市的人口流入流出數據。早在1月21日，遷徙數據就顯示從武漢流往孝感和黃岡的人口比例最高，根據這個數據預測出這兩座地級市可能成為下一個疫情爆發地，後續的疫情數據則顯示了這次預測的有效性。
其次，結合過往經驗和人口遷移數據，進行二次比較分析，可以得出更加具體的結論及預防措施。城市象限使用2018年騰訊春運遷徙數據看武漢流出人群去向，人口流出比例越高的城市，則有更高的人流聯繫熱度，如果探究熱度與疫情爆發的狀況，則發現其中的相關關係。進一步推斷出，與武漢聯繫熱度較高的城市，可能在前期存在疫情被低估的情況。
人口流動數據是預測疫情有力的佐證，如果在此基礎上，加入更豐富的變量，則可能得出更全面的結論。攝星智能科技公司嘗試基於多種類數據，包括地理、輿論、病例、醫療防治等，借助疫情預測模型，利用機器學習的方式對各項參數學習訓練，以得出可以根據實時數據不斷變化的確診人數預測。
3. 流行病動力學模型
數學模型預測傳染病發展趨勢早已不是新嘗試，它能在傳播的控制，臨界規模、預防的起始點起到重要的指導作用。在這次疫情中，不少團隊利用流行病動力學模型進行疫情分析預測，希望得出重要的數據結論R0，R0反映傳染病爆發的潛力和嚴重程度，指在自然情況下（無外力介入，所有人無免疫力），一個感染某種傳染病的人，會把疾病傳染給多少人的平均數。這種統計學的應用，往往基於現有的模型，比如SEIR、SLIR。模型間的差異在於考量的因素和計算方式的不同，這導致本次疫情的R0值仍有爭議，愛範兒認為：R0需要大量準確的數據，很多分析中的數據可能是保守估計，或許還沒計算無症狀感染的情況，而且疾病傳染期中也有著太多不確定因素。
4. 人工智能與藥物研發
在新型抗病毒藥物研發的過程中，有大量的數據處理、大規模文獻篩選及科學超算工作，人工智能提供的大數據、算法、算力能力能有效縮短研發周期。在此次疫情期間，騰訊、阿里、華為等多家科技公司，向研究機構開放技術能力。
診療：提升診治效率
人工智能走上前線，最直觀的表現就是在診療中的運用。人工智能不是高屋建瓴的概念，而是醫生手中真實可用的武器。在此次抗擊新興冠狀病毒的過程中，這些技術就發揮出了其智能化、高效化的優越性，為一線的醫護工作者提供了有力的支持。
1. AI+CT支持醫學判斷
新型冠狀病毒爆發後，試劑盒檢驗是確診的主要依據，但是這一方法卻出現了假陰性的狀況，即一些患者自身攜帶病毒卻未能檢測出核酸陽性結果。且時至春節，試劑盒的產能及運輸無法匹配巨大的需求，確診一度成為難題。早先就有專業人士提倡回歸以CT影像為主進行臨床診斷，但這樣的方法意味著醫護人員將面臨巨大的診斷壓力。AI+CT的適時到來則起到了幫助，成為了試劑盒檢測的有力補充。
計算機視覺領域的高速發展使AI醫療影像技術日漸成熟。通過對大量的醫療影像實例進行標注，並交給機器進行訓練、學習和理解，可以有效輔助醫生進行決策。這一方面幫助經驗較少的醫生進行判斷，另一方面極大將醫生從重複性工作中解脫出來。
在此次抗擊新型冠狀病毒的戰役中，華為雲、依圖醫療、推想科技等企業都推出了有關的CT影像智能化系統，這些產品都不約而同地為醫生提供了定量分析、分級分析、對比分析、4D建模分析的功能。比如，華為雲運用計算機視覺與醫學影像分析技術，對患者肺部CT進行分割以及量化評價，並輔助醫生精準區分早期、進展期與重症期。
在實際應用中，該技術展現出了良好的穩定性。推想科技的系統每天可幫助醫生分析400個病人的CT影像，一個病人基本上幾十秒就可以完成，並且“該AI系統對1000個病例的診斷準確率幾乎為100%，特異度（判斷‘陰性’的樣本的正確率）也在80%以上。”
2. 機器人實現無接觸醫療服務
目前的研究表明，新冠病毒主要傳播途徑有呼吸道飛沫、眼嘴鼻的粘膜間接接觸，並存在氣溶膠和糞口途徑傳播的可能。這樣的強傳染性帶來的是醫護人員診療過程中的高風險性，在防護服等物資稀缺的狀況下，盡可能的無接觸診療成為了當務之急。
一次典型而成功的案例發生在美國：美國華盛頓的一家醫療機構使用遠程問診機器人治療了一名新冠病毒患者。在整個過程中，醫生坐在病房外操作配有攝影頭、麥克風和聽診器等功能的機器人，以達到降低傳染風險的目的。
在國內，醫療服務類機器人也走上了前線。智能機器人集成了多傳感器融合、路徑規劃、機器人視覺、智能控制、人機接口技術等，成為了多種技術的智能集合體，以實現消毒、送餐、送藥等目的。
上海鈦米機器人研發的消毒機器人有紫外線、超乾霧過氧化氫、等離子空氣過濾三種消毒方式，它可以通過人工智能算法，在真實的工作場景中測算出消毒面積、時間和目標，並根據實際情況，選擇合適的消毒方案。
在杭州、深圳等地，由普渡科技研發的送餐機器人被用於為隔離區患者提供生活必需品。基於定位導航算法，機器人可以從出發區自行到達病房門口。送至目的地後，機器人將通過智能語音呼叫，提醒病人領取物品，全程做到免接觸配送。配送結束，機器人將自主回到出發區，等待酒精消毒後，繼續完成配送任務。
防控：自動化篩查管理
所謂“預防重於治療”。治療針對患者，而防控面向的是更大規模的普通人，其效果直接決定了新增患者的數量。尤其對於當下新冠病毒“傳播性強、致死性弱”的特點，大面積的感染者將可能會拖垮醫療體系。
由於防控工作面向超大規模的居民群體，這是AI能夠發揮其規模效應的領域；而防控工作的另一個特點在於，往往針對社區、企業、公共場所等具體場景，往往需要加入智能技術的一套完整的解決方案。下面就來看看防控中的人工智能應用：
防控的本質，其實是對居民的健康狀態進行追蹤和管理。
1. 外呼機器人追蹤健康狀態
在追蹤環節，主要以社區或企業為部門，統計每個人的健康信息，並不斷更新。這本質是一個高重複性的工作。而眼下許多社區的日常工作，依然是靠人力運轉的。隨著科技公司的火速響應，各種在線統計工具部分緩解了這一壓力。但在許多傳統地區，入戶或打電話依然是最主要的方式。
智能外呼機器人，這種之前就被用於電話調查，或被視作“騷擾電話”的技術，突然找到了重大的價值。如京東、百度、思必馳等公司都向社會開放了智能外呼機器人的服務。社區只需提供問題列表，導入居民電話號碼，就可以進行自動呼叫；呼叫完成後，即可查看外呼記錄，數據報表。例如，思必馳的系統，以轄區居民約10000人的社區為例，機器人僅用2個多小時就可完成“1V1”外呼及信息收集。
2. 智能測溫檢測異常情況
除了以社區為部門進行健康追蹤，另一個需追蹤的重點是：公共場所。公共空間意味著人員流動、傳染概率的提升、也是健康狀態改變的主要場所。如地鐵、超市等地，人員密集度大，及時發現異常進行乾預，也可淨化空間，避免造成大範圍聚集性傳播的損失。
目前，非醫療場所對疑似患者的判斷，主要還是依靠體溫。但傳統人力接觸式測溫的方式，既不夠快也不夠安全，無法應付大流量的需求。於是，AI公司們把紅外相機裝到了人像識別系統上，做成了AI智能測溫工具。前端紅外相機可以鑒別人流中的高溫人員，再根據疑似發熱者的人體、人臉信息，在高密度人員流動場景下幫助工作人員快速篩查體溫異常者。例如，曠視的“明驥”系統，可支持大於 3 米的非接觸遠距離測溫，實現每秒 15 人的高速檢測，覆蓋 16 個通道，基本保證了一座地鐵站出入口的管控，當出現疑似發熱人員會自動報警。
3. 智能攝影機輔助隔離管理
健康追蹤之後的管理環節，則是根據不同健康狀態，對人們采取不同應對措施。對於正常居民進行持續追蹤；對確診患者，及時納入醫院診療流程；而另一類，疑似患者，往往需要特殊的隔離手段。在醫療資源吃緊的情況下，隔離場所通常是居家、酒店等。疑患不可與他人同住、不可外出，但行動和健康狀況卻需要實時了解。
智能攝影機技術正好能夠解答此道題。攝影機能夠對人和非人進行準確區分，設定好智能人體檢測區域後，就可以及時發現隔離人員；並可聯絡相關人員，進行遠程協調與溝通。
結語
與傳統的方法相比，人工智能在抗擊疫情的優越性體現在：它能提高獲取信息效率，並憑借技術能力進行學習，加工和創造出新的信息。因此在這場生存之戰中，人工智能成為人類有力的助手：它幫助學者快速分析，幫助醫者高效診療，幫助社區工作者完成面向廣泛群體的工作。
但同時，在不吝讚美的同時，人工智能與醫療、公共衛生治理領域的結合卻遠遠未達到我們的期待。一方面，個例的成功沒有得到廣泛的認可和重視；另一方面，產品遠沒有真正進入“千家萬戶”，目前的布局大多集中在企業免費提供AI產品，而行政側則還未廣泛應用。我們可以很有信心地說，這場與新冠病毒的抗爭，人類必定可以獲勝。但卻不能誇下海口，讚頌人工智能的不世之功。
新冠病毒是對人類的一次嚴峻稽考，它檢驗了制度、科研還有人性，同時也考驗了我們發展至今、欣欣向榮的人工智能技術。可喜的是，人工智能的從業者們通過不分晝夜的辛勞，將技術投放到各個場景，成為了此次抗疫的一大助力。但我們同時也期待，人工智能可以與醫療行業更加緊密的聯合，產品與技術可以得到更加廣泛的布局。
參考資料：
1. WIRED《An AI Epidemiologist Sent the First Warnings of the Wuhan Virus》
https://www.wired.com/story/ai-epidemiologist-wuhan-public-health-warnings/
2. 城市象限《哪些城市的新型肺炎疫情可能被低估|人流遷徙大數據+SARS傳播路徑》
https://mp.weixin.qq.com/s/HlCbRgehTrU7If8hs5y3uw
3. 至頂網《與時間賽跑！AI是疾病基因分析和診斷的加速器》
https://mp.ofweek.com/ai/a345693926206
4. 機器之心《攝星智能率先以AI技術實時預測新冠肺炎疫情傳播情況》
https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-02-05
5. 綠墨水社區 《武漢新冠肺炎傳播的動力學模型及預測》
https://mp.weixin.qq.com/s/I5I5Jh7brFGRBTAFah-C4w
6. 華為雲 《華為雲推出新冠肺炎AI輔助診斷服務，CT量化結果秒級輸出》
https://www.huaweicloud.com/news/2020/20200210195951099.html
7. 參考消息 《日媒：中企研發新冠肺炎AI輔診系統 可提升診斷效率》
http://www.cankaoxiaoxi.com/science/20200210/2401568.shtml
8. 雷鋒網 王金旺 《一線 | 疫情防控大戰中，隔離區裡的機器人們》
https://mp.weixin.qq.com/s/dCFFZhsLuKO6DoqPHVh-BA
9. 機器人網 創業邦 《普渡科技通過無人配送機器人減少疫區交叉感染》
https://robot.ofweek.com/2020-02/ART-8321200-8100-30427529.html
10. 新京報《京東數科多款智能應用馳援助力社區防控一線》
http://www.bjnews.com.cn/finance/2020/02/14/689267.html
11. 證券時報 《思必馳防疫機器人上崗，助力社區鄉鎮疫情防控》
http://news.stcn.com/2020/0212/15638040.shtml
12. 機器之心 《2月10日返工潮即將到來，北京開始部署「快速AI體溫檢測儀」》https://mp.weixin.qq.com/s/uXrCiNXOkPIYQK0iqY_QAQ
13. 雷鋒網 《火神山“神跡”背後的中國安防力量》
https://www.leiphone.com/news/202002/cx8DVTFEx3HjSoZD.html
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