淺析人工智能在新冠肺炎疫情防控中的作用

常金萍

【摘? 要】2020年春節爆發的新冠肺炎疫情是對我國治理體系和治理能力的一次大考，在此次肺炎疫情中人工智能憑借自身不接觸、強算力、強信息收集能力等優勢在醫療防護、基層防疫、復工復產方面發揮較大作用，下一步應該總結經驗、培優補差，進一步發揮人工智能作用，助力公共衛生應急管理體系建設。

【關鍵詞】人工智能;新冠疫情;科技發展

【Abstract】 A COVID-19 outbreak in 2020 spring festival is a major test of our? state governance system and governance capability. In this pneumonia epidemic situation， artificial intelligence plays a greater role in medical protection， grass-roots epidemic prevention and resumption of work and production with its advantages of no contact， strong computing power and strong information collection ability. In the next step， we should sum up the experience， improve the quality and make up the shortage， so as to further play the role of artificial intelligence， and help the construction of public health emergency management system.

【Keywords】artificial intelligence; COVID-19; science and technology development

1 引言

2020年1月爆發的新冠肺炎疫情是新中國成立以來，傳播速度最快、感染范圍最廣、防控難度最大的重大突發公共衛生事件，是中國的治理體系和治理能力面臨一次空前大考。習近平總書記強調，要健全重大疫情應急響應機制，鼓勵運用大數據、人工智能、云計算等數字技術，在疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等方面更好發揮支撐作用[1]。

2 人工智能在疫情應對中的優勢

2.1 “非接觸”操作

新型冠狀病毒是以前從未在人體中發現的冠狀病毒新毒株。該病毒主要以呼吸道飛沫傳播和接觸傳播為主，即病毒攜帶者的噴嚏、咳嗽、說話的飛沫，呼出的氣體都可以被人吸入而導致感染，同時病毒飛沫沉積在物品表面，接觸污染手后，再接觸口腔、鼻腔、眼睛等黏膜，也可能導致感染[2]。一方面新冠病毒的突發性、未知性以及極強的傳染性是導致此次疫情造成重大災難的主要原因，而人工智能技術以技術為支撐，以機械為載體可以有效避免人與人之間的接觸，極大降低感染風險。

2.2 較強的信息分析能力

在突發的疫情防控中，一方面是要盡最大可能對感染患者進行救治，另一方面就是要及時發布信息，對輿論進行分析引導，以避免不必要的社會恐慌。以大數據為支撐的人工智能技術具有較強的信息收集、監測、分析以及發布能力，這樣不僅有利于及時發布疫情信息，回應社會關注，還有利于粉碎謠言，避免不良信息誤導公眾。

2.3 較強的算力算法

大數據、算力、算法是支撐人工智能發展的基石，而我國人工智能發展得以和美國、歐洲三分天下，很大程度也取決于算力算法的不斷進步，在大數據支撐下的較大算力能夠為用于疫情防控各項人工技術的研發以及提升病毒測序等多項科技攻關提供助力。

3 人工智能在疫情防控中的應用

2017年國務院印發《新一代人工智能發展規劃的通知》標志著中國的人工智能發展開始進入快車道，隨著幾年的發展，我國的人工智能論文發表數量、企業數量、申請專利數量均居世界前列，語音處理、視覺計算、自然語音處理等技術居世界領先地位，這為此次的智能抗疫打下了基礎。

3.1 醫療防護

①病毒溯源。新冠疫情爆發后，弄清楚病毒是什么，發展傳播路徑如何，有沒有特效藥迫在眉睫，而實現這些就需要強大的算力。不少科技平臺為了幫助科研工作者進行病毒溯源，第一時間免費為醫療防疫科研機構開放智能算力，極大減少了基因測序的時間。②診療輔助。如何不斷提高診療速度和準確度是一線醫療機構需要不斷攻關的難題，一些科技企業利用自身的醫療影像分析技術研究成果，開發了針對新冠肺炎的AI診療技術，這些技術最快可以在20s內對新冠肺炎CT影像作出判讀，準確率達96%，極大節約了診斷時間，提高了診療效率。③機器替代。新冠肺炎具有很強的傳染性，盡可能降低感染風險就是對抗疫一線醫療工作人員的保護。基于此，一些科技平臺推出了如智能消毒機器人、智能送餐機器人、智能咽拭子采集機器人等，有效降低了感染風險。

3.2 基層防疫

①輿論引導。人們居家隔離期間最關注的就是疫情信息，如何及時有效的回應群眾關切是基層防疫中的重要問題。一些信息平臺一方面利用大數據廣泛搜集公眾關注話題，一方面專門設立新冠疫情播報平臺發布信息、回應關切、辟除謠言，有效穩定了公眾情緒。②防護指引。在疫情爆發初期，大量病毒攜帶者在不知情的情況下散布在各個居民社區，如何有效排查和指引是一個難題。此時一些科技企業開辟了緊急尋人平臺，引導大家確認自己是否與確診病例乘坐過同一個交通工具，以便及時按要求報備就醫。發布了確診者地圖，大家可以自行查看居住附近是否有確診病例，還開發智能語音電話，大范圍排查是否有過武漢旅居經歷，身體狀況如何，這大大減輕了基層防疫工作者的工作壓力。③無人消殺。如何做好城鄉社區的消毒殺菌，是不能忽視的抗疫工作。很多科技企業推出了無人機消殺服務。通過專業飛手遠程操作無人機空中噴灑消毒液，既節約了大量的人力資源，也極大地提高了消毒殺菌的空間范圍、工作效率和安全系數。④物流配送。在疫情防控期間無接觸配送是最大程度減少感染風險的選擇，一些物流企業發揮優勢配備了智能物流配送車，配送車不僅具有自主導航行駛、智能避障避堵、紅綠燈識別、人臉識別取貨能力，每臺機器人還可一次配送22個包裹，提高了配送效率，減少了人與人之間的接觸。

3.3 復工復產

①智能測溫。隨著復工復產的時間臨近，如何識別人口流動中的感染風險尤為重要。一些科技企業紛紛研發出AI智能測溫機器人或智能人體測溫儀，這些智能設備可以通過紅外熱成像測溫等技術替代人工手持體溫槍，能在極短時間內準確進行“非接觸式”體溫測量，如遇超過設定體溫閾值的情況就會報警，從而達到篩查疑似高熱人員的效果。智能測溫技術大大緩解了交通樞紐、醫院、企業等人口密集場景的體溫篩查壓力，降低了交叉感染風險。②健康評估。復工復產需要解決的另一個問題，是對民眾健康狀況的評估問題。杭州率先推出健康碼，之后迅速推廣，健康碼以真實數據為基礎，由人們自行上網申報，經后臺審核后，即可生成專屬個人的二維碼（分為綠碼、黃碼和紅碼），作為在本地區出入通行的電子憑證。健康碼本質上是基于大數據的智能健康信息采集和評估技術，人們的健康信息通過掃碼就可實時匯總到信息管理端進行分類管理，降低了疫情傳染的可能性。③線上學習。疫情期間停課不停學，在不能到校上課的情況下，一些科技企業紛紛進行緊急擴容和調整，以滿足全國各個學校的線上教學需求，讓各個學校可以充分利用優質在線課程教學資源，依托各級各類在線課程平臺，積極開展線上授課和線上學習，保證疫情防控期間教學進度和教學質量。

4 以人工智能技術助力公共衛生應急管理體系建設

由上文可知，人工智能在疫情防控的前、中、后三個環節均可發揮較大作用。在前端，助力醫療和科研攻關，病毒溯源、減輕醫護壓力、尋找疫情原因、控制風險存量;在中端，針對疫情傳播過程，運用數據信息優勢，助力控制風險增量;在后端，助力解決恢復經濟社會正常運行的問題，幫助恢復和維持正常的經濟社會秩序。但是也應該看到人工智能技術在此次倉促應戰中的不足。例如，在公眾隱私保護方面的不足和智能權利邊界界定方面的爭議，以及目前國內人工智能基礎軟件平臺方面發展受限等。

習近平總書記在《全面提高依法防控依法治理能力，健全國家公共衛生應急管理體系》一文中指出“既要立足當前，科學精準打贏疫情防控阻擊戰，更要放眼長遠，總結經驗、吸取教訓，針對這次疫情暴露出來的短板和不足，抓緊補短板、堵漏洞、強弱項，該堅持的堅持，該完善的完善，該建立的建立，該落實的落實，完善重大疫情防控體制機制，健全國家公共衛生應急管理體系。”因此，疫情結束之后，思考人工智能如何更為全面、深入和妥善地融入公共衛生應急管理體系，已成為一個課題。

我們下一步，一是要大力推廣成熟的經驗和做法，深入總結利用人工智能輔助疫情防控的成功的做法和典型的經驗，加大推廣力度，讓更多的醫療機構去體驗它的實效，逐步實現規模化的應用。同時，鼓勵人工智能企業通過實際的應用數據，持續優化和改進它的產品和系統。二是推動人工智能在更多領域的應用，利用人工智能建立統一的突發事件風險監測與預警信息共享平臺，加強復雜多元異質數據處理和復雜建模分析，實現智能預測預警、形勢分析及趨勢研判、風險評估等。另外，加快人工智能技術在社區隨訪的檢測、醫療物資的調配、診療決策輔助等更多的醫療場景中的應用。三是建立完善長效的協同機制，推動信息技術企業和醫療機構有效的合作，鼓勵醫療機構開放數據資源和應用的場景，實現信息技術與醫療的深度融合，持續提高人工智能的應用水平。