人工智能(AI)在抗击COVID-19中的典型应用是什么？我很乐意回答你的问题。

在此次疫情中，人工智能在新药研发、舆情防控、辅助诊疗、物资调配、远程工作等方面发挥了尤为重要的作用。

以下是五个典型的人工智能应用程序及其使用的特定人工智能技术的例子。

第一：新药研发。

这种典型的应用是人工智能在此次疫情中发挥最关键作用的地方。

人工智能范畴下的机器学习技术可以检测病毒的基因序列，帮助科学家更好地了解病毒的分类、家谱、突变和疫苗的开发。

其中，上海公共卫生中心是最早分析新病毒全基因序列并向全世界公布的专业机构之一，为后续治疗和即时疫苗的开发赢得了第一个机会。

二是舆情防控。

首先，在此期间，许多智能测温系统已经部署在公共场所，例如机场，铁路和各种大型室内入口。

它使用面部识别技术，结合温度传感器来检测人的体温，这可以用于初步筛选目的。

其次，人工智能语音机器人也被应用到一些居民区普及防疫知识，主要采用语音合成技术。

第三，无人机也在中国许多地区甚至国外大量部署，用于调查和监督居民的健康状况，这实际上使用了传感器和机器人技术。

第三：辅助诊疗。

首先，虚拟电话客服，利用语音识别技术和自然语言处理技术，让您在家中通过电话直接获得医疗咨询，安全方便。

二是利用人脸识别、语音识别、传感器等技术，将医疗机器人用于快速筛查、检测和医疗指导。

这些应用缓解了医院治疗的压力，对调查可疑人员起到了非常重要的作用。

第四：物资调配。

疫情期间，智能机器人在日常生活中被用于运送药品和用品，清洁环境。

其主要用途是物体识别、图像分割和机器人传感器技术。

在这个特殊时期，减少人员接触，保证材料发挥独特的作用，这也是未来非常重要的发展方向。

第五：远程办公。

首先，在大流行期间，成年人远程办公，儿童在线上课，通常使用视频会议系统。

这些常见的视频会议系统一般使用人脸识别，以及图像分割技术。

此外，在一些新闻发布会上，以及中外专家之间的远程交流中，智能会议系统起着至关重要的作用，它涉及语音识别技术和自然语言处理，用于会议笔录、机器同声翻译等。

综上所述，人工智能在此次疫情中在多个领域都有典型的应用，在我国战胜疫情的过程中发挥了不可替代的作用，人工智能必将成为中国确立世界强国地位的又一重要工具。

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人工智能(AI)技术正在改变许多行业，但在医疗保健领域，人工智能的影响有望真正改变我们每个人的生活。

这种变化可能正在发生……到目前为止，全球确诊病例已超过800万例。

这次疫情给世界带来了巨大挑战。

近年来，人工智能开始在医疗保健领域发挥重要作用。

先进的计算和数据分析工具使信息共享和诊断实践成为可能，并加深了医疗行业对疾病和感染的理解。

在遏制Covid-19(新型冠状病毒肺炎)的迫切需要的推动下，世界各地的政府机构和公司越来越多地寻求基于人工智能的技术来分析病毒的传播并寻找药物和治疗方法。

在疫情蔓延之初，中国就采用人工智能技术进行疫情防控。春运期间，火车站、机场、地铁等公共场所的测温压力巨大。各大图像识别技术巨头迅速部署AI测温解决方案，采用图像识别与红外相结合的方式，有效避免了接触测温带传播病毒的风险。在疫情开始缓解、准备复工时，多家人工智能公司提供大数据人工智能技术，对流动人员进行动态跟踪，并结合疫情地图，有效及时追踪传染源和接触源，为复工保龄。

国外疫情爆发较晚，各国也纷纷采用人工智能技术在各方面帮助疫情防控：迪拜采用图像识别技术，自动判断人们是否遵守疫情防控规定，如保持距离等。从图中可以看出，AI程序可以自动识别人与人之间的距离。这种应用程序可以对公共场所的人群进行早期预警。

总部位于伦敦的药物研发公司benevolai从1月底开始将注意力转向冠状病毒问题。

该公司利用知识图谱技术快速分析科学文献和生物医学研究数据，挖掘疾病的遗传和生物学特征与药物组成和作用之间的联系。

该公司此前一直专注于慢性疾病，而不是传染病，但通过向其提供有关该病毒的最新研究，它能够重新调整其系统，专注于开发COVID-19药物。

该公司已经在进行潜在的COVID-19治疗方法的临床试验。

DeepMind正在使用来自基因组的数据来预测生物体的蛋白质结构，并揭示哪些药物可能对COVID-19有效。

谷歌母公司Alphabet旗下的人工智能公司DeepMind于2016年因人工智能程序AlphaGo击败人类围棋选手而声名鹊起。它将深度学习和人工智能技术直接推向了那年的高潮，其最新版本无人反对。

DeepMind发布了一个名为AlphaFold的深度学习库，该库利用神经网络预测构成生物体的蛋白质如何根据其基因组改变形状，以找出哪些药物可以与COVID-19生物体的细胞结合，并用于破坏病毒细胞，破坏其与人体细胞的结合方式，并减缓病毒的繁殖速度。

加拿大初创公司Darwin AI开发了一种神经网络COVID-Net，可以用x射线筛查COVID-19感染的迹象。

达尔文人工智能作为开源系统发布了COVID-Net，受到人工智能研究人员的高度追捧，目前该公司正在努力将COVID-Net从技术实施转变为医护人员可以使用的系统。

它还在开发用于COVID-19患者风险分层的神经网络，将那些可能在家中自我隔离中康复的病毒感染者与那些在医院中康复的人区分开来。

疫情使各国医疗体系发生天翻地覆的变化，新冠肺炎疫情暴露了医疗体系在阳光下的脆弱性。

大多数国家都存在反应迟缓、信息流动受阻、医务人员不足、医疗资源分配不均等问题。

因此，整个人类社会已经意识到医疗体制改革的紧迫性，是时候重新思考医疗体制的升级了。人工智能技术在这场疫情中的积极表现，让炒作了这么多年的医疗人工智能概念重新进入了公众的视野。

根据国家统计局的数据，2019年，中国65岁及以上人口超过1.7亿，占总人口的13%。

这种增长趋势是对医疗资源的真实而紧迫的挑战。

虽然人工智能在医疗中的应用不能完全解决医疗资源短缺的问题，但它可以为医疗领域增添新的动力，刺激医疗产业的发展，拓宽医疗资源的使用范围，让全世界的患者借助人工智能快速发展的红利，更公平地受益于科学进步。

医疗健康领域也有很多真正的需求需要人工智能来帮助实现。从疾病预防和减轻医疗压力的角度来看，至少有以下需求：(1)基于大数据的疾病或疫情预警；(2)智能阅片辅助医学影像诊断输出，缓解医院阅片压力；(3)智能诊疗系统，协助医生对疾病进行初步筛查，甚至辅助手术；(4)智能医疗辅助系统，帮助护士做好入院评估和护理监护等工作。

从技术供给侧来看，人工智能技术逐渐走向成熟，各种应用场景越来越完善。再加上软件和硬件的不断迭代，人工智能技术的广泛实施指日可待。

此外，国家对人工智能、大数据、5G等前沿技术的发展给予了足够的政策重视，并将其纳入国家“新基础设施”发展规划，进一步提升其战略地位。

在这一浪潮下，医疗人工智能应用领域将走上一条快速发展的新道路。

医疗AI的应用范围很广，可以细分为多个应用场景。

(1) AI疾病预测主要基于大数据分析技术，通过分析搜索引擎数据、航空数据、交通信息等人类活动数据，寻找与传染病相关的线索。

举个简单的例子，人们可以使用搜索引擎搜索与疾病相关的某些术语，以预测某个地区爆发相关传染病的可能性。

当然，为了准确预测，需要结合更多的数据进行多维度和更广泛的分析。单一方面的数据分析往往高估了预测结果。

(2)人工智能医学成像。这是人工智能辅助医疗最受欢迎和最具挑战性的应用场景之一。

图像识别技术在医学图像识别中的应用具有重要意义。一方面，医院每天需要处理大量的x射线图像和CT图像处理需求，需要长时间大量人工读取，容易出现误诊漏诊。另一方面，图像识别本身是人工智能最热门、最具吸引力的技术方向之一，图像识别已经广泛应用于移动支付、安防监控等诸多应用领域。如果人工智能可以用于医学成像，将大大减轻医务人员的负担。

IDx的IDx - dr就是这样一个人工智能系统。它是一种视网膜病变检测的筛查设备，可以在没有临床医生解释的情况下寻找特定的疾病。

该设备的软件使用人工智能来分析眼睛的图像，以确定是否有糖尿病视网膜病变的迹象。

IDx的检测系统不仅可以为缺乏眼科专家来筛查糖尿病视网膜病变的医院提供巨大帮助，还可以将医生从一系列测试中解放出来，这些测试大多是阴性的，从而使他们能够治疗那些真正患有糖尿病的人。

(3)人工智能研发新药由于新药研发过程极其漫长，成本高昂，而人工智能算法因其在数据挖掘和计算能力方面的天然优势，可用于药物、疾病、基因关联挖掘和药物分子结构预测等方面，因此被寄予厚望，近年来，人工智能研发新药领域的投入突飞猛进。

下图显示了近年来美国风险投资在AI新药开发方面的急剧增长趋势。

本文开头提到的BenevolentAI是该领域的领导者。

(4)人工智能医疗辅助机器人。这些机器人可以代替人工医生执行一些高重复性或传染性环境的工作。

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结合5G技术，医生无需离开办公室，就可以将专业诊疗工作延伸到任何地方。他们不仅可以在自己的医院内高效地开展诊疗工作，还可以支持医疗服务极度缺乏的偏远地区，如远程诊断和远程会诊。

有一些微型机器人可以帮助医生更好地进行手术。卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)的机器人部门开发了一种名为“心脏登陆者”(Heartlander)的微型移动机器人，旨在促进心脏治疗。

在医生的控制下，这个微型机器人通过一个小切口进入胸腔，自己导航到心脏的特定位置，附着在心脏表面并进行治疗。

随着人们对健康的重视程度越来越高，越来越多与健康相关的产品开始进入大众视野。健康管理是一个比较宽泛的概念，包括手机健康APP、可穿戴设备、移动医疗等诸多应用。

AI健康管理往往与互联网和医疗大数据相关，并且有许多细分场景。

例如，苹果手表(Apple Watch)提供了“跌落检测”功能，可以在关键时刻救你一命。苹果技术支持部门是这样描述这一功能的：如果手表检测到严重摔倒，它会轻拍你的手腕，发出警报，并显示警报。

您可以选择联系紧急服务，按下数字表冠并点击左上角的“关闭”，或点击“我很好”关闭警报。

如果Apple Watch检测到你在移动中，它会等待你对警报做出回应，而不是自动呼叫紧急服务。

如果手表检测到你在大约一分钟内没有任何动作，它会自动拨打紧急服务电话。

智能会诊机器人是近年来智能医疗产品的热门方向。智能对话机器人基于自然语言处理、知识图谱、搜索引擎、医学知识库等技术，为用户提供在线实时咨询服务。它是互联网在线咨询平台的智能延伸，可以解决日益增长的医疗咨询需求。它还减轻了医院的压力，使一些病情较轻的病人不必因为小病而排队要求医生预约。

四医疗AI面临的挑战前景是美好的，但是道路是曲折的。

在医疗AI逐渐落地的过程中，有诸多困难需要去面对。

（1）临床认证难用于临床医疗的产品，需要得到所属国家食品药品监督管理局的认证才能合法临床使用。

上文提到的IDx公司的糖尿病视网膜病变检测AI系统是美国食品和药物管理局（FDA）授权认证的第一次AI医疗项目。

然而，大部分医疗AI项目都没有这么幸运，医疗临床器械认证流程非常繁琐。

在我国要得到国家食品药品监督管理总局（CFDA）的认证，需要同国家的三甲医院合作进行临床测试，需要与接受临床测试的病人签订合同，还需要在国家专业机构做检测和报备，通过一系列测试和评估才能获得CFDA认证，很多医疗AI初创公司往往扛不住这样的时间成本。

（2）数据问题数据是AI算法必不可少的“燃料”，很多做AI的公司头脑风暴出好些AI产品原型，大部分都由于无法获取足够多足够好的数据而不得不放弃。

数据问题在医疗AI中尤为突出，一方面是数据来源问题，医院内的数据有相当一部分依赖于不同的系统，医院之间的数据也很难共享；另一方面是数据质量问题，医疗过程中产生各种临床数据，这样的数据缺少标准化和结构化处理，而且获取高质量的标注医疗数据也不那么容易。

（3）隐私风险隐私是AI技术不得不面对的一个问题。

随着AI技术的爆炸式发展，对隐私的保护越来越受到重视。

随着欧盟的最严格隐私保护条例GDPR的出台，各国纷纷推出自己的隐私保护规范。

AI技术对隐私的侵犯甚至还会成为某些社会问题背后的帮凶，比如种族歧视。

就在不久前，一些AI巨头已经开始对这样的应用技术输出进行限制。

6月9日，IBM宣布停止提供通用的人脸识别软件，随后不久亚马逊也宣布暂停向警方提供人脸识别监控软件，微软也紧跟其后表示在政府出台相关规定前不会再向警方出售人脸识别技术。

虽然这些巨头们可能是迫于舆论压力不得不停止输出人脸识别技术，从侧面也反映出民众开始认识到自己的隐私正受到来自AI技术的侵害。

在医疗领域，隐私数据尤其敏感，无论是基因测序数据，还是医疗健康数据，大部分人都不会愿意分享自己的敏感信息。

如何在治病救人与保护隐私之间保持平衡，这是医疗AI发展之路无法绕开的问题，是技术与伦理的博弈。

（4）AI诊断容易问责难医疗AI还存在一个困境，那就是如果让AI诊断代替医生诊断的话，将无法对诊断失误问责，无法定位责任主体，因为AI技术无法作为民事主体来承担民事责任义务，也不太可能让其背后的AI科学家承担责任。

在医学伦理中，医生必须完全对患者负责，而如果让AI技术的锅给医生来背，也不太现实。

（5）人才缺乏人工智能领域人才和医学人才是大学阶段培养周期最长的两拨人，也是最稀缺的人才。

随着人工智能领域的爆炸式发展，人工智能相关技术人才的缺口越来越大，根据某招聘网站做的统计分析，中国人工智能人才缺口已经超过500万，高校每年培养的AI人才不到一万，杯水车薪。

而医药AI需要从业人员不仅精通AI，还要懂医学相关细分领域的知识，能满足条件的凤毛麟角，更遑论建一个医疗AI团队，可想而知其难度之大。

五我国医疗AI现状人工智能在我国各项政策的扶持下得到了快速发展，医疗AI也不例外。

从下图医疗AI融资轮次的分布情况来看，目前我国医疗AI技术还处在比较初级的阶段，大部分融资还集中在公司比较早期的阶段，也体现了发展潜力巨大。

六结语一百多年前的西班牙大流感造成了当时世界人口三分之一被感染，导致至少2000万人的死亡，是历史上最致命的一次全球大流行病。

一个世纪后的今天，疫情再次席卷全球，不过今天人类已经有了更多的手段和方法来应对疫情的肆虐。

希望人类克服层层困难，让医疗AI早日服务人类健康事业，尽早战胜新冠病毒。

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