新型冠状病毒疫情面前，人工智能技术能帮助我们做什么？

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AI在医学影像诊断中的应用，可被用于新型冠状病毒肺炎的早期筛查

根据国家卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案》（试行第四版），新冠肺炎的影像表现为“早期呈现多发小斑片影及间质改变，以肺外带明显。进而发展为双肺多发磨玻璃影、浸润影，严重者可出现肺实变，胸腔积液少见”。

人工智能技术在医学影像学研究中的应用已经日渐成熟，特别是以卷积神经网络为代表的深度学习，已经在图像识别中取得了非常好的效果。尽管新冠肺炎在影像学表现上会有明显异常，但其无法作为量化指标来直接区分新冠肺炎和其他病毒性肺炎。如果能通过人工智能技术建立新冠肺炎的影像学诊断工具，用以在疑似病例中尽快排出其他病毒性感染肺炎和非感染性病变，将十分有助于新冠肺炎的早期筛查，并节约大量的医疗资源。

【上面四图为CT平扫示双肺多发磨玻璃样阴影及条索影，病灶以双肺下叶外带为著】（转载自中华医学会放射学分会传染病放射学专业委员会公众号）

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AI在药物筛选中的应用，可大大缩短疫苗和其他类型抗肺炎药物的研发时间

1月25日，北京大学基础医学院的王月丹和初明研究团队，在之前发现人体中ACE2蛋白是本次新型冠状病毒感染人体的关键分子这一研究成果的基础上，通过自主研发的人工智能系统筛选出了一系列可能对治疗新冠肺炎有明显效果的药物，其中包括氨溴索等人们常用的上市药物。

一般来说，在锁定目标分子后，人工智能技术将辅助人们从海量样本中筛选出几十至几百个具备活性的候选药物分子，通过进一步检测和计算机上进行的优化，包括对不同活性分子进行化学合成等，投入到生物测活中，重复几个周期，就能最终筛选出合适的新药候选分子。人工智能技术的应用可大大缩短药物筛选时间，并提高成功率。

此外，国内多个超级计算中心以及百度、阿里云等IT企业均已开放平台并提供算力，为疫苗和其他类型新药的研发助力。全球健康药物研发中心GHDDI目前正与阿里云合作开发人工智能药物研发和大数据平台，并针对SARS/MERS等冠状病毒的历史药物研发进行数据挖掘与集成，开放相关临床前和临床数据资源，计算靶点和药物分子性质，同时及时跟进新型冠状病毒最新科研动态。相关结果会实时向科学界和公众公布，为新型冠状病毒科学研究提供重要数据支撑。

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智能机器人参与新型冠状病毒肺炎患者治疗

日前，美国出现的第一例确诊患者住进了位于华盛顿州一家医院的特殊病原体病房，其将通过医疗智能机器人接受治疗。广东省人民医院近日也迎来了两名特殊的“新员工”，她们就是医院新引进的双胞胎机器人“平平”和“安安”。这两位新上岗的机器人集成现阶段全国最强的无人驾驶技术，有非常强悍的记忆力，可以自主识别读取地图，自主识别读取工作环境，建立信息库，自主规划路径，去到任何她想去的地方，完成物资的点对点配送。在输送过程中，完全无需人员操作，减少了医护人员进入隔离区的频次，起到很好的隔离保护作用。

在传染病疫情防控工作中，基于人工智能技术的智能机器人的使用，将有效的避免医护人员的感染，起到较好的隔离效果，同时也可以在物资较为紧张的时段内大幅度减少物资的消耗，让防疫工作更加安全、高效。

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AI在流行病学大数据中的应用，可准确锁定新型冠状病毒感染者及其传播链

在本次防疫的过程中，各部门通过大数据分析和多种基于人工智能技术的流行病学调查，从航空记录、交通信息等方面收集有关人类活动的数据，在当前新型冠状病毒流行的情况下，全世界的所有人都可能处于危险之中。因此，如果可以使用能够识别已感人群和易感人群的AI工具，并尽可能减少人员的流动出行，对本次防疫工作将是十分有利的。

此外，被感染者所携带病毒的人际传播程度目前也尚不知晓，是否存在SARS时期的“超级传播者”目前也尚无定论。通过人工智能大数据，可以有效监测已经确诊的感染者的外出史，接触史等流行病学特征以及发病状况，推测接触者被感染的可能性，并追踪被传染可能较大的的接触人群，早发现早隔离，从而为破坏新型冠状病毒的下级传播链做出积极响应。

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AI在数据整合和信息处理中的应用，为更多百姓和一线防疫人员提供便利

对于百姓而言，如何正确预防此次疫情是他们最为关心的焦点话题。今年新冠病毒肺炎出现以后，各个搜索引擎承担了大量的内容对接工作。针对大家最关注的几类问题，例如新型冠状病毒肺炎的临床表现、病毒的传播途径、如何预防等，各大搜索引擎一方面与国内权威专家联动，对问题进行解答，希望帮助用户正确认识疫情；另一方面融合知识图谱等人工智能技术，可以更好地理解用户的需求，将疫情、防护相关的权威答案，以直接、便捷、友好的方式呈现。此外，与地图相关APP的实时联动也提升了疫情地毯式排查的效率，进一步帮助各个一线工作者锁定重点防控区域和目标。

在整个防疫过程中，人工智能技术也在资源调度上起着非常关键的作用。在数据整合和信息处理中的应用，一方面有助于医疗资源和各类社会资源的合理分配，另一方面也将合理预测疫情的整体发展趋势，以便国家和地区在政策层面上做出及时响应。