国内AI在新冠肺炎疫情防控中的应用及对广东的启示

文/王欢 敖青

自新型冠状病毒肺炎疫情暴发以来，党中央高度重视，坚持人民生命至上的根本要求，把疫情防控作为头等大事来抓。2月，习近平总书记作出重要指示，鼓励运用人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用。国家相关部委也发出倡议，呼吁人工智能相关单位充分发挥人工智能赋能效用，组织科研和生产力量，把加快有效支撑疫情防控的相关产品攻关和应用作为优先工作。

我们看到，在此次疫情防控中，“人工智能+医疗防控”“人工智能+城市治理”等新兴业态不断涌现，为抗击疫情提供了丰富且高效的技术手段。本文对人工智能在疫情防控中应用情况进行梳理分析如下。

人工智能技术在疫情防控中的作用

早在2019年12月，国外两家人工智能机构BlueDot与HealthMap声称，利用内部开发的人工智能算法发出了此次新冠肺炎疫情的警报，并准确预测了疫情的下一步走向，早于世界卫生组织和美国疾控中心发布疫情警告的时 间，充分展现了人工智能技术在疫情防控中的作用。

在新一轮科技革命和产业变革的浪潮中，人工智能产业成为全行业转型升级的核心驱动力，呈现出高速增长态势。根据赛迪顾问统计数据，2019年我国人工智能核心产业规模达1302.4亿元，同比增长31.9%。人工智能技术领域主要包括自然语言处理、计算机视觉、智适应表示、知识图谱等，在经济社会各个领域得到广泛的应用。在本次疫情防控中，人工智能在医疗防控、城市治理等领域，充分发挥了效率提升、安全保障的作用，为疫情防控作出较大贡献。

1.“人工智能+医疗防控”助 力病毒溯源、疾病预防、疫苗研制等

随着医疗数据和算法模型的持续优化，人工智能在医疗领域中的应用已经覆盖到虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室/医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学等方面（如图1）。在此次疫情防控中，AI主要应用到辅助诊断、影像分析、药物研发、病毒溯源、体温检测、医疗机器人等方面，助力病毒溯源、疾病预防、疫苗研制以及重症救治。

一是AI辅助诊断，具体表现为远程在线问诊、影像辅助分析、快速智能检测等。在现阶段医疗资源较为紧缺的关键时期，自动化、无接触的高效疫情诊断是缓解医疗资源紧张的发展方向。基于人工智能的远程诊疗通过系统与用户多轮问答的方式了解、分析患者的病情，并给出相关建议，减少不必要的交叉感染。阿里巴巴达摩院研发的AI算法，将原来数小时的疑似病例基因分析缩短至半小时，并能精准检测出病毒的变异情况。目前多家平台已开启线上医生诊疗服务，最高峰可达671.2万人次/天。

图1 智慧医疗产业链

二是AI影像分析，能够提升近百倍的诊断效率，为战胜疫情争取宝贵时间。目前，多家人工智能医疗企业通过构建医疗影像诊断系统“CT+AI”的模式，在5秒内完成数百张影像的初步诊断，再将分析结果传递给医生复核，减少错诊漏诊并协助基层医疗机构辨别感染者，为快速隔离、诊断、治疗争取时间，做好疫情网格化管控的辅助工作。

三是AI药物研发，凭借人工智能强大的计算能力和快速智能化分析缩短药物研发时间。通过智能算法模型，人工智能在筛选化合物、新药合成路线设计、药物有效性及安全性预测、药物理化性质预测、晶型预测、药物分子设计、筛选生物标志物、研究新型组合疗法等药物研发环节都发挥出关键作用。百度、华为、鹏城实验室等人工智能机构采取开放核心算法和计算能力的方式，与医疗机构共同抗击疫情。

四是AI病毒溯源，能够快速找到新型冠状病毒的自然宿主、中间宿主，找出病毒传播人类的具体方式或途径，让医生更有针对性地开展治疗。北京大学团队使用深度学习中的双路卷积神经网络技术，预测出新型冠状病毒的自然宿主和中间宿主分别是蝙蝠和水貂。第四范式、南京大学以及苏北人民医院临床研究专家组成的联合团队，利用机器学习技术构建数据驱动的新型冠状病毒传播数字孪生系统，构建潜在传染的关系网，找到最终的传播源。

五是AI体温检测，主要使用红外体温检测等方式提升疫情筛查效率，解决了在密集人流区域采用传统手持式“额温枪”“耳温枪”无法满足筛查要求的问题。基于人工智能的图像识别技术结合红外热成像技术，可在一定区域内对人流密集处的多人额头温度进行快速筛选及预警。目前，多家企业都推出了体温快速检测解决方案，实现人流密集场所的快速体温检测。

六是AI医疗机器人，除了提供人工智能远程诊疗服务可以有效预防交叉感染，还可以完成日常消毒、送餐、清扫等工作，防止医院内部疫情扩散。中科大相关技术团队开发出无接触式多功能自助终端设备；猎豹移动研制出具有无人导诊、递送化验单等功能的机器人；安之卓在武汉红十字会医院投入使用了配药机器人；钛米研发的智能消毒机器人已在多地医院投入使用；擎朗已向多处隔离区投放送餐机器人，可自动追踪房间号将餐食送达；京东智能配送机器人已在武汉实现医疗和生活物资的首单配送。

2.“人工智能+城市治理”助力疫情预警、舆情分析、智能服务等

针对本次疫情防控工作中的人员控制，许多城市在人员综合管理、疫情实时管控、突发情况处理等方面存在明显不足。但随着技术进步，相比2003年SARS疫情，人工智能技术已经应用到城市管理的方方面面，在疫情预警、舆情分析、智能外呼、路径追踪、线上办公、远程教育等方面成为社会管理的重要手段。

一是AI疫情预警，人工智能或将成为疫情控制的重要预警手段，让社会及时做好防控准备。目前我国已有相关疾病预测的人工智能技术应用落地，如2017年重庆市疾病预防控制中心和平安集团联合提出了一种深度智能疾病预测方法，提前一周成功预测某地区流感和手足口病的患病率。基于人工智能技术的传染病预测，将帮助政府部门和相关单位及时监控疫情和合理分配医疗资源，指导民众进行疾病预防，有效降低国家疾病预测与防控工作的成本。

二是AI舆情分析，利用人工智能技术对大数据进行分析，尽早掌握舆情动态，发布科学可靠的信息。各地区利用人工智能技术，分析感染人群动向及分布，预测潜在感染人数，为政府应急物资投放和制定管控手段提供支撑。目前，腾讯、字节跳动、小米、搜狗等多家企业利用自然语言处理技术，综合大数据和卫星遥感影像实时比对疑似谣言，结合疫情最新状况估量社会舆情，辅助政府制定政策，稳定社会焦虑情绪。

三是AI智能外呼，应用了人工智能中以自然语言处理为基础的认知智能相关技术，用户可通过语音文字进行互动，了解最新疫情发展情况及防控知识。以近期使用的智能外呼平台为例，通过定向或随机拨打居民电话，自动询问并采集居民疫情信息，实现对居家隔离人员的二次疫情排查、隔离监控、宣教提醒等，基层医护人员不用上门排查，避免被感染的风险，提高了防控工作效率。思必驰研发的“疫情防控AI”可提供针对疫情的人工智能外呼服务，并免费为疫情防控一线机构提供服务。

四是AI路径追踪，精准获悉疫情扩散情况。疫情的扩散与人员的流动息息相关，但在我国高人口基数情形下，普通统计方法在复杂多变的人员流动情况下几乎完全失效。而依托丰富的地图数据、车站数据、通信数据等资源，人工智能可以利用其强大的计算能力，通过旅客的行程信息来分析疾病潜在传播路径，支撑政府决策。目前，华为、腾讯、高新兴等多家企业通过搭建高维机器学习模型，预测感染风险，有效追踪高危人群。

五是AI远程办公，大批用工单位尝试使用智能视频会议系统开展远程居家办公，支持企业快速恢复生产力，减少疫情对于企业和社会经济的影响。此次疫情期间，智能视频会议的市场需求出现爆发式增长，相关数据显示，2020年预计国内约50%的科技公司将会有29%的员工实现远程办公。未来，智能视频会议将成为企业管理、公司办公模式的重要发展趋势。

六是AI线上教育，建立线上智能教育系统，保障教学有序开展。近期，教育部要求采取政府主导、高校主体、社会参与的方式，共同实施并保障学校在疫情防控期间的在线教学，实现“停课不停教、停课不停学”。通过引入基于人工智能的决策系统、辅助专家系统、智能导学系统、智能仿真软件，可以让学生全方位沉浸式体验教学内容，保障疫情期间教育工作的有序开展。

广东省人工智能技术在疫情防控中的应用现状

1.广东省人工智能技术在医疗防控领域得到广泛应用

广东省人工智能发展迅速，部分关键技术与全球先进水平基本同步，场景应用的推进速度处在全国领先地位。此次疫情暴发后，华为、腾讯、平安、商汤等省内优势企业积极响应政府号召，纷纷采用人工智能技术提升医疗防控能力，大批优秀应用在抗疫中发挥了巨大作用。华为云为新冠肺炎患者推出了基于自研Ascend（昇腾）AI芯片的辅助医学影像量化分析服务，极大地缓解了影像诊断医生紧缺局面及隔离防控压力；平安智慧医疗同样火速上线了新冠肺炎智能阅片系统，辅助放射科医生尽早发现、快速报告、精准诊断；商汤也在第一时间推出“AI无感测温”的智慧防疫区域通行模块，该方案已率先在北京、上海、深圳等城市部分人流聚集区完成部署，驰援疫情防控最前线。目前，人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深，随着相关技术的逐渐成熟，人工智能也将逐渐成为影响医疗行业发展，提升医疗服务水平的重要因素。

2.广东省人工智能技术在城市治理领域得到广泛应用

随着人工智能技术不断取得新突破，越来越多的城市将人工智能技术融入智慧城市建设中，加强城市治理。在此次抗疫过程中，广东省相当一部分企业参与到智慧城市管理中，如腾讯将人工智能技术融进大数据和遥感影像中，传递疫情动态、精准辟谣，稳定民众情绪的同时传播正能量；云天励飞自主研发的“深目”“天图”系统，针对目标人员的出行轨迹进行精确筛查，对防止疫情扩散作出了较大贡献；高新兴设计了“1脑+2网+1人+N终端”的大数据平台；力维智联凭借自身泛在数据连接技术优势推出无接触核实与多维智能管控，预测网格/社区疫情趋势，辅助疫情管控人员决策，降低社区传播风险。人工智能技术将从分散于交通、安防、政务等领域的单点信息化应用转向对整个生活形态或生态链的全应用场景模式，形成彼此间紧密相连的人工智能城市应用生态体系，而人工智能将成为城市治理的核心和大脑。

3.与疫情防控相关的人工智能技术攻关正加速推进

自新冠肺炎疫情暴发以来，人工智能技术支持的产品和服务迅猛增长，以帮助遏制疫情蔓延，但面对当前防控疫情和企业复工复产风险叠加的特殊时期，人工智能技术在智能医疗、智慧城市等关键领域的应用需求预计将持续被挖掘，广东省内相关单位也正大力推进技术攻关。如在智慧医疗领域，中山大学正在利用人工智能的迁移学习开发新型冠状病毒感染的人工智能临床－影像学复合快速筛查分选模型；华南农业大学正在开发一款通过双目摄像头全天候快速筛查感染人群的设备；迈瑞医疗正着手搭载肺部超声影像智能分析与检测技术的便携彩超诊断系统，预计今年5月前能投入使用。在智慧城市方面，华南师范大学正准备建立新冠病毒感染风险人工智能分析研判平台；诺尔医药正开发适合个体周围环境消毒模块（手环）以解决大规模人群的数据采集问题，并对疫情进行可视化实时监控。

尽管人工智能技术应用在医疗健康、城市治理领域已有一定基础，但自身技术的局限性制约了该技术在新冠肺炎疫情防控方面的作用。另外，在采集疫情数据过程中，由于国内尚未形成统一有效的数据规范体系，加之省内相关机构基础数据采集及整合能力匮乏，建设及采集主体分散，导致采集疫情治理所需的相关基础数据的效率比较低，同样制约了人工智能技术在疫情防控治理中的高效应用。当下医疗领域大都处于不同应用场景的落地阶段，它们对于模型的精确程度要求非常高，所需相关数据的精准度和专业度将成为其多场景应用落地的关键所在。

对广东省的启示

1.强化与疫情防控相关的人工智能技术攻关和应用

加大与疫情相关的人工智能技术攻关力度，支持开展面向疫情发现、预警、防治等方面的人工智能共性技术研发，优化人工智能算法和算力，助力病毒基因测序、新药研发、蛋白筛选等研发攻关，快速推动产业生产与应用服务。在省重点领域研发计划、基础研究重大项目、自然科学基金等部署人工智能疫情攻关专题，采用定向择优、公开征集等组织方式，简化流程，快速启动一批前期已有相关研究基础，短期内可投入临床应用的预防、诊断创新品种的研发与生产。鼓励华为、腾讯、大疆创新等省内龙头骨干企业，运用人工智能新技术服务疫情监测分析、病毒溯源、患者追踪、人员流动和社区管理，对疫情开展科学精准防控。支持智能医疗、机器视觉、智能机器人、无人系统等我省重点人工智能开放创新平台协同国内外创新资源，加快开展疫情防控领域急需的技术和产品研发，加快推动人工智能算力、数据资源及相关技术与产品等的开放共享。

2.推进疫情基础数据体系建设与开放共享

面向疫情防控的关键领域，做好疫情数据采集、系统建设等工作，建立应急数据共享机制，加强有关实验数据、临床病例、流行病学统计等数据、成果的规范管理和开放共享。做好数据标注与标准化工作，推进数据补全、分类、理解、纠错和批注等标注技术研究，推动在数据基础较好的细分领域率先实现数据标准化。在传染疾病高发期，鼓励省内医疗机构、疾病监测机构借助人工智能算法，综合一手诊断信息、官方信息、全球传染疾病信息等，建立传染疾病预警平台，在疫情发现初期密切监测传染病疾病类型，并提出预防预警信息及预警等级。加快构建政府数据、城市数据、社会数据综合管理体系，联通交通部门、运营商、医疗机构等数据资源持有主体，充分发挥数据价值，为疫情分析、防控和预测预警提供支撑。

3.积极培育智能医疗新业态

支持“人工智能+医疗应用”场景的示范建设，支持腾讯、华大基因、平安好医生等省内相关龙头骨干企业和高校院所开展人工智能辅助诊断、人工智能分诊系统、人工智能药物研发等方面的关键技术和系统研发，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，加快推动人工智能在医疗卫生、养老服务等领域的示范应用。探索智慧医院建设，重点支持省内疫情定点医院建立和完善人工智能辅助诊疗中心，引入数字化医疗影像设备、分析系统、诊断系统、健康检测系统等智能医疗设备，提升疫情诊断与治疗效率。推进基于人工智能开展大规模基因组识别、蛋白组学、代谢组学等研究和新药研发，强化流行病智能监测和防控。加强患者智能健康管理，研发健康管理可穿戴设备和家庭智能健康检测监测设备，实现从点状监测向连续监测转变。

4.运用人工智能技术助力复工复产工作

在疫情发生期间，对道路清洁、紧急抢险、物资运输等重要生产生活环节实现无人作业，减少运营人员在疫情期间的感染风险。鼓励省内有条件的制造业企业联合人工智能企业，提高数控机床、工业智能机器人、智能检测与装配等智能装备的使用面，建设智能生产线或智能工厂，实现自动化和高效率的智能生产。在医疗康复、物流配送、餐饮、客户服务等特定应用场景，大力推广应用智能服务机器人，提高应用示范范围。开放远程办公、视频会议服务和人工智能教育资源，鼓励企事业单位实施办公远程化、教育在线化和生产智能化，力争做到“居家能办公，停课不停学，停工不停产”。加强疫情防控的宣传与应用，总结疫情应急经验，完善应急管理方案，疫情期间在教学内容、教学模式、管理机制上完成由传统教学向线上教学的转变。