人工智能在抗疫中的应用

王石萌

摘 要：在疫情防控过程中，除了党中央正确领导外，人工智能的应用也发挥着中流砥柱的作用。随着科技抗疫工作的全面展开，人工智能技术充分展现出“硬核科技”的实力，在疫情监测分析、智能医疗救治和复工复产领域发挥着关键作用。

关键词：人工智能;疫情监测;智能医疗;复工复产

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1003-5168（2021）10-0006-03

The Application of Artificial Intelligence in the Prevention and Control of COVID-19

WANG Shimeng

（School of Information Engineering， Zhengzhou University，Zhengzhou Henan 450000）

Abstract： In the process of COVID-19 prevention and control， in addition to the correct decision of the Party Central Committee， artificial intelligence technology has played an extremely important role. With the comprehensive development of scientific and technological anti epidemic work， artificial intelligence technology fully demonstrates the strength of "hard core technology"， and plays a key role in the field of epidemic monitoring and analysis， intelligent medical treatment and return to work.

Keywords： artificial intelligence;epidemic surveillance;intelligent medical treatment;resumption of work and production

1 研究背景

2020年初，一场突如其来的疫情彻底打破了人们迎接春节的喜悦和回家过年的愿望。所有人不得不待在原地隔离，急速增长的病例数和“人传人”的证实让所有人陷入恐慌和无助中，人们仿佛经历了第二次“非典”。但幸运的是，同2003年非典疫情相比，我们的基础设施建设更加完善，信息获取的途径更加多样化，医疗水平位居世界前列。

在新冠疫情防控中，習近平总书记强调：“要鼓励运用大数据、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。”[1]全国人民万众一心，众志成城，各级政府联手科技网络公司，利用大数据、人工智能等技术分析疫情数据，研发科技产品，助力抗疫。随着科技抗疫工作的全面展开，人工智能技术充分展现出“硬核科技”的实力，在疫情监测分析、智能医疗救治和复工复产领域发挥着关键作用。

2 疫情监测分析

疫情暴发初期，我国主要采取传统监测防控手段，依靠大量人力、物力开展疾病监测、感染源排查，但随着疫情形势日益严峻，传统监测手段的弱点逐渐暴露出来。传统手段存在传播预警不及时、感染轨迹追踪效率低、增大线下传播风险等弊端。尤其是在疫情完全暴发的春运高峰期，大规模的人员流动给人员排查和精准监测带来了极大困难。传统的监测手段无法实现迅速响应、实时预警、快速排查和精准溯源，若想实现这些，必须借助人工智能和大数据的技术手段[2]。

基于机器智能的自主分析方法，采用模式识别、虚拟仿真、机器学习、可视化等技术，对海量数据进行挖掘分析，做到事前预警、事中辅助和事后评估。人工智能对数据具有极高的敏感性，能更客观地分析数据，帮助决策者对疫情产生的区域和环境进行全方位扫描，快速发现和确定问题所在，以便人们快速采取行动。更重要的是，人工智能具有极强的抗干扰能力[3]。疫情期间，信息众多，人们采集的信息会受到各种干扰，舆论放大效应有时会让人很难准确地对信息进行客观真实的分析，人工智能可以抵抗各种信息的干扰，从海量数据中查找规律，提高决策者的判断力。

自疫情发生以来，信息的及时、准确、透明是最大的诉求。为了更好地实现疫情监测，各大科技公司研发了疫情地图，生成大数据报告，借助定位系统，实现实时监测，精准预判和科学引导，为疫情防控保障工作助力。

2.1 疫情地图

疫情地图采取可视化技术，将大量抽象的数据，例如，确诊人数、新增患者、疑似病例、治愈患者等，借助图形、图表等具象的形式描述出来[4]。通过视觉化处理，使复杂、烦琐、晦涩难懂的信息变得清晰简明，让人一目了然，便于理解。

基于国家卫生健康委员会每日公布的官方数据，各大科技公司均推出了不同形式的疫情地图，分别从不同角度反映疫情情况，描述各项数据。其中，“丁香园”和“腾讯医生”推出“新冠肺炎疫情实时动态图”。该动态图是基于中国地图的热力图，通过红色明度的不同表示各省（自治区、直辖市）疫情的严重程度。点击具体的省份，又可以查看各市区的数据，强烈的色阶对比让用户更直观地感受到不同地区的疫情情况。

百度公司推出“疫情实时大数据报告”，以地图和图标的方式，向人们清晰地展示最新的疫情数据，包括疫情动态、迁徙地图、新增确诊病例来源等板块。据统计，疫情暴发后，平均每天有超过10亿的人次通过百度大数据报告了解最新疫情信息。得益于大数据的支撑，人们能在第一时间获取准确可靠的信息，提高自我防范意识，降低交叉感染的风险。

2.2 定位系统

传染病都有一定的潜伏期，如果采用传统的询问方式，不仅工作量巨大，而且会耗费大量时间。此外，在询问过程中，有些患者出于各种原因，隐瞒病情和出行路线，由此造成的信息不足或信息错误不仅给疫情防控造成极大的困难，而且会提高传染的风险。但若借助GPS定位系统，便可迅速准确地定位疑似病例或确诊病例的当前位置信息，借助政府平台，可查询到其手机号、身份证号、最近乘坐的航班号、车次号以及车厢位置，再以此为中心查询车上其他密切接触者的信息。除此之外，人脸识别、数字画像等人工智能技术，也能从海量信息中解析和识别特殊个体，实现快速筛查，从而对他人的行踪进行监测和分析，实现对重要目标的精准定位，提高防疫的精准度和效率，降低交叉感染的风险。

2.3 智能外呼系统

智能外呼系统采用语音识别、知识图谱和自然语言处理的技术，实现高效率的疫情信息监测。据统计，智能外呼系统的接通率整体在80%以上，完成率超过85%，效率远远高于人工速度[5]。广州疾控中心在疫情防控期间使用阿里云提供的智能外呼系统，大大提高了疫情监测的效率、时效性和准确性。百度推出的智能外呼机器人，能快速排查社区人员的健康情况，对本地或外地居民进行排查回访。据了解，电话拨通后，智能机器人会自动询问一些被访问人员的相关信息，并将受访者的答复记录下来，转化为文字信息，输入数据库中储存。此后，平台也会对数据库中的居民疫情信息进行统计和分析，生成分析报告，实现对该区域内居民健康信息的普查收集，将相关信息上报给社区工作人员，以便确认和有效防治。

3 智能医疗诊断

面对新型病毒，医疗机构在确诊、治疗、预防中缺乏可参考的样本病例，需要通过对大规模病例特征数据的提取、建模、分析，并依托机器学习算法，快速形成有效的治疗方案。人工智能采用深度学习算法，在影像视觉分析、药物研发、云平台问诊服务中均有重要作用。

3.1 影像视觉分析

基于人工智能技术的辅助诊治系统，可以对感染者的肺部病变图像进行分析，或者对患者的病历等历史数据进行机器学习，形成诊断结果，有助于医生对患者病情的精准判断和治疗，提高医生诊断效率和准确率。例如，联影智能科技有限公司研发的“AI+CT”新冠肺炎智能辅助分析系统，采用深度学习的算法，实现了对肺部CT影像的分割，并自动生成诊断报告，帮助医生进行初步筛选和判断，提高了工作成效。依图医疗公司自主研发的“新冠肺炎CT影像智能诊断系统”，通过CT数字影像提取定量参数，能在5 s内完成数百张医疗影像的初步诊断，帮助医生进行初步篩选和判断，并自行进行评估，是临床医生的得力助手。

3.2 药物研发

用于药物研发的人工智能产品依据深度学习算法实现病毒基因特性提取、辅助药物筛选等。研制疫苗是个漫长的工作过程，需要从已有的所有药物中筛选，老药、新药的数据量很多，若单纯依靠人力，时间过久，而借助人工智能和大数据分析技术，则会加快药物筛选的过程。例如，清华大学药学院的人工智能药物研发大数据平台，收集了冠状病毒研究中涉及的900多个小分子的实验信息，借助人工智能可加快实现数据筛选。

3.3 云平台问诊系统

基于自然语言处理的云平台问诊系统，可以在线为病患提供问诊服务，避免病毒的传播，提高患者的就医效率。互联网平台推出了很多类似腾讯医典、百度医生、阿里健康的大型问诊平台，个人将自己的症状在输入框中描写清楚后，医生可以进行线上初步诊断，同时也会显示此前相关症状的病人的诊治结果。例如，丁香医生、春雨医生等专业医疗平台，也推出了针对新冠疫情的问诊服务，为人们提供即时解答服务，减少医院的人流量和负荷，降低线下交叉感染的风险。除了线上问诊服务外，这些平台每天还会发送“如何有效预防新冠”“如何正确佩戴口罩”“如何快速识别口罩是否正规”等推文，使人们正确认识新冠病毒，科学预防，缓解恐慌和压力。

4 复工复产保障

我国能在疫情得到控制后迅速实现复工复产，得益于“健康码”、国家政务服务平台和智能体温筛选系统的使用。这些人工智能产品为恢复正常社会运转、恢复人民正常工作和生活娱乐提供了重要保障。

4.1 健康码

健康码是一个二维码。扫码结果为红、黄、蓝三色，以区分用户是否接触过确诊病例、疑似病例以及是否来自疫区，并明确隔离时间长短。2020年2月15日，国家信息中心和腾讯公司联合启动共筑疫情“数据长城”计划，将健康码推向全国，可面向全国提供社区人员登记、健康自查上报、疫情线索举报、发热门诊查询和口罩购买等服务，大幅度提高数据采集和使用效率[6]。

健康码为复工复产保驾护航。健康码上除了记录个人健康、出行轨迹外，还专门开设了企业复工复产的申请登记和员工返岗健康安全等级，合成“生成地点码”，要求公布于厂区门口，人员每天进出扫码，绿码者放行上岗。健康码还对企业复工复产过程中遇到的问题进行问卷调查和统计，实现网上追踪和大数据分析。

健康码为恢复人们的正常生活提供保障。2020年7月正值暑假旅游高峰，当时我国疫情虽然得到控制，但是病毒依旧存在。此时，健康码作为“盾牌”就发挥了极大的作用，每位旅行者到达一个新的城市，在高铁出站口必须要扫码，并填写个人详细信息。每次的扫码结果都会上报到个人数据系统中，可谓“一人一码，安全走天下”。借助健康码，人们的假期旅途并没有因疫情而受到影响，依旧欢乐且安全。

4.2 智能温感检测系统和人脸识别结合

传统的体温检测方式误差大、效率低，并且有交叉感染的风险。基于此，将人脸识别技术与体温检测相结合，实时上传数据库，可快速对发热人员进行身份验证，并快速追溯此人最近的踪迹，有效遏制病毒传播，提高防疫效率和准确率。

基于深度学习和非接触红外热成像测温和AI识别，将识别到的人员信息和体温信息进行整合，建立体温检测与健康的大数据管理系统，对人流量较大的场所进行视频监控和体温检测，快速准确地确定人员身份和体温情况，并建立档案，将数据传入数据库[7]。同时，能优化大数据系统，定时向相关部门上报健康数据，并对大数据进行统计、预测和分析，实现精准定位。

智能体温检测多用于人流量密集的地区。例如，AI体温快速检测系统在北京清河火车站得以应用，针对人群密集、人流量巨大的区域，实现单人通道下1 min内200人实时体温检测。这种借助人工智能的体温检测的工作效率远远高于传统的面对面测量，不仅提高了测量准确率，而且降低了一线工作人员被感染的风险。

5 结语

随着科技的发展，人工智能越来越多地被应用于人们的日常生活中。未来，我们还需要完善技术，将人工智能运用在更多领域，满足人类之需的同时，为人类发展作出更大的贡献。

参考文献：

[1]习近平.在中央政治局常委会会议研究应对新型冠状病毒肺炎疫情工作时的讲话[J].求是，2020（4）：3.

[2]赵杨，曹文航.人工智能技术在新冠病毒疫情防控中的应用和思考[J].信息资源管理学报，2020（6）：20-27，37.

[3]丁波涛.人工智能时代的疫情信息管理：挑战与变革[J].图书情报知识，2020（6）：109-116.

[4]潭逸夫.视觉传达视角下“疫情地图”的数据可视化对比研究[J].湖南包装，2020（1）：15-19.

[5]李亚梦，张国鹏，刘浏，等.智能外呼系统研究及设计[J].邮电设计技术，2018（12）：77-82.

[6]陈禹衡，陈洪兵.反思与完善：算法行政背景下健康码的适用风险探讨[J].电子商务，2020（8）：93-101.

[7]张蔚文，卓何佳，董照樱子.新冠疫情背景下的用工荒：基于人口流动与复工复产政策的考察[J].中国人口·资源与环境，2020（6）：29-39.