一个新的皇冠，让我们看到人工智能参与各种各样的防疫行动。

当然，它主要局限于中国大陆。

一旦我们看到意大利、美国、日本和其他欧洲和美国的发达国家，那里的艾滋病也在蔓延，我们就会发现这些图像中的大城市和技术强国似乎还没有准备好将人工智能作为一种强有力的预防和控制武器。

其中一个主要原因是，由于当地政府的防控政策，新皇冠的威胁等同于流感，而过度反应是不提倡的。除了建议人们经常洗手之外，一些显然有助于公共卫生检查的措施已经消失。

例如，在意大利宣布全面封锁后，惊慌失措的人们封锁了米兰火车站。成千上万的人试图逃离被封锁的地区，其中可能有潜在的案例。

最初依靠红外智能测温，可以对大规模流动人口进行基础体温测量，有效降低感染风险。然而，类似的措施在世界“时尚之都”仍然缺乏。

然而，对科学和技术防疫的态度不能仅仅从流行病的严重性来看。隐藏在背后的工业规范和技术文化可能更重要。

发达地区拒绝人工智能：欧美抗击流行病新冠军的启示

到目前为止，如果我们想对其他国家为防止和控制新王冠而采取的行动发表下一个评论，我们可能认为“佛教”是普遍的看法。

在疫情爆发之初，新加坡除了向其公民发出警报和橙色警报之外，没有采取任何特殊的防疫措施。

在疫情相对严重的北美和欧洲，英国最新的新王室防疫政策可能会禁止大规模人群活动，并呼吁警方处理严重犯罪和维护社会秩序。

意大利是世界上确诊病例数量第二高、死亡率最高的国家，它刚刚发布了关闭城市的禁令。至于使用科学和技术武器来遏制传播和追踪接触，到目前为止还没有看到有效的措施。

当然，我们必须承认我们确实看到了一些技术元素。

例如，美国预防和控制的最大特点是常规监测和人工智能辅助疫苗开发。据路透社25日报道，美国政府已向国会申请25亿美元(约175亿人民币)，其中包括近10亿美元(约70亿人民币)用于疫苗研发。

此外，由于生活上的困难，如戴口罩等防疫措施导致手机的人脸识别不被识别，也创造了新的商机。一位外国企业家发明了一种带有面部信息的面具。被屏蔽的用户的面部信息被提取，然后打印在屏蔽的外面。戴上面具后，完整的脸就拼凑起来了。目前，价格高达40美元。问问你是否想拥有它？

一方面，我们可以看到，大部分疫情是在经济、贸易和文化交流频繁的国际大都市严重爆发的，这些大都市往往拥有不低甚至世界级的医疗技术和人工智能能力。对这些地方的控制也直接影响到该国是否会有更多的传播和爆发。然而，利用智能技术提高公众防疫能力的效率远远低于中国。

人工智能在这些国家做什么？首先，让我们谈谈人工智能在防止其他国家传染病传播中的作用。

人工智能不会消失，它只是以另一种形式出现

随着人工智能进入行业，缺席医疗自然是不可能的。

然而，与新流行相比，流感对美国、欧洲和其他国家构成的威胁可能更真实。

根据美国疾病控制和预防中心(CDC)，去年冬天有8200人死于季节性流感，1500万人被感染，超过18万人住院。全国的医疗机构都在加班。

因此，在预防其他传染病方面，我们也许能够更真实地看到人工智能的面貌。

简言之，它主要体现在四个方面：

1.舆论监督中的预警。

事实上，一个

该系统得益于人工智能技术和自然语言处理的支持。

通过扫描在线新闻、社交媒体报道和政府报告，发现传染病爆发迹象的预警系统，并将预警的严重程度分为5个级别(新皇冠评级为3)，从而帮助世卫组织和其他机构在可能出现语言障碍时率先洞察疫情。

智能爬行容易与搜索引擎爬虫联系在一起吗？

是的，这是自20世纪90年代以来谷歌的核心技术。早在2008年，谷歌就推出了流感趋势服务，通过搜索流感症状模式来检测流感爆发。

通过过去五年里完成的数十亿次搜索。将流感相关查询(如“咳嗽”或“寒战”)与美国疾病控制和预防中心的历史流感数据进行匹配，然后使用这些查询来预测未来可能出现的情况。

例如，2008年1月28日，关于流感的咨询数量激增。两周后，美国疾病控制和预防中心报告流感病例增加，并为医疗行业应对流感季节做好准备。

2.药物或疫苗开发。

众所周知，中国科学家正在加班加点研发疫苗，其中科技企业的超大计算能力发挥了至关重要的作用。

长期以来，国外一直试图利用人工智能来开发药物或疫苗。

美国国家过敏和传染病研究所资助了一项研究，在这项研究中，南澳大利亚的弗林德斯大学使用一个名为“配体搜索算法(SAM)”的人工智能程序来设计药物。

研究人员将把数万亿种不同的化学化合物导入SAM，这将筛选出他们认为可能是最好的人类免疫药物的候选药物。据说，由萨姆独立设计的疫苗能够抵抗流感病毒，并且已经在美国开始临床试验。

3.追踪病原体的踪迹。

在预防或遏制传染病爆发的过程中，一项极其重要的任务是准确识别携带病毒的病人或动物。

许多新出现的传染病是由动物传染给人类的。因此，利用机器学习来检测野生动物的习性并判断它们的免疫风险已经成为研究者关注的焦点。

例如，美国卡里生态系统研究所为2000多种啮齿动物建立了一个庞大的数据库，并训练人工智能识别它们的生活史、生态环境、行为、生理特征和地理分布。通过这一模型，发现了150多种新的潜在啮齿动物和50多种新的活动动物，它们可能携带各种病原体并感染人类。

因此，可以绘制出影响各种疾病的啮齿动物的分布和易受新的寄生虫和病原体感染的热点，从而实现疾病的早期预警和监测。

当然，追踪人们的行踪对于防疫和控制也非常重要。然而，与中国对新流行疾病的反应不同，大数据人工智能被用来追踪关键人群的行踪。人工智能在其他国家主要表现在算法预防上。

英联邦科学和工业研究组织(CSIRO)开发了一个数据61模型，使用贝叶斯推理来跟踪昆士兰登革热病毒是如何传播到澳大利亚的，以及它是如何在人与人之间传播的。

借助昆士兰卫生局提供的15年内登革热病例的匿名记录进行培训，数据61可以综合判断各种人员流动信息，如航班乘客数据、地理标志、社交媒体、旅游等。以便预测可能爆发的时间和地点，并使医疗机构提前做好准备。

据说，该模型还可以用来预测疾病，如莱姆病，埃博拉，疟疾和其他人畜共患疾病。

4.智能诊断和治疗。

在中国新皇冠的防治中，人工智能在诊疗领域的应用主要是图像筛选、远程询问等。

欧洲和美国等国家也将人工智能的计算能力应用于类似的链接。

例如，早在2013年，IBM就开始与美国四大综合医院克利夫兰诊所合作，研究如何使用“沃森”人工智能系统来提高护理水平。

去年10月，谷歌还发布了一款名为LYNA的监控工具，该工具能够以99%的准确率区分有转移癌的载玻片和无转移癌的载玻片，将乳腺癌诊断时间缩短了一半。

伦敦的医学人工智能与皇家内科学院、斯坦福初级保健和耶鲁纽黑文健康合作创建了巴比伦，一个可以帮助实习生独立实践的系统。经过测试，巴比伦人工智能在初级保健医学中最常见疾病的准确率为80%，而七名医生的准确率为64-94%。人工智能的安全性达到97%，高于医生的平均93.1%。

将人工智能应用于医疗行业也是日本政府的优先事项之一。事实上，日本早在2017年和2018年就分别在中国杭州和广州建立了医学影像诊断中心。在东京的江户川区美美泽医院，病人只需要在掌上电脑上做选择题来回答“哪里疼”和“什么时候疼”等问题，人工智能系统可以根据病人的选择自动生成电子病历。日本70多个医疗单位也使用了这种审讯方法。

智能服务机器人也很早就进入了许多大型医院。1985年，TRC开发了世界上第一个服务机器人“护士助手”，它不仅能运送医疗设备和药物，还能为病人提供食物运送和医疗记录、声明和信件。它已经在世界各地的几十家医院投入使用。

虽然人类和疾病之间的斗争永远不会结束，但人工智能真的可以为战争的早日结束注入一剂强心针。在这次新的疫情中，它可能没有被欧洲、美国、澳大利亚和其他国家推到前线。但不可否认，人工智能长期以来一直与人类健康密切相关。

人工智能防疫：中外异同

到目前为止，我们可以发现海外人工智能和中国人工智能在防疫领域的一些有趣的异同：

首先，可以肯定的是，中国的人工智能防疫措施与世界顶级人工智能医疗几乎处于同一水平。这体现在数据层、技术算法和工业应用的全面覆盖上。例如，大数据用于跟踪关键人群，深度学习用于辅助体温检测和医学诊断，超大计算用于药物研发等。

当然，一些基础积累的差异决定了双方有不同的优势。

例如，由于美国和日本缺乏医疗资源，诊断和治疗的数字化过程很早就开始了，以帮助医务人员提高工作效率和降低工作强度，从而为人工智能辅助医疗积累了大量高质量的数据。

例如，美国电子健康记录(EHRs)在十年内已经积累了1000万患者的记录。这包括诸如疾病诊断记录、患者用药效果、基因数据、家族史等重要信息。2011年后，日本的医疗数据也完全采用了电子提交系统，允许个人通过网络随时访问存储在云中的各种医疗信息。

这样，当患者在不同的医院寻求治疗时，数据被医务人员共享和使用。许多重复的治疗和检查是可以避免的。当然，可以提高医疗效率，缓解医疗资源短缺的问题。

然而，我国医院系统的数字化和智能化程度相对较低，而且是分布式和区域性的。这导致当研究人员需要算法训练、开发和诊疗交流时，往往需要打破不同医院和地区的壁垒来实现数据交换和共享，从而限制了人工智能在医学领域的发展。

此外，科技企业的大量参与为美国等人工智能提供了强有力的技术支持。

自2015年以来，谷歌将人工智能作为各部门的战略核心，特别是在深度思维的帮助下，谷歌在癌症、糖尿病、心血管疾病等疾病的预防和治疗方面取得了许多突破

此外，美国还有微软、苹果和许多医疗领域的初创公司，这也是人工智能在一些医疗领域取得快速进展的原因。

日本政府的人工智能医疗战略也与企业达成了非常密切的合作。例如，从2011年开始，索尼、富士通、松下、欧姆龙、山藏、A&D、AQ、铁茂等公司相继推出了大量基于NFC的家庭医疗保健产品，推动了家庭移动智能医疗保健系统的建设。

2016年，日本Qol公司建设的健康支持药房也可以通过实时上传到云健康管理平台的监测数据，为高血压、糖尿病等常见慢性病患者提供诊断和药物配送，降低治疗成本。

目前，我国医疗机构和行业尚未形成覆盖全社会的数据互联和信息共享的网络系统，社区医院无法帮助中心医院完成一些更复杂的诊疗工作。目前，主要科技企业的医疗脑和人工智能系统仍处于推广和建设阶段，还需要一段时间才能渗透到更广泛的公共医疗保健和患者个人终端。

与此同时，我们也应该看到，移动互联网、智能硬件和技术巨头算法超市的出现，使中国基层社会在抗击疫情中显示出独特的效率。

例如，智能温度测量在主要地铁和火车站的应用，甚至无人机飞行温度测量；人工智能机器人承担各种非接触性任务，如消毒、安全和食物输送，以降低感染风险。移动支付和小型项目很快解决了公众互动、流行病学调查和机构合作的问题。

相比之下，美国、欧洲和其他国家缺乏公共人工智能应用程序，这也可能显示出它比算法长、比基础设施短的缺点。

我们知道，在有史以来最严格的隐私法的影响下，许多欧洲国家已经禁止收集公共信息，对人脸识别等尖端技术的使用施加相关限制，并多次发出巨额罚款。虽然这在一定程度上保护了公共信息安全，但社会情报的防范和延迟也使其在面对大规模公共卫生事件时出现了应对能力弱、救灾过程延迟、人员劳动受限和重复劳动等问题，防疫效率还有很大提高空间。

甚至美国《华尔街日报》也指出，使用数字设备可以跟踪每个病人的具体行程，快速确定人员流动的轨迹，甚至可以精确到几分钟，为预防和控制做出“前所未有的努力”。

防疫站结束，人工智能的下一站

随着武汉收容所医院的撤离，中国大陆新的皇冠战役将很快获胜。这篇文章发表时，中国医疗队也在用国际人道主义精神帮助意大利。当我们与世界同命运时，我们也可以从国内外不同的人工智能道路中汲取力量。

必须承认，中国在人工智能能力方面没有输给老的技术强国。要做得比他们更好，还有一些值得注意的经验：

1.有选择地应用人工智能，对数据本身有合理的期望。

值得一提的是，人工智能疾病预警并不像想象的那样有用，它就像汽车报警一样，容易触发，容易被忽视。其中一个主要原因是来自不同组织和平台的数据可能会阻碍算法。

哈佛大学的流行病学家安德鲁梁说，扫描在线报告中的关键词有助于揭示趋势，但准确性取决于数据的质量。

例如，谷歌高估了流感人工智能的流行，偏差超过了实际值的50%。最后，该网站于2015年关闭，其技术被移交给非营利组织，如健康地图。

2.规范人工智能巨头与流行病学研究的合作。

在这个阶段，工业和医药之间的合作几乎是不可避免的。一方面，工业拥有绝大多数有价值的数据和高计算资源。然而，与此同时，医学领域离不开专家对细节和方向的把握。唯一的方法是通过一个stro

由加州大学圣地亚哥分校完成的抗流感病毒新疗法所涉及的分子模拟实验，也是当时最大、最强大的超级计算机之一，拥有国家超级计算应用中心(NCSA)的千万亿次蓝水系统，该系统得到了蓝水的大力支持。

在这场新的防疫运动中，许多中国领先的科技巨头已经为病毒测序和疫苗研发开放了算法、数据集和计算中心。这也是人工智能和医疗保健的完美结合。只有使这种合作正常化，技术的力量才能继续帮助医疗保健。

3.加快数字化医疗基础设施建设，提高医疗机构诊疗效率。

一方面，中国的医疗行业正面临着美国、瑞士、日本等类似的问题。医务人员的短缺越来越多，人口老龄化越来越严重，对医疗服务的需求越来越大。提高制度效率将成为未来产业升级的重点。

然而，人工智能要承担医生的重复性工作，需要积累精确的算法和大量的数据支持。然而，目前医院之间的分工使得人工智能企业在进行机器学习培训时往往需要分别与各医院进行沟通。除了数据采集的困难之外，如果算法训练仅局限于特定的区域，那么当在更宽的范围内使用时，产生的模型可能不完全适用，从而导致浪费。

如果一个巨大而可信的数据中心能够在省级基础上建立起来，它将比以往任何时候都更快地加速人工智能医疗。

此外，我们鼓励智能医疗领域的初创公司在一些子行业(如医学成像、医院管理、药物研发等)提供更垂直、更准确和更到位的服务。使创业团队能够充分发挥自身的优势。

4.尽快建立数据收集和智能诊断治疗的相关法律法规。

当然，上述行动必须基于法律合规以及个人健康、隐私和安全。2018年，《信息安全技术个人信息安全规范》提出了保护个人信息安全应遵循的原则，但缺乏详细的医疗隐私保护法律法规。然而，当涉及到诸如患者数据的高安全性数据时，对隐私保护和系统安全性提出了更高的要求。

与此同时，人工智能的诊断和治疗、人工智能手术等新技术，一旦出现医疗事故应由谁来承担责任等伦理问题，随着临床智能的出现，已经引起了越来越多的关注。

今天，艾的名字已经被载入中国防疫功勋簿。也许它还会出现在其他国家的防疫工具清单上，也许不会。但是我们知道植入人工智能抗体肯定会让我们变得更强。