新年伊始，新型冠状肺炎（简称“新冠肺炎”）疫情来势汹汹，社会各界纷纷投入到这场疫情阻击战中。在新冠肺炎疫情期间，人工智能、大数据、云计算等技术在疫情发现、预警、防治等方面发挥重要作用，助力抗击新冠肺炎疫情。
当前，人工智能技术广泛应用于医院管理、虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、药物研发、健康管理、疾病风险预测、医疗机器人和医学研究平台等细分领域。在新形势下，医疗人工智能的发展面临着机遇与挑战并存，新冠肺炎疫情之后，还需要稳健的模式和理性的市场来验证。
人工智能技术正被寄予厚望
近期受新冠肺炎疫情影响，社会各界对人工智能技术寄予厚望，将加速推进医疗人工智能相关产品的研发和落地，行业也将迎来新一轮发展高峰。2020年2月19日，工信部发布《关于运用新一代信息技术支撑服务疫情防控和复工复产工作的通知》，提出支持运用互联网、大数据、云计算、人工智能等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；利用人工智能、大数据、5G等技术，加快病毒检测诊断、疫苗新药研发、防控救治等速度，提高抗疫效率。2月4日，工信部发布《充分发挥人工智能赋能效用协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》，倡议尽快利用人工智能技术补齐疫情管控技术短板，快速推动产业生产与应用服务。以需求为导向，鼓励人工智能企业和应用单位、上下游企业联合攻关，在疫情发现、预警、防治等方面积极做出应有贡献。鼓励发展医用机器人等人工智能设备用于门诊预检、发热患者筛查、物资运送、消毒等疫情防控工作，提高防控工作的效率与安全性等。2月6日，由科技部批复建设的“医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台”联合多家医学影像人工智能企业、医疗器械厂商、医疗机构、科研院校、行业学（协）会与政府相关事业单位，共同发起了“加强医学影像人工智能行业合作，协同阻击新冠肺炎疫情”的倡议，倡议联合建立新冠肺炎病例标注数据库，鼓励参与科研院校开展算法研究和参与企业开展产品开发，攻关并快速批量产生一批新冠肺炎辅助诊断的算法和产品。推动伦理审批和标准体系建设，实现新冠肺炎医疗数据的合理使用，快速迭代新冠肺炎诊断和人工智能筛查标准，保障合理、高效的推动医学影像人工智能体系等。
近几年来，国家针对医疗人工智能领域密集出台了多项扶持政策，促进行业快速发展。例如，2018年4月28日，国务院办公厅发布《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，提出研发基于人工智能的临床诊疗决策支持系统，开展智能医学影像识别、病理分型和多学科会诊以及多种医疗健康场景下的智能语音技术应用，提高医疗服务效率。开展基于人工智能技术、医疗健康智能设备的移动医疗示范，实现个人健康实时监测与评估、疾病预警、慢病筛查、主动干预。2017年7月20日，国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》，提出加快发展智慧医疗，包括：推广应用人工智能治疗新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系；探索智慧医院建设，开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助手，研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊；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，推进医药监管智能化；加强流行病智能监测和防控；2017年5月16日，科技部、国家卫生计生委等部门联合发布《“十三五”卫生与健康科技创新专项规划》，对推进医学人工智能的技术发展指明了具体方向：开展医学大数据分析和机器学习等技术研究，开发集中式智能和分布式智能等多种技术方案，重点支持机器智能辅助个性化诊断、精准治疗辅助决策支持系统、辅助康复和照看等研究，支撑智慧医疗发展。
人工智能技术赋能抗击新冠肺炎
当前，医疗行业长期存在优质医生资源分配不均，诊断误诊漏诊率较高，医疗费用成本过高，医生资源供需缺口大等问题。人工智能技术在医疗领域的应用，可以实现对疾病的早期预测和预警、提高医疗诊断准确率与效率，降低患者对医生的需求量，辅助医生进行病变检测，降低新药和疫苗研发时间与成本等。
强化疫情预测与预警
疫情防控首要工作是实现数据的溯源及互联互通，对人员流动信息、轨迹进行疫情监测、疫情数据统计分析，提前预测疫情发展趋势，进行疫情防控部署。而基于人工智能和大数据等新技术建立的传染病预测系统，可以帮助卫生部门更加科学地、准确地开展事前预测预警，提高普通的卫生安全意识、助力政府部门在相关疾病的防控工作中提升效率，降低疾病预防和控制成本。
基于大数据、地理信息处理以及人工智能多方面的技术，可将复杂的城市人口迁徙数据进行智能化、可视化处理，对疫情进行更加精准和严格的控制有着重要作用。除了用于分析宏观的人员流向外，利用人工智能和大数据等技术还能够应用于微观用户的运动轨迹。对于已确定感染人群来说，通过基于移动终端的活动轨迹，我们可以通过汇集的大数据来勾画关系图谱，进一步追踪接触者以进行隔离管理。
人流快速筛选排查
由于这次春运返程高峰期与疫情防控关键期重叠，春运期间的疫情防控便显得尤为重要。面对密集的人流，客运站、高铁站、机场等交通枢纽采用传统的手持式“额温枪”、“耳温枪”显然难以满足需求。
在这种情况下，基于人工智能图像识别技术和红外成像技术等，运用人脸关键点检测及图像红外温度点阵温度分析算法，用非接触、可靠、高效而且无感知的方式，可以应用于远距离、大面积、大客流的人体高精度测温，从而有效遏制新型冠状病毒的传播。另外，携带红外监控设备的无人机，还可在空中对人群进行体温监测比对，并有效、快速发现体温异常的人员，从而有效指导网格、卡口、应急人员进行针对性管理，效果较好。
筑牢疫情防控网络
“无人机”携带广播进行空中喊话和管控，宣传防疫知识，减少人与人之间的距离接触，既降低交叉感染风险，又提升群防群控、群防群治效率，助力疫情防控工作。通过常态化“无人机”空中巡查工作机制，可以加强对全县各小区、公园、大型超市、车站、路面、江边等人员流动聚集场所开展全覆盖、全方位、多时段的巡查。
当下，众多从事植保无人机研发、生产、应用的企业也将产品应用到疫情防控中，植保无人机能满足街道、社区及村庄等场景进行大规模喷洒消毒剂作业需求，还可以某些地区空投食物和医疗防护物资。例如，山东滕州市使用无人机为武汉返乡人员空投食物，不仅保障了返乡人员的生活物资，也大大减少了疫情扩散感染率。
医疗服务机器人不仅可以承担导诊、远程看护、测量体温、消毒、清洁和送药等工作，还能有效减少人员交叉感染、提升病区隔离管控水平，在疫情集中爆发的特殊时期，很大程度上降低了工作人员长时间在病区工作而导致交叉感染的风险。目前，在深圳、武汉、天津等地的多家医院尝试使用各类机器人为隔离病房的患者送餐、送药，这样既减轻了医护人员的工作量，又避免了院内人员及患者之间的交叉感染，可减少疫情传播的风险。
提升诊断效率和精准度
随着对新型冠状病毒肺炎认识的深入和诊疗经验的积累，针对湖北省疫情特点，国家卫生健康委办公厅、国家中医药管理局办公室印发的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》,已将“疑似病例具有肺炎影像学特征者”作为湖北省新冠病毒临床诊断标准。作为新冠肺炎重要的诊疗决策依据手段之一，CT作为快速诊断有特有优势，既是专业手段，也是循证工具。但是，由于患者肺内病灶多、变化快，短时间内需要多次复查、图像多等情况，造成影像医生工作负荷显著增加，加上可精准诊断、量化分析新冠肺炎的影像医生紧缺，诊断效率难以大幅提升。
当前，人工智能在新型冠状病毒肺炎CT影像的智能化诊断方面正在发挥作用，通过大量学习医学影像，人工智能辅助诊断产品可以辅助医生进行病灶区域定位，有效缓解漏诊误诊问题。
推动分级诊疗制度落地
面对疫情，大量市民由于恐慌情绪而盲目就医，造成医疗机构不堪重负，导致新病毒交叉感染的危险，非常不利于疫情的控制。另外，疫情突发后，将造成多地的疾控中心和政府热线接到了大量的询问电话，面临严重的人力短缺。基于人工智能技术的智能问诊方案推动分级诊疗的落地,从而改善现有的医疗服务体验，提升现有的医院资源利用率，为更多用户服务。
智能问诊系统利用语音识别、自然语言处理技术，将患者对自己病症的描述与标准医学知识库进行对比，从而完成患者自诊、导诊、咨询等服务的信息系统。新型冠状病毒肺炎疫情爆发以来，全国多地政府及医疗平台开设了在线“智能问诊服务”，帮助有发热、咳嗽等症状的群众快速自我评估病情，并指导就医。
加速新药和疫苗研发
新冠肺炎是一种新型传染性疾病，疫情防控急需特效药物和疫苗。然而，新药研发周期长、成本高已成为医药行业的共同痛点。根据塔夫特药物发展研究中心的数据，一款新药面市从药物发现到获批美国食品药品监督管理局的平均历时周期大约为96.8个月；而在成本上，每上市一款新药，制药业为其付出的平均研发成本大约为26亿美元。为了更好地应对新型冠状病毒疫情，国家药品监督管理局药品审评中心启动了抗新型冠状病毒药物特别审评工作小组，并有相关的特殊审批管理规定和拓展性临床试验申请规定，从而实现应急用药品或医疗器械的快速审评审批。
在和疫情的斗争中，人工智能有望成为寻找“解药”的利器。通过利用人工智能开发虚拟筛选技术（virtualscreening，VS），可以用于发现靶点、筛选药物，以取代或增强传统的高通量筛选（HTS）过程，提高潜在药物的筛选速度和成功率。根据研究发现，人工智能技术可以将新药研发的成功率从12%提升至14%，这仅有的2%的增长不容小觑，可以为整个生物制药行业节省数十亿美元，同时，还可以省下很多研发时间。毕竟，研发时间缩短意味着可以更快为病人提供帮助，尤其在大规模疫情爆发期间。新药和疫苗研发期间，需要进行大量的数据分析、大规模文献筛选和科学超算工作。疫情爆发后，阿里云宣布向全球公共科研机构免费开放一切AI算力，可以支持病毒基因测序、新药研发、蛋白筛选等工作，帮助科研机构缩短研发周期。
人工智能技术可以应用在药物开发的不同环节，包括虚拟筛选苗头化合物、新药合成路线设计、药物有效性及安全性预测、药物分子设计等。如今，诺华、辉瑞、强生和默克等全球制药企业均尝试用于人工智能来加速新药研发，希望借助人工智能技术，缩短研发周期，提升药物研发的效率。
实现病毒快速溯源
对于新冠肺炎疫情，快速寻找鉴别未知病毒的宿主，能够帮助人类了解病毒与宿主间的相互作用，以应对突发变异等潜在威胁，从而有针对性的对病毒进行预防和控制，具有重要意义。不过，传统检测方式是将新型病毒的DNA序列与已知病毒的基因序列做对比检索，通常都是非常耗时的工作，反而容易对疾病防控造成延误。借助人工智能技术，可以把这个耗时过程大幅缩短。犹记当年，为了确认重症急性呼吸综合征（SARS）病毒源头，科研人员花了差不多13年的时间。从2004年起，科学家开始追寻疫情病源，先是找到了果子狸，后又发现果子狸只是中间宿主；于是继续寻找，检测了数百只蝙蝠，直到2017年才最终确认SARS冠状病毒起源于菊头蝠。如果人工智能技术能够帮助我们迅速缩小范围，锁定病毒的始作俑者，将帮助我们更早的对病毒进行预防和控制。
在此次新冠肺炎疫情中，人工智能相关技术在疫情发现、预警、防治等方面发挥了重要作用，但我们也应该看到医疗人工智能尚处于发展的初期，面临着缺乏相关法律法规和质量标准评价体系、复合型人才匮乏、技术发展还不成熟等诸多问题。未来，随着人工智能技术的成熟和发展，将推动医学实现革命性进步，造福人类。（文/郭涛）