，新冠病毒进入全球传播阶段。截至发稿，国内累计确诊病例已超过8万例，境外累计确诊病例已超过1.4万例。形势严峻。作为一种首次在全球传播的新疾病，目前尚不清楚新型冠状病毒将如何影响我们的生活和工作方式，但目前看来人工智能可以帮助对抗病毒及其经济影响。从测量体温到检测病毒，从医院消毒到救治患者，人工智能正以人类无法比拟的效率与我们“抗疫”。“黑科技”头盔现身成都街头，两分钟筛查数百人体温在体温检测方面，AI正在做不可思议的事情。3月2日，成都市春熙路街头，戴着智能头盔的工作人员正在为市民检测体温。智能头盔利用固定在头盔上的红外摄像头，以毫秒级响应捕捉视线范围内市民的体温。头盔内有虚拟现实显示器，人的体温会显示在佩戴者的眼前。这款智能头盔可以完成对前方5米范围内所有目标人员的扫描。如果体温超过37.3度，头盔会立即发出声光报警。有了这款黑科技头盔，数百人的团队可以在不到2分钟的时间内完成发热人员的筛查和记录，并且可以在安全距离内无接触地自动记录被检测人员的信息，保护工作人员并提高效率.此外，头盔还可以实现智能交互、人脸识别、证件识别、指手交互等功能。网友感叹：成都进入了科幻电影时代！不过，也有网友担心，这种情况下会不会放屁？一位网友担心工作人员的眼睛，希望升级技术，更换机器人完成工作：另一位网友表示疑惑：额头测温准确吗？会不会因为环境有偏差？人工智能测温普遍使用配备热传感器的摄像头，新加坡的一家医院和公共卫生机构也在使用人工智能来检测人们的体温。百度还开发了一个人工智能系统，使用红外传感器和人工智能来预测人们的体温。该方法结合计算机视觉和红外线技术，每分钟检测200人的额头温度，误差在0.5摄氏度范围内。由于发烧是COVID-19的标志，如果系统检测到一个人的体温高于37.3摄氏度，就会发出警报。上个月，ShenzhenMicroMultiCopter在一份声明中表示，它已在中国多个城市部署了100多架无人机。无人机不仅可以感应温度，还可以喷洒消毒剂、巡逻公共场所。消毒机器人登场！实现99.9999%病毒杀灭效果丹麦公司UVDRobots2月19日表示，已与SunayHealthcareSupply达成协议，在中国分销机器人。UVD的机器人可以在医院四处走动，用紫外线对房间进行消毒。中国也有类似的消毒机器人，已经被很多医院使用。该机器人集超干雾化双氧水、紫外线消毒、等离子空气过滤等消毒方式于一体，可满足疫情需要，对环境表面和流动空气达到6对数以上的杀灭效果。极飞机器人还在广州部署消毒喷洒机器人和无人机。加州大学伯克利分校机器人实验室主任兼DexNet创始人KenGoldberg预测，如果冠状病毒成为大流行病，可能会有更多机器人在更多环境中运行。但并非每家推出机器人的公司都是赢家。初创公司Promobot推出的商业服务机器人一直被吐槽。该机器人没有配备生物识别或温度分析传感器，它只是在筛选时提出四个问题，例如“你咳嗽吗？”，还需要人们触摸屏幕来登记答案。使用物理触摸屏目前看来并不是一个好的选择。AI驱动算法成功预警武汉肺炎。事实上，AI也在发挥预防疫情的作用。12月31日，加拿大一家名为BlueDot的健康监测公司使用AI驱动的算法向其客户发出预警。BlueDot是为应对SARS爆发而成立的。它使用自然语言处理(NLP)扫描来自数十万个来源的文本，以搜索有关人类或动物健康的新闻和公开声明，从而向其客户发出预先警告。Metabiota与美国国防部和情报机构合作，估计疾病传播的风险。它的预测基于疾病症状、死亡率和治疗效果等因素。深度学习已被用于冠状病毒检测世界卫生组织中国代表团上个月发布了一份长达40页的关于中国应对COVID-19的报告，其中提到中国如何使用大数据和人工智能来应对这种疾病。疾病的一部分。用例包括用于接触者追踪以监测疾病传播和“优先人群管理”的AI。WHO报告地址：https://www.who.int/docs/default-source/coronavirus/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf学者、研究人员和卫生专家也纷纷开始在自己的工作中使用人工智能。周日，武汉大学人民医院、武汉恩德天使医疗科技公司和中国地质大学的研究人员分享了深度学习的结果，他们声称深度学习在检测COVID-19方面的准确率为95%。该模型接受了51名实验室确诊的COVID-19肺炎患者的CT扫描图像和超过45,000个匿名CT扫描图像的训练。深度学习模型的性能可与专业放射科医师相媲美，提高放射科医师的临床检测效率。medrxiv.org上发表的一篇关于该模型的文章说：“它具有巨大的潜力，可以通过减轻一线放射科医生的压力并改善早期诊断、隔离和治疗来帮助控制这种流行病。”预印本文章如是说。（预印本意味着它还没有经过同行评审。）研究人员表示，该模型可以将CT扫描的诊断时间缩短65%。类似的实验也在其他地方进行，来自Infervision的机器学习模型在数万张CT扫描图像上训练，目前正在武汉中南医院用于检测冠状病毒。另一篇预印本文章提到的人工智能预测重症COVID-19患者生存率的研究，基于同济医院的临床数据，一个新的系统可以预测生存率，准确率超过90%。这项工作由华中科技大学人工智能与自动化学院及相关院系的研究人员共同完成。科学家们估计，今天可以从300多项实验室或临床结果中推导出冠状病毒的存活率，但他们的方法只考虑了)相关结果。上个月，与中国政府合作的研究人员在arXiv上发表了另一篇题为“冠状病毒筛查的深度学习”的论文。该模型使用多个CNN模型对CT图像数据集进行分类，并计算COVID-19的感染概率。在初步结果中，他们声称该模型能够预测COVID-19、甲型流感病毒性肺炎和健康病例之间的差异，准确率为86.7%。深度学习模型在武汉三家医院的流感患者、COVID-19患者和健康人的CT扫描上进行了训练，包括110名COVID-19患者的219张图像。随着疫情蔓延得如此之快，前线人员需要工具来帮助他们快速、准确地识别和治疗感染者。毫不奇怪，有很多人工智能驱动的解决方案，而且几乎可以肯定，来自公共和私营部门的更多解决方案即将出现。
