最近，神秘的新型冠状病毒传播速度惊人。上周四，世界卫生组织(WHO)宣布全球公共卫生紧急状态以应对新型冠状病毒。从整体规模来看，此次疫情的感染人数已经迅速超过了2002年至2003年同样在中国发生的SARS（严重急性呼吸系统综合症），各国都在努力吸收病毒的影响。划定隔离区、封锁主要城市、限制人员出行、加快疫苗研究等，都是为了尽快恢复正常的社会秩序。那么，AI（人工智能）等新兴技术能否在这一轮生死较量中发挥作用？答案是肯定的，AI正在为此贡献自己的力量。让我们从BlueDot开始，这是一家风险投资支持的初创公司。公司开发了一个先进的人工智能平台，可以处理数十亿条数据，组织全球空中交通记录和个人身份信息，并将它们一起作为疫情爆发分析的基础材料。面对新型冠状病毒，BlueDot早在去年12月31日就发出了第一个警报——这个时间点甚至早于美国疾病控制与预防中心1月6日的初步反应。BlueDot是KamranKhan的心血结晶，多伦多大学传染病医师和医学与公共卫生教授。更重要的是，他曾在非典疫情期间作为医护人员奋战在一线。Khan解释说，“目前，我们正在使用自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术来处理65种不同语言的大量非结构化文本数据，希望能够追踪100多种疾病的爆发趋势。如果是如果采用传统的人工方法处理，那么这项工作可能需要数百人的庞大团队，但随着新兴技术的加入，健康专家不再受数据分析的束缚，而是可以将时间、精力和聪明才智投入到处理传染病的风险。收集和组织信息的艰巨任务终于可以由机器来承担了。”当然，BlueDot绝对不是唯一一家试图利用AI技术来遏制新冠病毒传播组织的公司。目前，医疗保健行业开始关注AI有望带来的巨大可能性：ColleenGreeneDataRobot健康医疗总经理：“AI技术可以根据不同地区的实际情况预测潜在新增病例的数量，同时发现哪些类型的人群最有可能被感知。利用这项技术，我们可以向旅行者发送提醒，确保弱势群体在旅行时佩戴医用口罩。”纽黑文大学计算机科学副教授VahidBehzadan：“AI技术可以帮助我们优化策略。例如，MarziehSoltanolkottabi博士正在研究如何利用机器学习来评估和优化社区、城市和国家之间的社会隔离策略，以有效控制流行病的传播路径。此外，我的课题组正在与Soltanolkottabi博士合作，探索AI技术应用的最新方向，尤其是如何利用强化学习来提高疫苗接种策略的实际效果。”IPsoft全球医疗保健和生命科学业务负责人VincentGrasso博士：“例如，在疾病全面爆发期间，当然必须从患者和其他相关人员那里获得第一手的临床信息，例如生理治疗前后的状态。、暴露部位与疾病传播的关系等准确的指导信息。但考虑到疫情暴发的背景，现场调配人员不仅成本高昂，而且相当困难，尤其是在多发疫情或医疗资源匮乏的地区。会话计算在这方面可以为我们带来很好的信息扩展能力，有望弥补现有疫情观察系统的各种不足。会话计算具有双向性——它可以与患者互动以收集信息，也可以让患者主动联系以报告最新进展。此类计划将根据计划提供指导（计划本身可能会随着情况的变化而修改或标准化）。此外，多语言和多模态方法的引入将进一步扩大会话计算的实际效果。除了这种“前端”优势，新兴技术让我们可以从多个来源（包括语音、文本、医疗设备、GPS等）收集数据，从而避免大流行问题的出现。”SAS全球政府实践总监、美国国土安全部前国家生物安全监督总监SteveBennett：“人工智能技术可以在很多方面帮助我们应对新型冠状病毒。人工智能可以预测世界各地的爆发热点，换句话说，可以帮助我们快速找到（人畜共患病）病毒从动物到人类的高概率传播点。这种能力在缺乏健全的食品市场卫生法规的国家尤为重要。一旦确定了已知的疫情，卫生官员在人工智能工具的支持下，可以根据环境条件、人们如何获得医疗资源以及疫情动态快速预测病毒的传播。人工智能还可以帮助识别和发现特定区域的病毒爆发模式，或者在微观层面快速跟进与正常模式不同的健康事件动态。从这些事件中提取的见解将帮助医务人员有效地了解新型病毒的自然特性。“现在，作为治疗新冠病毒的核心手段之一，制造抗病毒药物和研制有效疫苗已成为全球医学工作者的共识。但整个研制过程繁琐，需要大量实验过去，虽然医学界成功培育出多种适用于类似病毒的疫苗，但无法直接用于杀灭新冠病毒。好消息是，AI技术可以帮助医护人员看到类似病毒之间的共性模式“并检测潜在新疫苗的基本特性。也许经过一定的调整，原始疫苗可以快速进入对抗新病毒的战场——这显然比从头开发疫苗要高效得多。”InterSystemsHealthShare项目副总裁DonWoodlock：“通过机器学习方法，我们可以读取病历中的数百亿个数据点和临床文件，并在感染或未感染病毒的人之间建立关联。新型肺炎患者有一些共同的“特征”，这些特征将被纳入建模过程，帮助我们快速识别出其他具有更高感染风险的潜在人群。“同样，机器学习方法也可以在病历中的治疗方法与最终治疗结果之间自动建立关联模型或关系模型。这些模型可以快速确定哪些治疗方案效果更好，有助于改进制定临床指南的过程”智立方数据科学与人工智能副总裁PrasadKothari：“新型冠状病毒可引起多种严重症状，包括肺炎、严重急性呼吸系统综合症甚至肾衰竭。凭借其在个性化领域的突出表现医学上，人工智能算法（如基于基因组的神经网络）可以有效地管理这些由新型冠状病毒引起的不良反应或特定症状。需要强调的是，疾病的严重程度往往取决于患者的个人免疫力和基因组结构，因此一次治疗很难完全控制所有症状。因此，每人工智能的个性化能力已经成为我们抗击疫情的有力武器。”“近期，AI算法（如玻尔兹曼机、基于熵的组合神经网络）支持的免疫治疗和基因治疗，以实际表现证明了充分发挥人体免疫系统抗击疾病能力的重要性。正因为如此，艾伯维研发的AluviaHIV药物成为抗击艾滋病的重要且可行的解决方案。虽然还需要进行深入的检测，但我们希望在不久的将来，能够通过受影响患者的数据，总结出新冠病毒的病理和细胞机制。只要克服这个困难，我们相信可以将生物学原理与疗效联系起来，最终制定出符合患者个体体质的治疗方案。“
