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预警?预防?AI战“疫”还有哪些可能

2020-07-10 06:37:23 暂无 阅读:1351 评论:0

预警?预防?AI战“疫”还有哪些可能

2020世界人工智能大会开幕式云端峰会嘉宾对话。大屏幕左起:朱民、陈杰、沈向洋(连线)、张文宏。 袁婧摄

在全球战“疫”的大背景下,今年的世界人工智能大会把主题定为“智联世界 共同家园”。开幕当日,人工智能(AI)技术的这场抗疫实战也成了会场内外的热点话题。大家的共同关注是:AI能否在疫情的预警、预防上发挥更大作用?能否真正让城市生活更智能、更安全?

“在抗疫过程中,从资源调配、追踪,到大家现在使用的安全码等,这一切都是人工智能发展的结果。”在清华大学国家金融研究院院长朱民看来,目前已基本形成的共识是——人类的工作生活将逐渐从线下移到线上,生活也发生了根本变化。线上办公、线上娱乐、线上消费、线上会议都会成为常态,给未来人工智能发展打开了广阔天空,“人工智能大潮正在到来,这是毫无异议的”。

身在国外的清华大学教授沈向洋通过视频分享了他对人工智能发展的新见解:“疫情让人工智能真正有机会应用到很多方面。一方面,加速推进预防诊断治疗相关科学研究,特别是疗程手段的突破;另一方面,可以从全球卫生健康、流行病学数据里提取内容进行分析,直观立体展现疫情的特征、变化、趋势、传播,及时分享给在场的、甚至全球各地的医生,大家能够一起看到怎么去应对健康风险。”

沈向洋表示,应对疫情必须要有一些新的手段,特别是AI辅助的远程协作可以更好推动医疗资源的平等分享,让有限的医疗资源帮助更多人。而在基础研究方面,隐私保护、标准化、可操作性等要进一步推进,让医疗安全、高效、可靠分享。

“手机记录跟踪的信息可能会给医疗防控带来帮助。”深度学习三巨头之一——加拿大蒙特利尔大学计算机学教授约书亚·本希奥通过视频详细介绍了他最近在AI助力全球抗疫方面的研究。在本希奥看来,疫情防控中对于症状的追踪不是简单的事,有时症状不一样,严重程度也不同,需要考虑很多因素。最好的办法就是用机器学习,把这些碎片信息整合起来。

本希奥表示,手机收集数据的工具对于公共卫生管理来说是很珍贵、很有用的。公共卫生管理部门可以据此决定测试谁,比如风险更高的人或者有接触史的人是否需要优先测试,又如是否可能出现大疫情,因为通过数据能看到传染概率是否在某些地区已大幅上升,这对公共卫生是有意义的。

“从此次抗疫中的表现看,人工智能的运用还是一个起点。”作为一名AI用户,复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏表示,未来,人工智能可以在公共卫生监测体系的运用上发挥更大作用。医疗和公卫两个网络都离不开大数据,应当把线上数据和线下数据融合起来,构成一个完整的体系。

中国工程院院士、同济大学校长陈杰也认为,在防疫和医疗卫生方面,人工智能还有更多潜力可挖,“现在很多数据,包括一些数据的学习方法,还是基于质量比较高、有标识性的数据。如何有效整合、处理我们获取的不同时空的数据,怎样面对大量数据叠加起来的‘涌现现象’,如何分辨数据真假等,都是需要面对的问题”。

沈向洋则强调,人工智能必须解决的就是数据问题,“未来可以做到秒级画像、分钟预警、小时诊断,只有把采集数据、打通数据、分析数据有机整合,人工智能才能真正发挥它的作用”。

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