疫情來(lái)襲，社會(huì)各界紛紛采用人工智能（AI）技術(shù)提升疫情治理及物資管理能力，提高疫情診斷及防控水平，業(yè)界涌現(xiàn)出一批優(yōu)秀應(yīng)用案例。但可以看到，在本次疫情防控中，AI主要聚焦于公眾及醫(yī)療信息的收集處理建模以及自然語(yǔ)言處理等應(yīng)用，由于技術(shù)本身仍不完備，相關(guān)數(shù)據(jù)采集能力建設(shè)滯后，仍有很大的提升空間，各界抗擊疫情積累的一線經(jīng)驗(yàn)將沉淀為實(shí)際需求，對(duì)后續(xù)AI發(fā)展產(chǎn)生深刻影響。

AI賦能，抗疫產(chǎn)品服務(wù)涌現(xiàn)

AI賦能，使得疫情管控能力不斷提升。得益于以深度學(xué)習(xí)為代表的AI技術(shù)對(duì)于海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的端到端建模能力，以及在自然語(yǔ)言處理等感知應(yīng)用方面取得的長(zhǎng)足進(jìn)步，服務(wù)于疫情管控的平臺(tái)服務(wù)層出不窮。

首先，采用AI及大數(shù)據(jù)工具打造的追蹤及查詢平臺(tái)能夠智能整合匹配患者信息、交通信息、地理信息、醫(yī)用物資信息等多維度數(shù)據(jù)，對(duì)整體人流遷移情況、交通疾控管制、同行人群搜索、物資需求對(duì)接等多項(xiàng)功能提供可視化展示及搜索工具，完成對(duì)患者及接觸者跟蹤及智能匹配分析等任務(wù)，實(shí)現(xiàn)了醫(yī)用物資高效對(duì)接，極大提升了疫情管控效率；其次，基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)的智能信息服務(wù)平臺(tái)能夠完成包括疫情知識(shí)宣貫、疫情進(jìn)展通報(bào)、智能對(duì)話查詢、智能外呼尋訪等在內(nèi)的個(gè)性化信息采集及交互任務(wù)，減少了信息宣貫及采集人員流動(dòng)接觸帶來(lái)的感染風(fēng)險(xiǎn)，有效節(jié)約了人力、物力，同時(shí)提升了信息采集效率。

AI助力，使得診療技術(shù)手段不斷豐富。在本次疫情防控“戰(zhàn)役”中，AI技術(shù)在問(wèn)診導(dǎo)診、病毒檢測(cè)、輔助診斷、基因分析及數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方面也發(fā)揮了重要作用，業(yè)界涌現(xiàn)出一批優(yōu)秀應(yīng)用案例。

針對(duì)廣大公眾群體的需求，各大科技公司紛紛推出線上咨詢及問(wèn)診服務(wù)，通過(guò)智能語(yǔ)音客服、遠(yuǎn)程線上預(yù)診等方式實(shí)現(xiàn)了對(duì)于疫情病情的初篩，提供高效的多人體溫檢測(cè)及人體識(shí)別系統(tǒng)。通過(guò)AI技術(shù)輔助，在各類(lèi)公共場(chǎng)所高密度人員流動(dòng)場(chǎng)景下的工作人員快速定位體溫異常者，實(shí)現(xiàn)非接觸密集型人流AI輔助溫感解決方案，同時(shí)能夠?qū)Ⅲw溫檢測(cè)結(jié)果與人員身份進(jìn)行有效綁定。

針對(duì)醫(yī)患群體的需求，科技公司在病毒檢測(cè)、輔助診療、藥物研發(fā)等領(lǐng)域提供了高效工具：借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)，能夠?qū)Ψ尾緾T進(jìn)行更為快速的判斷，AI工具賦能基因分析可將原來(lái)數(shù)小時(shí)的疑似病例基因分析縮短至半小時(shí)，大幅縮短確診時(shí)間，并能精準(zhǔn)檢測(cè)出病毒變異情況；AI模型的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)能力也得到充分發(fā)揮，對(duì)于新型冠狀病毒RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)時(shí)間從55分鐘縮短至27秒；醫(yī)療導(dǎo)診、智能遞送、測(cè)溫等機(jī)器人等也開(kāi)始在疫情定點(diǎn)醫(yī)院展開(kāi)服務(wù)，減少了接觸傳染概率。

AI技術(shù)賦能關(guān)鍵問(wèn)題分析

盡管AI技術(shù)應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域已有一定基礎(chǔ)，但依然存在著技術(shù)自身短板及能力建設(shè)滯后等關(guān)鍵問(wèn)題，制約了AI技術(shù)在疫情防御方面發(fā)揮更大的作用。

第一是AI的不可解釋性無(wú)法有效融入流行病學(xué)體系。流行病學(xué)體系中關(guān)于生物研究及醫(yī)藥學(xué)科研發(fā)需要對(duì)于數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)因素有詳盡的論證，疫苗制造、藥物研發(fā)等需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)研究，盡管AI模型能夠快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)系的建模挖掘，但尚不能解釋其因果及相關(guān)性原因，因此依靠AI算法對(duì)流行病進(jìn)行建模還需進(jìn)行可解釋性的理論攻關(guān)。

第二是AI對(duì)于多維數(shù)據(jù)的處理能力不足，體系化的綜合解決方案賦能尚需時(shí)日。當(dāng)前AI模型輸入對(duì)于數(shù)據(jù)要求高，需要數(shù)據(jù)清洗對(duì)齊等大量前期工作。而各信息通信系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)規(guī)則不同、格式各異，盡管各個(gè)維度數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)覆蓋相對(duì)完備，但仍然無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)成為AI系統(tǒng)的有效輸入，導(dǎo)致了大量關(guān)鍵數(shù)據(jù)重復(fù)收集處理的資源浪費(fèi)。

第三是數(shù)據(jù)采集及整合能力建設(shè)滯后，制約了AI融合進(jìn)程。在疫情數(shù)據(jù)采集中，個(gè)人出行信息、生物特征信息、病情病理信息等數(shù)據(jù)的采集分析對(duì)于打贏抗疫“戰(zhàn)役”至關(guān)重要，而由于相關(guān)數(shù)字化信息采集及整合能力匱乏，建設(shè)及采集主體分散，疫情治理所需的相關(guān)基站數(shù)據(jù)（運(yùn)營(yíng)商采集處理）、支付數(shù)據(jù)（銀聯(lián)及第三方支付機(jī)構(gòu)采集處理）、出行數(shù)據(jù)（鐵路公司和航空公司及酒店等信息系統(tǒng)采集處理）、城市攝像頭及戶口等行政數(shù)據(jù)（公安部門(mén)采集處理）的采集能力仍然相對(duì)欠缺，同時(shí)尚未形成有效的數(shù)據(jù)規(guī)范體系，直接制約了AI在疫情防控治理中的融合高效應(yīng)用。

第四是技術(shù)供給和需求側(cè)對(duì)接仍然存在人員及系統(tǒng)融合問(wèn)題。由于疫情防控領(lǐng)域門(mén)檻較高，需要技術(shù)供給方對(duì)于相關(guān)防疫理論及操作流程有深刻理解，而當(dāng)前技術(shù)提供方跨領(lǐng)域人才稀缺，無(wú)法有效滿足需求側(cè)實(shí)際需求。同時(shí)，醫(yī)用信息化系統(tǒng)與AI系統(tǒng)的融合尚處初期階段，新老系統(tǒng)遷移融合進(jìn)度滯后影響了供給側(cè)和需求側(cè)的有效銜接。?

未來(lái)AI技術(shù)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)

隨著各行各業(yè)信息化水平不斷提高，跨領(lǐng)域人才不斷增加，相關(guān)醫(yī)療及疫情經(jīng)驗(yàn)不斷積累，AI技術(shù)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑將更加明確，融合進(jìn)程將進(jìn)一步加深，勢(shì)必對(duì)AI技術(shù)演進(jìn)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

第一是人工智能海量多維度數(shù)據(jù)處理能力及新老系統(tǒng)融合進(jìn)程將極大提升。隨著多模態(tài)學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)的提出，AI對(duì)于海量多維醫(yī)療、地理、圖像等數(shù)據(jù)的處理、建模及預(yù)測(cè)能力將進(jìn)一步增強(qiáng)，體系化建模及平臺(tái)服務(wù)能力將進(jìn)一步提升，新老系統(tǒng)融合進(jìn)一步提速，傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)信息化供應(yīng)商與以互聯(lián)網(wǎng)公司為代表的AI技術(shù)提供商合作將更加緊密。

第二是新型醫(yī)療對(duì)于傳統(tǒng)醫(yī)療的加速代替。醫(yī)療問(wèn)題的核心在于醫(yī)療資源的合理分配，在于關(guān)鍵時(shí)刻醫(yī)療資源的調(diào)度能力，在于醫(yī)療資源的協(xié)同性和共享性，而AI技術(shù)在相關(guān)系統(tǒng)及模型優(yōu)化方面具有天然優(yōu)勢(shì)，相信疫情將進(jìn)一步推動(dòng)醫(yī)療改革進(jìn)程，同時(shí)，AI將作為重要技術(shù)工具抓手為改革助力。

第三是智慧城市建設(shè)及治理對(duì)于傳統(tǒng)城市治理的加速代替。疫情防控所需的信息化基礎(chǔ)不足在本次疫情中得以體現(xiàn)，隨著信息化程度進(jìn)一步加深，交通管理、物流供應(yīng)鏈、應(yīng)急災(zāi)備、信息溯源等將逐漸全面數(shù)據(jù)化，這將為AI的災(zāi)備預(yù)測(cè)、技術(shù)治理、信息管控等提供最為重要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而全面提升智慧城市建設(shè)進(jìn)程，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化治理。

疫情給予我們的不應(yīng)只有傷痛，更是一種警示與方向：科學(xué)技術(shù)并不是放在科技館里面的展示品，而應(yīng)當(dāng)成為一套有用的工具。當(dāng)前，疫情防控仍處于關(guān)鍵時(shí)期，AI技術(shù)抵抗疫情為我們提供了良好的示范案例，并仍在不斷涌現(xiàn)。雖然目前只能暫緩疫情蔓延，但科技工具的使用已經(jīng)改善了協(xié)作模式，通達(dá)了信息溝通，強(qiáng)化了治理能力，更是為后續(xù)技術(shù)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展明確了路徑，提供了經(jīng)驗(yàn)。我們期盼著，春暖花開(kāi)時(shí)，一切皆安，嶄新開(kāi)始。
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