不知不覺間，我們與新冠疫情的對(duì)抗已經(jīng)渡過了緊張階段，回顧中我們可以發(fā)現(xiàn)，在這場(chǎng)抗擊新冠疫情的戰(zhàn)役里，AI已然成為了一位不可或缺的參與者。包括像針對(duì)病毒基因測(cè)序的AI算力和算法的開放，新冠肺炎醫(yī)療影像資料的AI診斷等輔助手段的落地；以及公共交通樞紐的AI測(cè)溫，在社區(qū)查驗(yàn)居民出入的AI口罩識(shí)別，在醫(yī)院酒店為病患配送物品的智能機(jī)器人，線上醫(yī)療咨詢的AI客服等應(yīng)用的推廣……

盡管AI技術(shù)在這場(chǎng)疫情防控中扮演著輔助角色，但正如我們之前所說，這可能是人類第一次將AI技術(shù)應(yīng)用到大規(guī)模公共衛(wèi)生事件。更重要的是，在疫情發(fā)生之后，這些AI技術(shù)迅速落地發(fā)揮作用，切實(shí)幫助了社會(huì)管理者更好地應(yīng)對(duì)緊急事件。

與記錄這些AI抗疫經(jīng)歷同樣重要的是，還要總結(jié)AI產(chǎn)品快速落地抗疫的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。在產(chǎn)業(yè)AI化的長(zhǎng)路上，或許可以幫助我們走的更快更穩(wěn)。

與疫情搶時(shí)間：領(lǐng)跑在抗疫一線的AI應(yīng)用們

疫情如同戰(zhàn)情，AI抗疫的每一個(gè)環(huán)節(jié)都需要與時(shí)間賽跑，與疫情賽跑。以下我們可以看到的AI速度都幾乎是在一線的醫(yī)院以及公共衛(wèi)生、交通等部門的迫切需求中實(shí)現(xiàn)的。

先以最緊迫的新冠肺炎確診病例檢測(cè)來說，除核酸診斷外，醫(yī)療影像也是重要手段之一。但面對(duì)繁重的篩查任務(wù)，傳統(tǒng)的醫(yī)生閱片效率顯然是不夠的。

已經(jīng)比較成熟AI醫(yī)療影像檢測(cè)，自然成了疫情時(shí)期的“熱門項(xiàng)目”。目前已經(jīng)有多家AI企業(yè)的智能影像系統(tǒng)應(yīng)用于全國(guó)多家肺炎疫情定點(diǎn)醫(yī)院。在AI影像診斷的輔助下，平均每個(gè)肺炎的閱片篩查速度可以從十幾分鐘縮短到幾十秒。

另外一個(gè)更為緊迫的場(chǎng)景就是公共場(chǎng)所的體溫異常篩查。隨著各個(gè)城市特別是一線城市復(fù)工潮的來臨，返城人員很快造成了城市公共交通客流量的人群聚集壓力。如何在人流密集的公共場(chǎng)所做到實(shí)時(shí)的人體測(cè)溫，而又要避免因測(cè)溫出現(xiàn)的人群排隊(duì)和聚集？這就需要測(cè)溫儀器做到“無接觸感應(yīng)”、“高效率通行”、“高溫人員預(yù)警”這三大指標(biāo)合格。

AI多人體溫快速檢測(cè)系統(tǒng)在很大程度上可以解決這類問題。通過“人體/人像識(shí)別+紅外/可見光雙傳感”這類的AI解決方案，可以輔助各類公共場(chǎng)所等高密度人員流動(dòng)場(chǎng)景下的工作人員快速篩查體溫異常者，從而解決疫情平穩(wěn)后在開放場(chǎng)所的通行效率與可控度。目前多家AI體溫檢測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)在各地交通樞紐、收費(fèi)站、醫(yī)院社區(qū)出入口投入使用，有效輔助高密集人流的體溫篩查，減少一線工作人員的感染風(fēng)險(xiǎn)。

另外一個(gè)典型場(chǎng)景就是AI可以代替疫情篩查通知工作中大量重復(fù)性勞動(dòng)。第一類場(chǎng)景是幫助工作人員進(jìn)行智能電話普查和通知，比如通過智能機(jī)器人外呼服務(wù)高效完成社區(qū)普查和疫情通知的外呼任務(wù)，還可以就電話訪談內(nèi)容生成可視化信息。第二類場(chǎng)景是幫助線上醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行問診咨詢的AI應(yīng)答，比如一些聊天機(jī)器人可對(duì)新冠肺炎科普知識(shí)的智能查詢、疑似患者的智能問診及導(dǎo)診等服務(wù)。

這些AI應(yīng)用能夠在極短時(shí)間內(nèi)投入到防疫一線，并且逐步在全國(guó)各地的抗疫場(chǎng)景中推廣使用，一方面離不開這些AI技術(shù)團(tuán)隊(duì)的傾力付出和抗疫一線有關(guān)部門和工作者的有力配合，另一方面則可以看出AI技術(shù)在應(yīng)對(duì)多模態(tài)場(chǎng)景下的軟硬件耦合經(jīng)驗(yàn)的成熟以及在AI開發(fā)及部署流程上的高效實(shí)踐。

大考背后：極限操作下的AI抗疫速度

在這一次的AI抗疫中，體現(xiàn)出了兩個(gè)“高速”趨勢(shì)，一個(gè)是成熟技術(shù)的高速大規(guī)模部署，另一個(gè)則是新技術(shù)的快速應(yīng)用。

前者的典型場(chǎng)景，就是CT影像的落地。

在AI醫(yī)療中，醫(yī)療影像憑借著與圖像識(shí)別技術(shù)的完美契合度，已經(jīng)成為了一個(gè)非常成熟的領(lǐng)域。在抗疫之下，從確認(rèn)需求到完成測(cè)試上線只有幾天的時(shí)間，完成一套完整的CT影像AI診斷產(chǎn)品仍然需要一些“極限操作”。

首先，新冠肺炎的CT診斷是一項(xiàng)全新定制化產(chǎn)品。這意味著由于醫(yī)院的情況各不相同，所以大到醫(yī)院的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、CT 檢查設(shè)備，小到各種病例數(shù)據(jù)、醫(yī)生電腦工作環(huán)境，都需要進(jìn)行調(diào)試和對(duì)接。所以，與定制醫(yī)院和醫(yī)療機(jī)構(gòu)的需求溝通就成為非常重要的前期準(zhǔn)備工作。

其中最重要的就是前期的AI訓(xùn)練模型和敏捷開發(fā)。針對(duì)新冠肺炎的醫(yī)療影像診斷，多家AI團(tuán)隊(duì)早在春節(jié)期間就與武漢一線醫(yī)院開展相關(guān)合作，根據(jù)疫區(qū)醫(yī)院提供的大量真實(shí)的典型肺炎病例數(shù)據(jù)有效實(shí)現(xiàn)CT影像的AI檢測(cè)模型訓(xùn)練以及根據(jù)相對(duì)小樣本、不同病程造成的個(gè)體差異大的特殊場(chǎng)景進(jìn)行快速迭代的敏捷開發(fā)。

其次是AI產(chǎn)品的測(cè)試裝機(jī)工作。與 AI算法調(diào)優(yōu)測(cè)試同時(shí)，相關(guān)服務(wù)器硬件的配置測(cè)試也同步進(jìn)行。軟硬件系統(tǒng)的協(xié)同既要考慮到性能，功耗，穩(wěn)定性，安全性的綜合系統(tǒng)，也要考慮到AI產(chǎn)品在未來大規(guī)模推廣的成本因素。

接下來就是產(chǎn)品的落地部署。一是采取平臺(tái)化方式部署，采取集成功能，使得新增功能可以像搭積木一樣與原有平臺(tái)契合，做到即插即用。再就是遠(yuǎn)程異地部署和現(xiàn)場(chǎng)的裝機(jī)聯(lián)網(wǎng)和設(shè)備部署。其中涉及硬件產(chǎn)品與醫(yī)院CT檢查設(shè)備及工作電腦的兼容聯(lián)接問題，因此前期的溝通環(huán)節(jié)的細(xì)致與否就十分關(guān)鍵。

最后是系統(tǒng)上線后的最終閉環(huán)就是對(duì)醫(yī)生操作培訓(xùn)和遠(yuǎn)程維護(hù)，可以讓醫(yī)生們?cè)贑T 影像+AI 識(shí)別的系統(tǒng)的提示下，完成對(duì)原來有懷疑但不確定的病例進(jìn)行更確定的診斷。

至于新技術(shù)的快速應(yīng)用，AI測(cè)溫就是一個(gè)典型。

利用紅外感應(yīng)或熱成像設(shè)備檢測(cè)溫度并不是什么難事，但要將這一幾乎沒有被AI化過技術(shù)從頭開發(fā)并快速部署，對(duì)于技術(shù)開發(fā)和技術(shù)產(chǎn)業(yè)化能力都是一種挑戰(zhàn)。從目前幾家已經(jīng)上線的AI測(cè)溫的技術(shù)產(chǎn)品來看，他們主要都是采取“人體/人像識(shí)別+紅外/可見光雙傳感”的模式進(jìn)行人體測(cè)溫的快速開發(fā)。

人體識(shí)別和人像臉部識(shí)別已經(jīng)是普遍采用的AI技術(shù)，這次通過搭配外紅線感應(yīng)攝像頭設(shè)備，集合出人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)及圖像紅外溫度點(diǎn)陣溫度分析算法，可以對(duì)一定面積內(nèi)乘客的額頭溫度進(jìn)行檢測(cè)，即便是佩戴帽子和口罩也能夠快速篩查。

AI測(cè)溫更重要的是在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的靈活部署。第一種是固定機(jī)位，可以對(duì)主要通道內(nèi)的大部分行人進(jìn)行快速篩查，在無需行人配合或弱配合的情況下，完成 3-5人/批次的面部溫度快速檢測(cè)系統(tǒng)。而對(duì)于環(huán)境復(fù)雜度高、人員流動(dòng)性高的場(chǎng)景，還可以采取搭配智能手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行無接觸式遠(yuǎn)距離巡檢，有效降低工作人員感染風(fēng)險(xiǎn)。

此前在新加坡落地的AI測(cè)溫產(chǎn)品，則是配備了熱成像儀和3D激光攝像頭的智能手機(jī)。可以結(jié)合距離進(jìn)行分析，精確測(cè)量3米以內(nèi)的人體溫度。而這一套設(shè)備僅用兩周就實(shí)現(xiàn)了落地，而國(guó)內(nèi)的一些產(chǎn)品所用的準(zhǔn)備時(shí)間更短。

經(jīng)歷這場(chǎng)疫情的大考，對(duì)于這些AI技術(shù)公司來說更像是一種極限生存挑戰(zhàn)賽，也像是為贏得未來市場(chǎng)提前準(zhǔn)備的拉練賽。

過往皆為序章：“戰(zhàn)疫”之后醫(yī)療AI新機(jī)遇

盡管疫情來勢(shì)洶洶，又恰逢春節(jié)假期，但我們看到眾多案例中的AI技術(shù)團(tuán)隊(duì)都幾乎在第一時(shí)間行動(dòng)起來?？焖俚男袆?dòng)反應(yīng)得益于遠(yuǎn)程協(xié)作的高效溝通，也得益于AI技術(shù)本身的成熟積累。比如通過云端，AI團(tuán)隊(duì)能夠以模塊化方式實(shí)現(xiàn)的AI算法框架的整體開放，以集成化的方式進(jìn)行病毒藥物相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘和實(shí)時(shí)更新；比如在此次“戰(zhàn)疫”中AI部署跑出的極限速度，也源于在近幾年中AI產(chǎn)業(yè)特別是醫(yī)療健康領(lǐng)域的扎實(shí)落地經(jīng)驗(yàn)。

那么，經(jīng)此“戰(zhàn)疫”之后，我們也可以推測(cè)下醫(yī)療AI產(chǎn)業(yè)會(huì)迎來哪些爆發(fā)的機(jī)會(huì)？

可以預(yù)見，未來將會(huì)有更多的AI應(yīng)用參與到我國(guó)公共衛(wèi)生的技術(shù)保障體系當(dāng)中。比如，醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)和防疫部門可以建立相關(guān)的流行傳染病的智能監(jiān)控系統(tǒng)，確保在疫情爆發(fā)前期就能對(duì)感染人群和感染地區(qū)做出提前的監(jiān)測(cè)跟蹤和及時(shí)的防控。其次，則是在現(xiàn)有的公共監(jiān)控系統(tǒng)增加人體體溫智能監(jiān)測(cè)等功能，以應(yīng)對(duì)公共場(chǎng)所疫情擴(kuò)散風(fēng)險(xiǎn)。

另外，為更好地應(yīng)對(duì)此次疫情突發(fā)的緊急狀況，醫(yī)療AI相關(guān)的技術(shù)產(chǎn)品的模塊化、低代碼開發(fā)將成為一種趨勢(shì)。各大AI平臺(tái)可以提供集成具有統(tǒng)一接口的通用AI工具，以云化、服務(wù)化形式向疫區(qū)的相關(guān)機(jī)構(gòu)開放AI能力，IT人員在短時(shí)間內(nèi)即可完成疫情相關(guān)的應(yīng)用開發(fā)。

更深遠(yuǎn)的影響將是AI在公共醫(yī)療領(lǐng)域的大規(guī)模普及。這需要AI技術(shù)與包括像病毒篩查、藥物疫苗研發(fā)、醫(yī)療影像分析、智能診療、智能健康管理、醫(yī)療機(jī)器人等醫(yī)療環(huán)節(jié)開展深度合作。同時(shí)考慮到我國(guó)醫(yī)療資源、經(jīng)濟(jì)水平等地區(qū)差異等問題，醫(yī)療AI產(chǎn)業(yè)也會(huì)注重更低成本、更具落地性的解決方案，實(shí)現(xiàn)AI企業(yè)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)和廣大居民都能受益的健康醫(yī)療體系。

此次疫情，正在由危轉(zhuǎn)機(jī)。而這些醫(yī)療AI技術(shù)團(tuán)隊(duì)在此艱難時(shí)刻的付出，必在未來得到整個(gè)產(chǎn)業(yè)饋贈(zèng)的豐碩回報(bào)。

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