从诊疗到防控到群策群力，AI这样讲出抗疫的故事

“复工”在各地陆续开始，要说谁最紧张，产业聚集、流动人口集中地区的主管职能部门无疑在列。

南京市栖霞区就是如此。

打开地图，这是南京市重要产业、主要高校的聚集地之一，即将回宁的流动人口很大一部分都流向这里，巨量人员的信息核查、安全登记和提醒都成了挑战。

这时候，AI派上了用场，例如南京市公安局栖霞分局就部署了华为云、一知智能的“智能语音疫情回访系统”，通过语音机器人以民警设定的对话内容（如回南京时间等）对辖区暂住人员开展电话核查和提示。

在这里，AI的介入大大提升了效率、减轻了基层工作压力，更全面的信息掌握和宣贯也强化了疫情防控能力。

事实上，“语音机器人”以一顶百式助力排查只是AI众多助力抗疫场景之一。日前，工业和信息化部科技司发布了“充分发挥人工智能赋能效用 协力抗击疫情”的倡议书，倡议旗帜鲜明地给人工智能产业界吹响了冲锋号。华为云等一大批人工智能厂商纷纷响应并积极加入这场抗疫战争之中，基于前期积累，在较短的时间内开发出专门支持抗疫的各类AI系统、平台和产品。

AI既有科研支撑能力被集中发挥，“效率”的价值贯穿检测与防控

在一线，AI早已被直观地展现在大众面前，而其突出表现就是“效率”。

1、病毒核酸检测：AI推动原有核酸检测不断优化

核酸检测一直是确诊的必备程序，加速核酸检测的效率尤为重要，很多科技企业都在不断优化检测。

1月底，国内基于第三代测序技术的精准医疗公司希望组生物科技宣布完成了基于纳米孔测序技术的新型冠状病毒核酸全长检测试剂盒，以及基于纳米孔测序技术的宏基因组病原体检测方法。纳米孔测序技术具备实时、长读长、运行时间短、文库构建简单等优势。宏基因组病原体检测方法能够对快速演化的病原体以及其他未知的病原体进行检测。

而它的使用与华为5G以及华为云技术团队的紧密协作密切相关，云服务与AI技术能力帮助医院等地点更快速分析得到计算结果，完成病原体的检测和分析，对那些临时的或者缺乏相应计算设备的医疗点更有突出的价值。

2、医疗影像辅助诊断：膨胀的数字“倒逼”AI医学影像提速

2月12日，湖北省卫健委官网发布的最新疫情情况，新增了新冠肺炎“临床诊断病例”的具体数字。2月12日0时-24时，湖北省新增新冠肺炎临床诊断病例13332例。可以想象，各大定点收治医院影像科医师面临的巨大工作强度和压力。

疫情期间，各大AI厂商也在AI辅助医学影像方面寻求突破。例如，华为云与华中科技大学、蓝网科技等合作推出了新型冠状病毒肺炎AI辅助医学影像量化分析服务，该服务基于计算机视觉与医学影像分析能够精准诊断新冠肺炎影像的医生紧缺局面得到缓解，医生的工作负荷也将大大降低。

新冠肺炎患者肺内病灶多、变化快，短时间内需要多次复查，图像工作量很大，与庞大的确诊数量乘数叠加，使得CT影像的工作压力几何式增长，这时候如果有AI辅助，将有效减轻医生工作复核，提升诊断效率。

在保证准确率的基础上，效率变得尤为关键，这需要AI平台在算力上进行保障，例如华为云上述影像服务就基于华为自研Ascend（昇腾）系列AI芯片来实现单病例量化结果秒级输出，从而使得AI+医生复核的总体效率达到纯人工量化评估速度的数十倍。

3、抗病毒药物研发：AI药物研发按下加速键

AI应用于药物研发是近几年的热门，全球知名的糖尿病药物厂商丹麦诺和诺德在两年前就通过上线AI技术大大提升新药发现的效率。

而在疫情的急迫需求面前，这个热门被以“特事特办”的方式按下了加速键，也向更多人展示出AI的价值。 不久前，华为云EI医疗智能体团队联合华中科技大学、西安交通大学、中科院北京基因组研究所、华中科技大学等专家组成联合攻关团队，针对新冠肺炎进行了超大规模计算机辅助药物筛选工作，目前已经筛选出五种可能对新冠肺炎有效的抗病毒药物,开放提供相关研究机构和制药企业进一步药物研发参考。

AI介入药物筛选的主要价值是通过计算机模拟（靶向蛋白、小分子化合物等的建模，从分子动力学层面模拟作用机制）替代人工筛选（需要一种一种情况不停进行试验、测算），从而大大提升效率，例如华为云EI医疗智能体团队联合专家教授推出的筛选算法在数小时内完成了过去耗时数月的工作。

除了上述三个层面直接对抗病毒，AI在一线还有其他应用。比如，配送、送药、巡查、消毒......这些原本必须由医护人员完成的工作，现在可以交给医疗机器人完成。机器人代替人工提供的全自主免接触服务，不但避免医务人员交叉感染，还减轻工作人员的配送负担。

AI综合治理能力深化拓展，智能化城市治理走向“治本”

把目光从疫情前线转移，在防控二线层面，AI有了更多样化的表现，与城市治理有了千丝万缕的联系。

近日，华为云联合贝赛科技，在疫情防控期间为政府各机关、企业、高校、****等客户免费提供疫情智能分析服务，协助客户快速分析当前疫情情况、掌握相关疫情信息(咨询电话:400 690 0531)。这些主体利用AI协助疫情宏观分析和决策，本身就是城市治理中应对突发公共卫生事件在各个层面的表现。

而更具体到场景和案例看，这种抗疫“二线”的AI举动，城市治理的属性就更为明显。如果说AI对抗病毒只是针对单次疫情“治标”，那么通过AI在城市治理层面应对突发公共卫生事件，就显露出“治本”的一面。

1、群防群控：巨量人口基数催生快速排查机制

在巨量人口基数上，疫情的防控工作会更为严峻，而庞大的人口恰恰是城市化的产物。

反过来看，至少在中国超大城市不断发展、领先全球的情况下，我们有必要建立应对更有可能发生的公共卫生事件的群防群控体系。 探查、沟通到个人等工作现在可以让AI参与进来。除了南京市公安局栖霞分局案例，类似的例子还有更多。

例如，上海市安乔国际双语幼儿园的排查工作短时间难以完成所有排查。此外，人工电话还面临内容同步慢、通知内容完整性难以保证、数据难以统一、汇总等问题。

在AI加持的华为云智能语音疫情回访系统支持下，安乔幼儿园一天就完成了与2500位家长的内容标准化的电话沟通。该系统可以支持每小时超过9万通电话回访(如有需要，请拨打:400 926 0706)。

（编辑：威海站长网）

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