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預警?預防?AI戰“疫”還有哪些可能

2020-07-10 06:37暫無閱讀:1351評論:0

2020世界人工智能大會開幕式云端峰會嘉賓對話。大屏幕左起:朱民、陳杰、沈向洋(連線)、張文宏。 袁婧攝

在全球戰“疫”的大背景下,今年的世界人工智能大會把主題定為“智聯世界 共同家園”。開幕當日,人工智能(AI)技術的這場抗疫實戰也成了會場內外的熱點話題。大家的共同關注是:AI能否在疫情的預警、預防上發揮更大作用?能否真正讓城市生活更智能、更安全?

“在抗疫過程中,從資源調配、追蹤,到大家現在使用的安全碼等,這一切都是人工智能發展的結果。”在清華大學國家金融研究院院長朱民看來,目前已基本形成的共識是——人類的工作生活將逐漸從線下移到線上,生活也發生了根本變化。線上辦公、線上娛樂、線上消費、線上會議都會成為常態,給未來人工智能發展打開了廣闊天空,“人工智能大潮正在到來,這是毫無異議的”。

身在國外的清華大學教授沈向洋通過視頻分享了他對人工智能發展的新見解:“疫情讓人工智能真正有機會應用到很多方面。一方面,加速推進預防診斷治療相關科學研究,特別是療程手段的突破;另一方面,可以從全球衛生健康、流行病學數據里提取內容進行分析,直觀立體展現疫情的特征、變化、趨勢、傳播,及時分享給在場的、甚至全球各地的醫生,大家能夠一起看到怎么去應對健康風險。”

沈向洋表示,應對疫情必須要有一些新的手段,特別是AI輔助的遠程協作可以更好推動醫療資源的平等分享,讓有限的醫療資源幫助更多人。而在基礎研究方面,隱私保護、標準化、可操作性等要進一步推進,讓醫療安全、高效、可靠分享。

“手機記錄跟蹤的信息可能會給醫療防控帶來幫助。”深度學習三巨頭之一——加拿大蒙特利爾大學計算機學教授約書亞·本希奧通過視頻詳細介紹了他最近在AI助力全球抗疫方面的研究。在本希奧看來,疫情防控中對于癥狀的追蹤不是簡單的事,有時癥狀不一樣,嚴重程度也不同,需要考慮很多因素。最好的辦法就是用機器學習,把這些碎片信息整合起來。

本希奧表示,手機收集數據的工具對于公共衛生管理來說是很珍貴、很有用的。公共衛生管理部門可以據此決定測試誰,比如風險更高的人或者有接觸史的人是否需要優先測試,又如是否可能出現大疫情,因為通過數據能看到傳染概率是否在某些地區已大幅上升,這對公共衛生是有意義的。

“從此次抗疫中的表現看,人工智能的運用還是一個起點。”作為一名AI用戶,復旦大學附屬華山醫院感染科主任張文宏表示,未來,人工智能可以在公共衛生監測體系的運用上發揮更大作用。醫療和公衛兩個網絡都離不開大數據,應當把線上數據和線下數據融合起來,構成一個完整的體系。

中國工程院院士、同濟大學校長陳杰也認為,在防疫和醫療衛生方面,人工智能還有更多潛力可挖,“現在很多數據,包括一些數據的學習方法,還是基于質量比較高、有標識性的數據。如何有效整合、處理我們獲取的不同時空的數據,怎樣面對大量數據疊加起來的‘涌現現象’,如何分辨數據真假等,都是需要面對的問題”。

沈向洋則強調,人工智能必須解決的就是數據問題,“未來可以做到秒級畫像、分鐘預警、小時診斷,只有把采集數據、打通數據、分析數據有機整合,人工智能才能真正發揮它的作用”。

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