MIT科技评论发布百度AI战疫成果 全球疫情升级凸显“中国经验”

基于疫情的全球影响，世界各地的科技、医学届人士正在积极运用以人工智能为代表的新兴技术对抗新冠疫情。

近日，《麻省理工科技评论》发表了题为“百度如何运用人工智能抗击疫情”的报道，整体展现了百度AI技术在病毒分析、实时筛查、辅助诊疗、大数据分析等方面的应用成果。报道指出，人工智能开始在公共卫生领域发挥重要作用，政府机构及企业越来越多地寻求AI技术以抗击疫情，此次疫情中展现出的数字链接，其规模是传染病史上前所未有的。

COVID-19新冠病毒具有难以预测、传染性强的特征，因此学术和医学界认为分析病毒结构，并全力研发疫苗应当是首要任务。1月30日，百度向从事抗疫工作的全球科研医疗团队免费开放了线性时间算法 LinearFold 以及世界上现有最快的 RNA 结构预测网站，可将新型冠状病毒 RNA 二级结构预测提速120倍。

报道指出，近期研究显示指导细胞复制蛋白质的信使RNA(mRNA)二级结构与其功能性半衰期存在相关性，并且能够影响蛋白质翻译。快速进行病毒结构分析可以大大缩短设计具有更高稳定性和更好效力的潜在mRNA疫苗所需的时间，从而为挽救千万人生命提供了机会。

疫情不断扩散，在交通枢纽等人流密集地区进行实时筛查和监控，对于遏制病毒传播有重要作用。百度研发了AI测温系统，可在视频监控人流中找出体温异常的对象，而发热正是冠状病毒感染症状之一。该技术实现了单人通道顺序通行下1分钟内逾200人实时体温检测，目前已在北京清河火车站、数字北京大厦等交通枢纽、商业楼宇、行政机构、医疗设施及居住社区等地部署。百度还开源了业内首个口罩人脸检测及分类模型，准确率高达97.27%。

另外，更自动化、更具实用性的辅助诊疗应用也涌现了出来。肺部CT是新冠肺炎筛查和诊断的重要依据，但面对成倍增长的病人CT影像，一线的医生资源却十分有限。肿瘤数据平台和医疗数据分析企业连心医疗，基于百度飞桨开源深度学习平台开发了肺炎CT影像分析的人工智能模型，并将其开源。基于该模型的肺炎评估筛查系统已首先在湘南学院附属医院投入使用。为减少感染风险，并为医疗资源匮乏地区的人群提供服务，百度还上线了在线问诊平台。平台拥有超过10万名呼吸科急诊科专业医生，目前已经回应了超1500万次用户咨询。

在各地持续追踪新冠病毒潜在传播工作中，自动化电信服务也有效地运用于关键信息的收集。百度研发了智能外呼平台，平台可支持每秒拨打1500个电话，目前已累计拨打300多万次电话，询问人们近期的出行轨迹、密切接触人群和当前的健康情况。医疗机构、省级疾控中心和社区可以运用该平台来追踪新冠病毒在特定地区的传播，并根据地方情况来做好医疗保障。

人工智能和大数据还可以用于更好地了解与新冠病毒相关的关键事件和位置，确定其来源并测算传播速度。百度地图的迁徙大数据平台，正是运用人工智能驱动的地图系统来识别高风险地区的人群流动。平台显示的武汉迁出人群轨迹基本上也符合新型冠病毒的早期传播情况。《麻省理工科技评论》指出，人工智能驱动的数据分析可以为专业人员提供有价值的实时洞察，从而加快当地的准备和应对工作。

无人驾驶车辆正在高风险区域运送物资并为医院消毒，无接触式作业可有效减少人际传播，缓解医疗人员紧缺的问题。百度自动驾驶平台Apollo与新石器合作，为北京海淀医院运送物资和食物，每天可服务100多位一线医护人员。百度Apollo还向致力于抗击疫情的企业免费开放了低速微型车套件及自动驾驶云服务。

人工智能技术应用展示出了巨大的想象力。我们能够深入了解并预测新冠病毒的发展情况，快速得出影响公众认知的分析结果，加快疫苗的研发工作，并为感染者以及数以万计的抗疫专业人士提供帮助。在当前的全球疫情大考中，百度AI战疫的案例或将提供不错的思路。