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监控知识

北京网络布线:抗击流行病和反罢工战争 人工智能能做什么?

作者:亿杰监控安装点击: 发布时间:2020-10-27

过去,我们一直在讨论人工智能将如何为医疗行业服务。现在,当新的冠状病毒爆发时,最现实的问题在于技术和企业面前:人工智能如何帮助征服流行病?

“10天内赶到建医院;运营商在两天内完成了移动宽带和5G基站的建设。用人工智能在短短14天内完成病毒基因组测序……”最近关于“预防和控制肺炎流行背后的黑色技术”这一热门话题的讨论,让网民们感叹科技的发展。

事实上,不仅是在这些方面,在疫情爆发期间,各种人工智能企业和技术团队反应迅速,显示了他们通过人工智能技术应对疫情的能力。2月4日,工业和信息化部还发布了一份文件,建议全国人工智能相关科学协会(协会)、联盟、企业和机构充分发挥人工智能的扶持作用,共同抗击疫情。

一方面,确诊和疑似病例越来越多,另一方面,技术援助的好消息不断传来。那么,当疫情进入一定阶段时,人工智能在防疫方面做了些什么呢?

医学研究:人工智能算法快速分析病毒基因以提高诊断效率

在28,060例确诊病例中,24,702例疑似病例,564例死亡,1,153例治愈。这是截至2月6日07: 41最新更新的全国新型冠状病毒疫情数据。

其中,新型冠状病毒患者的快速诊断仍面临一定困难。2月3日,中国工程院院士、国家卫生安全委员会高级专家组成员李兰娟在武汉接受中央电视台采访时表示,目前武汉的检测试剂数量不够,所以不是每个人都能被检测。核酸检测试剂的短缺和假阴性正在影响新型冠状病毒患者的诊断。

在这方面,中山大学数据科学与计算机学院教授路遥在接受新浪科技采访时也提到,目前核酸检测是通过生化试剂盒进行的。然而,由于质量参差不齐,需要多次检测来确认诊断,并且存在一定的假结果,导致大量疑似患者无法快速确诊。

然而,最近人工智能算法的介入带来了好消息。浙江省疾控中心推出的全基因组自动检测分析平台将病毒基因分析的效率从1小时降低到了半小时。据悉,该分析平台由浙江省疾病预防控制中心、阿里达摩医院和杰毅生物共同搭建。

阿里巴巴达摩研究所的算法专家顾斐在接受新浪科技采访时表示,该平台由三部分组成。第一部分是样本提取和数据库建设,这是杰毅生物的责任。第二部分是测试,由浙江省疾病预防控制中心完成,该中心最初拥有测试系统和设备。第三部分是阿里达摩研究所团队负责的分析服务。

顾斐目前正在前线参与该平台的研究和分析。他说他最初是在达摩学院研究基因相关领域,并在一月底紧急情况下加入了一线研究团队。他已经参与了一个星期了。

据介绍,与传统的病毒基因检测方法相比,该全基因组检测分析平台在几个方面进行了改进和优化。

首先,检测范围广。与核酸检测(主要检测病毒序列的两个片段)相比,采用人工智能算法的全基因组检测分析平台能够基本覆盖病毒的全基因组,避免了传统检测方法中的假阳性、假阴性等漏检问题。

其次,病毒变异可以提前发现。

第三,分析平台配备了蛋白质结构分析功能。顾斐说,“病毒有它的序列。这个序列就是我们现在正在测试的。这种病毒的蛋白质结构是它真正的毒性所在。当然,蛋白质结构与序列有关,但它也需要一套分析方法来构建其结构。”分析平台还提供分析功能

然而,目前,该平台仍被更多的开发者使用和操作。医务人员的操作相对复杂,需要在开发人员的指导下操作。“医务人员需要一定的时间来操作”。

“要克服的困难可能是时间限制和繁重的任务,还有一些内容我们需要在现场开发,而不是在以前。”顾斐说。

他说,全基因组测试和分析平台将在未来努力推广到更多省市的疾病预防控制中心。虽然它仍处于优化阶段,但通过科技力量抗击这一流行病将是一种趋势。

路遥在采访中还提到,目前,基于人工智能的图像分析辅助临床医生决策和诊断已经被越来越多的医生所认可,这在一定程度上缓解了目前核酸检测的困境。“人工智能确实可以快速分析病毒基因,这对于相关药物和疫苗的快速开发具有重要意义,并已在药物开发领域获得成功应用。”

此外,他还提到人工智能还用于药物靶标确定、先导化合物筛选、临床试验演示等场景。例如,澳大利亚弗林德斯大学的研究人员去年9月开发的新疫苗使用人工智能技术来筛选化合物。

智能机器人:无人设备扮演关键角色

与数据分析和医学研究的专业局限性相比,智能硬件在医院和患者中的应用更加广泛。

随着疫情的发展,包括猎户星座、斯皮策在内的一批人工智能企业纷纷推出智能医疗服务机器人,对疫情前线进行救援。

北京大学首钢医院医疗服务机器人

其中,猎豹移动为疫情投入的猎户座星捐赠的医疗服务机器人已被送到压力很大的武汉火神山医院、北京大学首钢医院和海淀医院。它可以根据医院的需要分别提供实验室检测和药物。

斯皮策推出的防疫控制机器人可进行居民回访、信息通报、流动人口调查、健康监测和防护建议,并记录和定期跟踪重点人群的疫情信息。

无锡智能配药机器人应用于配药过程中,使操作者无需直接接触药物。配药过程由机器完成,可以避免药物交叉污染和空气污染。该系统已在武汉红十字医院重点科室投入使用。

中国移动和达美科技联合捐赠的两个5G云智能机器人已经部署在武汉协和医院和同济天佑医院,包括服务机器人和消毒清洗机器人。

测温巡逻机器人降落在广州黄埔,协助一线民警在危险、高强度的工作环境中完成调查和预防任务。

……

网民们表示,去年仍有许多人在讨论5G的使用。此后,5G和云计算将更快地应用到各行各业,并且可能会出现大规模采用机器服务的热潮。

云机器人正在调试中。云机器人正在调试中。

有些人甚至认为5G机器人可以发展自我生产功能。如果服务机器人大规模铺设,武汉将充满机器人,它们将被用于清洁、运送蔬菜、消毒和防疫。

在抗击这种新型肺炎的斗争中,我们看到许多坚守一线的医务人员透支了体力,许多医院甚至医务人员都很紧张。智能服务机器人的出现在一定程度上缓解了这一现象。专家、学者和越来越多的人开始关注人工智能硬件在这一流行病中的作用,并承担更多的基础工作来减轻医务人员的负担。

路遥告诉新浪科技,据他了解,目前的医疗服务机器人具有相关功能,如视觉、语音、导航、大数据支持等。它可用于无人诊断、自动应答发热询问、引导患者和初步诊断治疗,并可实现医生对患者的远程诊断和治疗,避免了医疗机构之间直接接触导致交叉感染的可能性

另一方面,在医疗护理过程中,用机器人代替简单但劳动密集型的传递实验室检验、药物等过程工作,也可以减少医务人员的工作量,避免医务人员在传递路径上感染的可能性。

“总而言之,可以看出医疗服务机器人可以使用数据和智能技术来帮助医务人员更有效、更安全地诊断疾病。”路遥说道。

数据分析:人工智能温度测量快速有效地到达人群

当然,医学研究和智能机器人仍处于实际应用的初级阶段,以前很少有医院广泛使用它们。

中国科技大学副研究员、《科技袁人》栏目发言人袁兰峰在接受新浪科技采访时表示,人工智能医疗实际上比原先想象的要困难得多。“据我所知,近年来,许多组织都在尝试将人工智能应用于医学。在最初的热潮过去后,许多失败了,比如IBM的“超级大脑”沃森机器人

他引用了一些专家和朋友的意见,认为人工智能医疗的主要突破不应该是最初的想法,让人工智能进行诊断,而应该是辅助医疗,如自动采集体温、提醒病人复诊等。在这些方面有很大的潜力。

事实上,与医学研究相比,人工智能已经在数据分析、体温测量等领域应用于防疫。

开放式人工智能温度测量系统

2月4日,师旷推出了人工智能温度测量系统,并在海淀区海淀政务大厅和部分地铁站进行了试点应用。该系统采用“人体识别人像识别红外/可见光双重传感”的解决方案。与传统的测温筛选方法相比,该系统具有较高的识别效率,能够在不接触的情况下测量温度,识别误差小于0.03。

此前,百度人工智能多人温度快速检测解决方案也已在北京清河站使用。

人工智能温度测量系统登陆北京清河站

其中,师旷人工智能测温系统由海淀区和中关村科技城管委会统一调度。新浪科技发现,除了这一计划,中关村管委会此前还收集了示范区企业参与抗击疫情的新技术、新产品和新服务的供应信息。

北京中关村管委会宣布,首批名单包括来自86家中关村企业的138项新技术、新产品和新服务,涵盖了抗击疫情的各个方面,包括病毒检测、疫苗研发、临床治疗、医疗保护、智能诊断、疫情分析和发布,大部分产品和服务可以立即投入使用。

袁兰峰在采访中提到,技术显然在疫情中发挥了非常重要的作用。例如,病原体的快速鉴定、对其结构的快速检测、对其分子作用机制的理解以及检测试剂的快速发展都远远超过了以前。此外,即使它对疫情没有直接作用,但能够帮助社会保持隔离运行的技术,如各种远程教学、远程办公软件和平台,也发挥了重要作用。

不过,陆耀还表示,由于当前主流机器学习方法的可解释性较弱,并且需要发现生物学和医学学科(如流行病学)中数据的内在联系,并通过这些联系指导离线实践,因此人工智能技术暂时无法取代主流方法用于更严格的流行病科学研究(如疫苗制造和药物研发)。

当然,数据分析在疫情现场的应用仍然相对直观有效,如人工智能多人体温快速检测解决方案、接触追踪等相关技术都是有效的。

在它看来,机器学习和计算科学等数据在这种流行病中起到了辅助作用。其中,对控制疫情最有帮助的应该是接触追踪、数据预测和新的流行病学传播模型。

“但我们也可以看到,数据和智能技术有助于医务人员

在人工智能为医疗服务的一些场景中,我们听到了许多案例:健康管理、辅助医学研究平台、疾病风险预测、辅助诊断和治疗、医学图像分析、药物挖掘等。人工智能如此强大,有可能取代医生吗?

事实上,正如专家所说,人工智能目前在医学上是作为一种辅助功能使用的,严格的科学研究不能暂时用人工智能技术取代主流方法。但是随着科技的发展,人工智能真的可以在未来的突发公共卫生事件中扭转潮流。只是,我们不希望另一个突发公共卫生事件发生.


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