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MIT科技評論發布百度AI戰疫成果 全球疫情升級凸顯“中國經驗”

基于疫情的全球影響,世界各地的科技、醫學屆人士正在積極運用以人工智能為代表的新興技術對抗新冠疫情。

近日,《麻省理工科技評論》發表了題為“百度如何運用人工智能抗擊疫情”的報道,整體展現了百度AI技術在病毒分析、實時篩查、輔助診療、大數據分析等方面的應用成果。報道指出,人工智能開始在公共衛生領域發揮重要作用,政府機構及企業越來越多地尋求AI技術以抗擊疫情,此次疫情中展現出的數字鏈接,其規模是傳染病史上前所未有的。

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COVID-19新冠病毒具有難以預測、傳染性強的特征,因此學術和醫學界認為分析病毒結構,并全力研發疫苗應當是首要任務。1月30日,百度向從事抗疫工作的全球科研醫療團隊免費開放了線性時間算法 LinearFold 以及世界上現有最快的 RNA 結構預測網站,可將新型冠狀病毒 RNA 二級結構預測提速120倍。

報道指出,近期研究顯示指導細胞復制蛋白質的信使RNA(mRNA)二級結構與其功能性半衰期存在相關性,并且能夠影響蛋白質翻譯。快速進行病毒結構分析可以大大縮短設計具有更高穩定性和更好效力的潛在mRNA疫苗所需的時間,從而為挽救千萬人生命提供了機會。

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疫情不斷擴散,在交通樞紐等人流密集地區進行實時篩查和監控,對于遏制病毒傳播有重要作用。百度研發了AI測溫系統,可在視頻監控人流中找出體溫異常的對象,而發熱正是冠狀病毒感染癥狀之一。該技術實現了單人通道順序通行下1分鐘內逾200人實時體溫檢測,目前已在北京清河火車站、數字北京大廈等交通樞紐、商業樓宇、行政機構、醫療設施及居住社區等地部署。百度還開源了業內首個口罩人臉檢測及分類模型,準確率高達97.27%。

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另外,更自動化、更具實用性的輔助診療應用也涌現了出來。肺部CT是新冠肺炎篩查和診斷的重要依據,但面對成倍增長的病人CT影像,一線的醫生資源卻十分有限。腫瘤數據平臺和醫療數據分析企業連心醫療,基于百度飛槳開源深度學習平臺開發了肺炎CT影像分析的人工智能模型,并將其開源。基于該模型的肺炎評估篩查系統已首先在湘南學院附屬醫院投入使用。為減少感染風險,并為醫療資源匱乏地區的人群提供服務,百度還上線了在線問診平臺。平臺擁有超過10萬名呼吸科急診科專業醫生,目前已經回應了超1500萬次用戶咨詢。

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在各地持續追蹤新冠病毒潛在傳播工作中,自動化電信服務也有效地運用于關鍵信息的收集。百度研發了智能外呼平臺,平臺可支持每秒撥打1500個電話,目前已累計撥打300多萬次電話,詢問人們近期的出行軌跡、密切接觸人群和當前的健康情況。醫療機構、省級疾控中心和社區可以運用該平臺來追蹤新冠病毒在特定地區的傳播,并根據地方情況來做好醫療保障。

人工智能和大數據還可以用于更好地了解與新冠病毒相關的關鍵事件和位置,確定其來源并測算傳播速度。 百度地圖的遷徙大數據平臺,正是運用人工智能驅動的地圖系統來識別高風險地區的人群流動。平臺顯示的武漢遷出人群軌跡基本上也符合新型冠病毒的早期傳播情況。《麻省理工科技評論》指出,人工智能驅動的數據分析可以為專業人員提供有價值的實時洞察,從而加快當地的準備和應對工作。

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無人駕駛車輛正在高風險區域運送物資并為醫院消毒,無接觸式作業可有效減少人際傳播,緩解醫療人員緊缺的問題。百度自動駕駛平臺Apollo與新石器合作,為北京海淀醫院運送物資和食物,每天可服務100多位一線醫護人員。百度Apollo還向致力于抗擊疫情的企業免費開放了低速微型車套件及自動駕駛云服務。

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人工智能技術應用展示出了巨大的想象力。我們能夠深入了解并預測新冠病毒的發展情況,快速得出影響公眾認知的分析結果,加快疫苗的研發工作,并為感染者以及數以萬計的抗疫專業人士提供幫助。在當前的全球疫情大考中,百度AI戰疫的案例或將提供不錯的思路。

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