世界人工智能大会云端峰会
今天进入第三天
上午，“智能健康、共筑家园：
AI+公共卫生专题论坛”如期举行
中国工程院院士李兰娟、医院感染科主任张文宏、复旦大学上海医学院副院长吴凡等嘉宾，就“AI如何应对全球性公共卫生突发事件”这一话题展开对话，同台观点交锋，分享各自见解。
李兰娟：AI帮助病例早期筛查、老药新用
在论坛上，中国工程院李兰娟院士讲述了自己“三进武汉”的抗疫经历，以及这期间AI和大数据如何推动疫情防控和病例治疗。她表示，在抗疫过程中，国家适时出台政策，鼓励用人工智能等新技术抗击疫情，已在公共卫生大数据、疫情研判、疫情防控、情绪管理等10余方面崭露头角。
“我们通过防控仿真模拟平台和智慧抗疫APP，对高危人员进行早期筛查，其中AI筛准确率达91%。”
李兰娟说，人工智能在此次新冠疫情的防控、筛查诊断等方面起到了非常重要的作用。而在疫情期间，大家开展了远程会诊、远程咨询等工作，这些互联网医疗模式对于今后的医疗改革也将起到非常重要的推动作用。
人工智能还成为了寻找“老药新用”的有力武器。“我们研究团队通过人工智能算法，从个上市药物中筛选出5个老药，其中4种老药在体外细胞实验证实有明显抑制病毒药效。”李兰娟说，通过“老药新用”筛选有效的抗病毒药物，这对于减少重症发生非常重要。
展望未来，人工智能还可以发挥哪些功用？李兰娟表示，用“AI+移动大数据”实现全国范围的传染病症候群主动监测。她阐述说，“AI+大数据”可在准确的位置和时间监测人群的症状体征，并进行异常症状提醒，实现传染病症候群主动监测。
吴凡：AI挖了一条安全带
在论坛设置的“高峰对话环节”，“疾控女侠”吴凡和“硬核医生”张文宏同台坐镇，对于人工智能在这次疫情中的应用和未来的发展趋势，展开了精彩交流。
在疫情防控中，大数据和人工智能对传染病的智能监测和预警能起到什么样的作用？
吴凡举了一个例子。医院，诊断的是单个病人，如果没有大数据的的动态感知和智能分析的话，医院的病例之间是没有办法进行关联的。“A医院报一个，B医院报一个，无法联系起来看。”
而如今，有了大数据和人工智能之后，第一个作用就是不同地方发现的散在病例，非常态的情况下的爆发、聚集，这是一种动态感知；第二，叠加一些其他的大数据来进行深度的挖掘和分析，比如说这些病例和活禽市场有没有关系；第三，还有一个最大的功能就是预测，可以提供综合各种信息之后的预知预警。
吴凡还举例说，像是一些以病媒传播的传染病，如通过蚊虫传播的登革热，就可以结合当地的天气情况、蚊虫的密度情况，就可以预测病毒的传播趋势，及时做好预警，从而提前做好医疗物资的储备。
“我们可以通过给人工智能不断‘喂料’，来构建人类需要的模型，让它更加聪明更精准，从而帮助人类进行一些监测、预警。”吴凡说。她表示，人工智能通过追根溯源、寻找密接者，相当于第一时间在人群和感染者之间，竖起了一道防护墙，挖出了一道“安全带”。
张文宏：什么都让机器做了，技术发展就歪了
随着人工智能的发展，将来会不会取代人类的工作？对于这一点，张文宏并不持乐观态度。
“什么事情都让机器做了，这不是什么好事。大数据将来的发展，我觉得一定要精准，哪些东西能给我们做增量，而不是取代我们，取代毫无意义。”张文宏说。
张文宏：机器不能把人都取代了00:45来自话匣子他认为，大数据的产生不能剥夺人类劳动的需要，但现在的技术发展有时“歪了”。“大数据的发展必须跟人类的长远发展方向一致，如果大数据把人取代掉，来获取更低的成本，这是完全错的。”
张文宏说，然人工智能有了一定程度的运用，也帮助临床医生做了辅助诊断，但目前在临床一线，人工智能和大数据的运用依旧还存在较多的障碍，人工还是绝对主力。
他以影像学为例，这是人工智能进入的第一个领域。但在最初，当人工智能遇到新冠这样的“新问题”时候，读片肯定是读不出来的，还是要靠人类通过经验和科学来应对新问题。
他认为，在构建人类命运共同体的共同目标下，应该正确理解人的智慧与人工智能的关系，大数据的发展一定要与人类命运共同体一致。“如果只追逐利润，我认为会失败。”
张文宏认为，要充分利用技术，但不能迷信技术。“人工智能最终是服务人类的，人类的发展是无限的，但是科技，特别是人工智能现在发展过快。”他表示，“我相信人工智能会是后时代的科技，第三次革命以后的新一次革命，我们很难想象这次革命发展会走到哪里，人类应该对科技保持敬畏之心。”
在合适的时间窗口应用AI，可以事半功倍
吴凡认为，AI和人之间不是谁取代谁的关系，而是互动和帮助，这样才能达到更优的效果。
她提到疫情之初，国外一家机构所作的研究，其中预测以上海的人口密度和人员流动，最终新冠肺炎疫情的感染者将达到80万。“后来事实证明并非如此，上海的本土病例只有多，跟这个数字差了几个数量级。”
同样是运用了大数据模型分析，运用了人工智能，为什么结果会和现实相距十万八千里呢？吴凡说，这是因为传染病在不同地区的传播，具有不同的流行态势和参数，而这些参数的估计是靠人的。在上海的疫情防控中，他们除了运用传染病模型，还加了人的社会交往神经网络模型，从而使模型的预测更加精准。
吴凡说，在实践中，人类的智慧和AI的智慧可以相互补足。“AI可以尝试去做人类大脑不可及的方向。人类往往受限于经验、学识等，但机器却有无限潜力，因此要学会利用AI的长处弥补人类的短板，做到人和机器完美结合。”
比如，在农村缺医少药地区，受限于村医的经验学识等，老百姓痛疾无法缓解，此时借助AI，一些常见病、多发病等常见问题可以解决，这便是好的。
而在张文宏看来，在合适的时间窗口应用AI这项技术，这一点至关重要。
“对于传染性疾病，其防控核心便是快。”张文宏说，上海自新冠肺炎疫情蔓延初期便引入大数据进行管控，给予了专家可以操作的时间，取得了良好效果。一旦传染病感染呈指数级上升，届时即使大数据跟踪到了，医疗资源也无法及时跟上。这也就意味着，抓住时间节点，人工智能能让疫情防控事半功倍。
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