AI捂热冰冷疫情：阿里协助缩短确诊时间至半小时，百度绘出疫情百态

年关之际，武汉一场肺炎让国人的新年过得并不舒坦，随着确诊病例的不断爬升，疫情变得愈发严峻，在这场与时间的赛跑中，AI 可以帮助我们看得更远，跑得更快。

从前期疫苗研发到一线医院再到后期防控，AI 都有施展空间，小到为医护人员争取时间休息，大到为研发药物提供线索。

科技、病毒或许都是冰冷的，但是运用科技、战胜病毒的我们却是澎湃且火热的。

撰文 | 凡雪

编辑 | 四月

2019 年 12 月 31 日，两份落款为武汉市卫健委的紧急通知在网络流传。次日，武汉卫健委便澄清疑似 SARS 的说法：「到目前为止未发现明显人传人现象，未发现医务人员感染」。

从官方辟谣到武汉市市长周先旺宣称已有 500 万人因春节、疫情离开武汉，期间不过一个月不到。

从政府对疫情的态度变化，可对此次爆发的肺炎真实情况一窥一二。除此之外，普通人对疫情的认知大都来自不断攀升的确诊病例，脱销的口罩，微信群鱼龙混杂的新闻、谣言，它们让疫情真实面目靠近同时也让它变得模糊。

在接近病毒真实的名单上，除了科研人员，前线的医生护士，如今还要添上 AI，AI 可以处理大量的文献筛选、数据分析，并保证 7*24 小时高危环境下工作。

此次武汉肺炎中，科研、医护人员与 AI 的协作也让接近真实、战胜疫情指日可待。

1 前端：AI为疫苗研发、药物筛选 按下加速键

1 月 24 日，首株新型冠状病毒毒种被成功分离，其毒种信息及电镜照片也被公布，成功分离之后，中国疾控中心宣布启动疫苗研发，并进行新型冠状病毒肺炎的药物筛选。

第一株病毒毒种电镜照片

在国家卫健委高级别专家组成员李兰娟看来，成功分离病毒毒株，意味着已经拥有了疫苗的种子株。有了种子株，就可以培育疫苗株，通过疫苗株可以制备疫苗。

然而，整个过程除了必需的审批流程，想要得到预期的疫苗，需要经过大量的医学文献筛选，数据分析，还要反复修改流程、检测结果，李兰娟说道。

紧急的疫情面前，与时间一起流逝的更有可能是鲜活的生命。

2019 年 9 月，药明康德等机构在 Nature 子刊上发表新研究显示，研发新药时利用 AI 算法，21 天内就能够设计出潜在分子架构，并在 46 天内完成初步生物学验证。

根据药明康德计算，这个系统能省下数月到数年的研发时间，省下几十亿美元的高昂研发开支。

擅长数据分析、文献筛选的 AI 可以在前期药物研发中大有可为，同时节约研发投入，更重要的是，它可以大幅缩短研发周期，让我们在这场与时间和疫情的赛跑中，抢占先机。

1 月 29 日，阿里云正式宣布：疫情期间，向全球公共科研机构免费开放一切 AI 算力，提供 AI 算力，支持病毒基因测序、新药研发、蛋白筛选等工作，帮助科研机构缩短研发周期。

此前，阿里云曾与基因公司联合打破世界纪录：仅用 15 分钟，即可完成高精度的个人全基因组测序。此前，科学界普遍需要 120 个小时才能完成类似流程。

全球健康药物研发中心GHDDI

就在这次疫情中， 全球健康药物研发中心 GHDDI 与阿里云合作开发人工智能药物研发和大数据平台，针对 SARS/MERS 等冠状病毒的历史药物研发进行数据挖掘与集成，开放相关临床前和临床数据资源，计算靶点和药物分子性质， 并跟进新型冠状病毒最新科研动态，为新冠状病毒科学研究提供重要数据支撑。

GHDDI针对此次新型冠状病毒蛋白质序列实现部分靶点的同源建模工作

「不打无准备之战」，速度固然重要，但在研发针对新型冠状病毒的药物过程中，首先需要「知己知彼」，了解病毒才是题中之义。

此次引起武汉肺炎的新型冠状病毒与「非典」病毒、艾滋病毒、埃博拉病毒、流感病毒一样，都属于 RNA 病毒，其单链结构导致病毒更容易变异、不易开发疫苗，RNA 序列有丰富的空间结构，而这些结构能决定 RNA 的功能，进而帮助设计分子药物和分子检测仪。

然而，如果采用传统算法认知 RNA 序列，花费时间较长，序列长度翻一倍，就要付出 8 倍的计算时间，而冠状病毒的基因组又是所有 RNA 病毒里最长的，长达 3 万个碱基，最快的经典算法也需要 55 分钟。

擅长应付大规模并行重复计算的深度学习算法因此有了发挥的舞台。

百度 LinearFold 算法仅需 27 秒就能解出新型冠状病毒全基因组的 RNA 二级结构，提速 120 倍。

1 月 30 日，百度研究院宣布，将向各基因检测机构、防疫中心及全世界科学研究中心免费开放线性时间算法 LinearFold 以及世界上现有最快的 RNA 结构预测网站，以提升新型冠状病毒 RNA 空间结构预测速度，助力疫情防控。

由于新型冠状病毒是基因组序列最长的病毒之一，临床诊断需要将患者样本与该病毒基因序列进行比对才能确定诊断结果。

目前医院普遍采用的核酸检测方法只能检测到病毒基因的局部，一旦病毒发生变异，就可能出现漏检情况。

2月1日，浙江省疾控中心上线自动化的全基因组检测分析平台，该平台由浙江省疾病预防控制中心、阿里达摩院医疗AI团队和杰毅生物技术公司共同研发。

达摩院算法专家顾斐博士在疾控中心基因检测分析现场

利用阿里达摩院研发的AI算法，采用不同于核酸检测方法的全基因组检测技术， 对疑似病例的病毒样本进行全基因组序列分析比对，能够有效防止病毒变异产生的漏检，可将原来数小时的疑似病例基因分析缩短至半小时，并检测出病毒变异情况。

了解病毒本身之后，病毒的软肋也不可「放过」，人工智能可以根据以往药物数据库和大量过往文献研究内容的筛选挖掘，得出有价值的结论。

燧坤智能自主开发的人工智能文本挖掘及预测模型（TextDTI, DTI = Drug-Target Interaction）便据此得到数十个已报道对 SARS、MERS 等冠状病毒有抑制效果的药物化合物，整理成可作为潜在抗 2019-nCoV 的「老药新用」候选药物列表，为进一步针对 2019-nCoV 的药物筛选及临床验证提供一定的科研依据。

燧坤智能是一家利用人工智能算法发掘疾病作用靶点、发现已知药物新适应症、提升新药筛选效率等的 AI+生物科技公司，1 月 29 日，燧坤智能向临床机构、科研院所及生物医药企业免费公开此次研究成果，用于下一步的试验及临床验证。

在接近病毒真实的过程中，这一阶段的 AI 应用显得关键而又硬核，首先在茫茫的数据与医学文献中将病毒揪出，再制造天敌（疫苗、药物）攻克。

2 防控一线：冲锋站岗的机器人们

如果经常关注新闻，那你一定可以发现，最近疫情报道中，医院里时不时会出现新面孔——圆柱形的身材加上略微笨拙的步伐。各式各样的机器人让我们看到，奋战在一线，不只是医护人员。

（此前我们曾报道：入驻武汉协和、上海仁济等，杀毒能力99%以上的机器人登场！）

在这场战役中，乙醚、75% 的乙醇、含氯的消毒剂可以有效地灭活病毒，这使得公众对消毒灭菌的关注度再度提升。

但是，人们依旧对很多消毒产品高污染、强腐蚀存在担忧，此外人工消毒带来的隐患如人员防护意识不足、人手不够等，由此带来的后果仍不可小觑，而消毒机器人则提供了一项不错的解决思路。

以医疗机器人为载体，打造医疗智慧化系统，涵盖手术室药品，耗材，器械管理、病房护理和院感管理等领域，钛米机器人推出了智能消毒机器人系统。

该系统集成超干雾化过氧化氢、紫外线消毒等离子空气过滤等消毒方式，可以满足疫情需要，做好环境物表、流动空气的六个对数以上的杀灭效果。

针对环境物表和空气进行自主移动式多点消毒，钛米智能消毒机器人充分弥补了传统固定式空气消毒机、紫外线灯管、及化学熏蒸法的不足。

目前，该系统经实验和临床应用，经检 CDC 和 CMA 检测和认证，以及大量临床试验，以高水平消毒模式，可以对环境物表（光滑表面，粗糙多孔表面）的芽孢以及各种多重耐药菌完全达到高水平消毒要求的 99.9999% 杀灭效果。

除了消毒，机器人们也可以参与无人导诊、发热问诊。

1 月 27 日，猎豹移动投资的猎户星空将两台智能机器人送到了接诊压力巨大的北京大学首钢医院。

智能服务机器人，由六麦克风阵列、多摄像头模组、激光导航雷达等组成，可实现无人导诊，自动响应发热问诊、引领病人及初步诊疗，并可实现医生对病人的远程诊疗，避免医护人员与病患直接接触而发生交叉感染可能性。

智能递送机器人由自主导航模块及运输箱体组成，可根据医院需求分别执行递送化验单、药物等工作，用机器人代替医护过程中简单但耗力的流程化工作，减轻医务人员的工作量，避免医护人员在递送路上的感染可能。

由于疫情的特殊性，根据医疗机构和医护人员需求，猎户星空表示，目前也在紧急开发适合医院救治需求的定制机器人，并提供视觉、语音、导航、大数据支持，对诊疗情况实时视察、上报、统计和诊疗信息数据化，帮助医护人员更快做出医疗决策。

在这场战役中，疫区内与疫区外的人却是两番风景。

一边是强调离开武汉时对疫情并不知情，自身也是受害者；一边是提武汉人，谈虎色变，微博上，二者的拉扯此起彼伏。

好在，隔离区可以暂时为武汉人挡去一些谴责和歧视，为了安置「无处安放」的武汉人，很多酒店、党校政府机关纷纷设置「隔离区」，送餐机器人可以在其中大显身手。

1 月 26 日，普渡科技宣布免费捐赠 1000 台机器人，为隔离区提供免接触送餐。

据普渡科技市场总监 Ben 向机器之心介绍，1 月 26 日当天下午，在临安区集中医学观察点，普渡首批 3 台智能送餐机器人正式上岗，仅杭州以及周边区域已调拨了几十台分批支援，深圳、长沙、成都、武汉等地都在跟当地政府协商过程中。

送餐机器人主要运用在两个场景，一个是酒店，一个是党校，政府机关，来自武汉的疑似客人，为了避免人员接触造成交叉感染，可以利用机器人送餐，机器人上会放置置物盒装食物，并且定期更换和消毒。

「截止到 1 月 30 日，普渡科技已经送出约 100 台设备，还有几百台设备在协调部署中，计划 1000 台将于 Q2-Q3 季度部署完毕，按照目前售价，这些产品售价 5 千万以上」，Ben 向机器之心透露道。

在众多抗击疫情的力量中，一线医护人员无疑是这场战役的先锋英雄。严峻的形势让他们处于繁重劳动与危险之中。他们不仅从事着超负荷的工作，更是由于长时间的职业暴露面临着被感染的高风险。

我们都希望医护人员在救助患者同时，自己也是安全的，少一些简单又耗时耗力的工作，省下更多时间和精力处理更加急切的事，争取更多时间休息，而机器人等智能化技术可以帮助医护人员更高效省力安全地面对疫情。

虽然机器人在一线场景上大有可为，但也的确遭到一些阻碍。据 Ben 介绍，目前赈灾仍以政府为主导，而机器人和一次性消耗品不一样，需要看政府和机构的要求以及实际落地情况，所以在部署过程中需要跟政府、机构不断协调，客观上造成落地速度不快。

此外，时值春运，商业货运公司全部停运，多地封城情况让机器人的运输成为一大问题，加之运输机器人正是和疫区近距离接触，部分物流员工也存在一些抵触、恐慌情绪。

3「大后方」：疫情监控 大数据身手不凡

自古以来，作为一线的后盾，大后方的稳定一直非常重要，此次肺炎中，AI 也为维稳大后方「注下一管强心剂」。

作为疫区中心的武汉，自 1 月 26 日 0 时始，除经许可的保供运输车、免费交通车、公务用车外，中心城区区域实行机动车禁行管理，禁行管理将由交管部门通过智慧交通系统，对禁止通行的机动车通过手机短信形式提前 24 小时告知车主，未接到短信通知的机动车可以通行。

身处疫情的同事表示，「我们都是通过短信通知来判断自己的车是否能够出行，或者出行是否规范」。

疫区之外，各地政府也在积极应对，1 月 25 日，北京市中关村向海淀区科技公司征集与「红外测温产品」有关的人工智能技术方案，欲提高以「大规模人群」为基础的测温精度。

「AI 红外测温」的关键是生产红外测量仪器必然要使用的「红外热成像技术」。

由于人体不同的部位都有不同的温度，在红外线的照射下，由于不同位置辐射的强度不一样，人体各个部位的轮廓、人与人之间相同部位的温度差异，也能清晰地呈现在画面上，可以通过一张画面上呈现出的不同颜色，直接判断究竟谁是「发热点」。

与其他测温方式相比，用热红外线进行测温的好处就是「直观」、「非接触」、「24 小时不间断工作」。「非接触式」检测能够在很大程度上降低接触性传染的概率，因此在医疗领域，特别是对疾病的分析诊断具有重要意义。

目前商汤、旷视等已经「响应号召」，主动参与到了这个项目中。

防控疫情的方式除了对大规模人群红外测温，待出现异常后，人群去向追踪也显得十分重要。

正值春运，人口流动频繁，在政府部门与医疗机构之外，诸如百度地图等各大出行平台也在积极应对。

针对新型肺炎，百度地图综合全国大部分省市医疗卫生机构的权威发布渠道，建立「疫情地图」, 通过时空大数据分析，描绘各省份人口进出轨迹、趋势，将数据可视化，持续更新汇总疫情动态。

随着疫情动态不断更新，确诊病例不断攀升，防控一线人员紧缺，多地政务热线迎来大波问询市民，客服后台承担了巨大的接待压力，准确及时回应公众关切成为政府防控工作的重中之重。

在智能问诊、情况排查方面，AI 也有发挥空间，此时的 AI 便成为了智能客服。 京东云与 AI 事业部、思必驰、阿里达摩院、百度都推出了相关类似平台。

1 月 30 日，京东云与 AI 事业部向全国有需要的企业和机构无偿推出「智能情感客服」服务。该解决方案可快速、精准交流信息，实时解决用户问题，减轻疫情困扰。不仅如此，还可以为客户提供高效智能外呼服务，主动探询、排查疫情信息，并做统计、分析与处理。

阿里达摩院的智能疫情机器人与之类似，不过，值得一提的是，此次机器人并非基于阿里原有的在线智能平台直接添加或更新相关疫情语料库调优使用，而是专门针对疫情重新开发。

历时 5 天，几十名阿里的工程师紧急推出智能疫情机器人，该机器人主要有两种应用：在线问答型机器人和热线语音机器人。

机器需要获取相应的疫情知识，知识的第一个来源是卫生部门主动同步资料后由工程师及时批量式导入。

其次，根据现有疫情官方渠道的监测，当发现有新知识需要补充时第一时间会和卫生部门确认可靠性，确保无误后再迅速为机器人进行录入，这两个方法确保机器获得最新知识，智能疫情机器人项目负责人赵昆说道。

目前，智能疫情机器人同时支援了浙江、黑龙江、山东济南等地，达摩院称，上线第一天，浙江的网上智能问诊服务的解决率超过 92%。

疫情在前，AI 的出现让奋战在一线的科研人员、医生护士不再孤独，是 AI 帮助他们冲锋前线，让我们接近病毒真实，同样也是 AI 做好他们的后盾，让他们救助患者同时也可以保证自身安全，并省下更多时间和精力处理更加紧急的事情。

AI 技术或许冰冷，但是背后却有一份同担当，共进退的热血。