邢梦雨，曹 慧，邱 鹏，王玥翔
（山东中医药大学 智能与信息工程学院，山东 济南250355）
在总结传统医疗技术面对突发性大规模传染病具有局限性的基础上，结合人工智能近年的发展以及在医学领域的应用现状，探讨人工智能在解决突发性大规模传染病问题方面的发展和最新机遇，通过具体案例分析以及在本次新型冠状病毒肺炎中的典型应用来体现其具有的传统医疗技术不可比拟的先进性。
1 人工智能的发展和应用
1.1 人工智能的发展现状
经过60多年的发展，人工智能在国际上已经取得了长足的进步，目前正呈现出爆发式增长的趋势。欧美等国家纷纷出台计划，从国家层面推动人工智能的发展，试图占据人工智能发展的最高点[1-2]。中国人工智能技术虽然起步较晚，但目前也已进入蓬勃发展的阶段，中国的人工智能研究正面临前所未有的历史发展机遇，具备诸多发展优势[1]。
1.2 人工智能在医学领域的应用
随着深度学习等技术的爆发，视觉识别、语音处理、自然语言处理等领域取得重大突破，人工智能技术在医学领域的应用开始进入百花齐放的阶段。其涉及的领域有人工智能+健康管理、人工智能+医疗服务、人工智能+临床科研等，且在这些领域都取得了一些重要突破以及研究成果，这为人们对健康生活的需求提供了进一步的保障[2]。
2 人工智能应用于传染病问题的解决
2.1 传染病的特点
传染病具有传染性的特点，容易造成大规模传播；具有突发性的特点，当一种新型传染病突然爆发时，由于缺乏治疗经验以及疫苗、药物等，极易造成传染病传染的不可控性。另外，如果在传播过程中没有采取到位的防护措施，还容易造成病情的聚集性感染，后果尤为严重。
2.2 传统医疗方式在解决传染病带来的问题时的局限性
一是传统医疗资源总体上不足且分布不均衡。以我国为例，中国人口占世界的22%，但医疗卫生资源仅占世界的2%[3]。二是传统医疗方式容易造成医护人员的感染以及普通人群在看病就医过程中的交叉感染。三是仅仅依靠传统医疗方式很难在短时间内研发出相关的疫苗和药物来对传染病进行有效地控制。四是仅仅依靠传统医疗模式很难确定出易感染人群以及感染范围，从而对阻断传染病的传播造成时间上的延误。
2.3 人工智能在解决传染病问题上的优势
一是利用人工智能技术能够高效率地减少病毒检测中重复性的工作，通过有效筛选生物标志物、预测药物理化性质等来加速药物的研发过程。二是人工智能可实现对传染病的早期预警、智能筛查，预测传染病的发展趋势与传播途径，在传染病传播的初期阶段便可对其进行有效地控制及阻断，降低传染病传播风险[4]。三是利用人工智能技术可以生成信息基础数据库，通过机器自主组织传染病案例数据中的学习工作单位等信息，来生成较为准确的所属辖区的标准化信息[5]。四是利用人工智能开展线上远程问诊，可在一定程度上解决传统医疗资源分配不均的问题以及降低医护人员近距离接触感染的风险。
2.4 人工智能在预防传染病聚集性发病中的应用
2.4.1 传染病聚集性发病的主要原因
一是由于科学技术和经济建设的高速发展，人们的经济活动方式发生了巨大改变，社会居民的活动空间逐渐扩大，居民聚集性和流动性迅速提升，虽然这种社会活动形式的变化，对促进经济发展和社会进步具有重大作用，但是从传染病学的角度看，这种变化无疑增加了传染性疾病的发生概率和传播风险。二是由于多数传染病具有较强的传染性，再加上防护知识的普及不到位、防护措施不周，极易造成人群密集性场所传染病的爆发，如大型商场、学校、旅游景区等。
2.4.2 以学校为例的解决方案
（1）生成学校信息基础数据库，解决信息孤岛问题。人工智能的迅速发展对建立完整的、标准化的、可维护的学校信息基础数据库提供了便利性，通过人工智能对传染病案例的自主学习以及对传染病案例数据中学习和工作单位的重新组织，来产生较为准确的学校名称和所属辖区的标准化信息，并跟随着数据的更新和变化进行自我完善，以此来建立标准化的学校信息基础数据库[5-6]。
（2）人工智能筛查和早期预警。利用人工智能技术分析传染病报告医生对所属辖区学校信息填写习惯和方式的异同，与学校信息基础数据库比对，自动地感知传染病案例数据，转为标准的学习工作单位信息，实现基于当前住址到村组和家庭，学习工作单位到班级和学校的聚集性传染病的智能筛查，大力提升筛查和预警的准确性和时效性。再利用人工智能技术辅助辨别学校聚集性传染病事件，采用时间序列模型、时空聚集性分析模型等进行组合预警，并把预警的相关阈值提前设置出来，以判定事件级别，最后将判别结果及时传送给学校属地的相关传染病管理人员[4]。
（3）聚集性预警处置的监督管理。在地理信息系统的基础上，利用人工智能等技术来实现动态数据的可视化，并且将人工智能技术与网络安全技术和移动应用技术相整合，按照行政区域来规划级别，从而实现对管辖范围内各类传染病信息、聚集性传染病信息的监督管理，实现管理人员从宏观上及时掌握所管辖范围内传染病的分布和处置情况，以便及时开展相应工作[4]。
3 新型冠状病毒肺炎背景下人工智能的应用
新型冠状病毒肺炎的爆发直接驱动了人工智能技术及其产品的落地使用。在2020世界人工智能大会云端峰会之健康云峰会上，中国工程院院士李兰娟表示人工智能技术在追踪感染者、发现接触者、进行隔离、控制传染源方面发挥了非常重要的作用，有效遏制了新型冠状病毒肺炎的扩散。
3.1 人工智能影像读片技术投入临床应用
人工智能影像读片技术可以快速、定量地判定患者的病情[7]。人工智能影像读片技术能够对新型冠状病毒肺炎患者的肺部医疗影像检查结果进行快速地判定，这对于新型冠状病毒肺炎的临床诊断和病情进展判断具有重要价值。人工智能判读1张CT胸片仅需2～3min，比人工判读速度提高了4～5倍。人工智能技术还能够通过多维度高通量的信息处理技术，从影像数据和临床数据中提取出可以量化的特征，以此来获取新型冠状病毒肺炎患者在医学影像数据和临床数据中的特定模式，这有助于开发出用于新型冠状病毒肺炎的判定及病程检测的系统，对于提高医疗影像的诊断能力具有十分重要的意义[8-10]。
3.2 人工智能算法构建流行病学模型
基于采集的病毒特性、病毒繁殖速度、病变发展、表现症状等数据，采用人工智能算法对这些数据进行处理并构建出相关的模型，这对新型冠状病毒肺炎的传播起到了科学的预测作用[6]。一是应用人工智能技术构建了国内数字地图模型，分析和预测出了确诊者、疑似者和密切接触者等重点人群的行动途径和流向状况，为防治工作指明了方向，为各级政府的联防联控工作提供了关键有力的信息支持[11]。二是应用新型冠状病毒肺炎的流行病学数据与经典传染病学预测模型相结合构建出了相关的人工智能模型。科研人员利用2003年SARS数据进行了人工智能算法训练，完成了新型冠状病毒肺炎人工智能模型的训练和研究[12]，人工智能的预测结果为新型冠状病毒肺炎的有效防控提供了科学依据。三是多个研究团队依托人工智能算法和技术构建了数学模型，并且利用这个模型预测出了新型冠状病毒（SARS-CoV-2）的宿主，对新型冠状病毒进行溯源分析后，得出的结果支持新型冠状病毒源自中华菊头蝠[13]，但是目前仍然不能确定出具体的中间宿主。有研究提出，猪、雪貂、猫和灵长类动物可能为其中间宿主，这为后续研究提供了一定的方向[14]。
3.3 人工智能支持药物筛选和分子诊断靶点研究
依托人工智能技术支持的新型药物研发模式，科研人员能够高效建模多种已知靶点药物的三维结构及其和病毒作用位点之间的可能作用关系，从种类繁多的药物化合物数据库中自动筛选出可能有效的药物，使得新型冠状病毒肺炎应急药物的快速开发成为可能[8]。
3.4 人工智能提高远程医疗操作和会诊能力
医院远程会诊团队充分利用移动通信网络进行便利的数据传输，结合人工智能技术开展远程视频会诊和远程指导交流。通过远程诊断，消除了医护人员因直接接触患者而被感染的风险。
3.5 人工智能体温筛查
利用人工智能图像识别技术和红外热成像技术相结合，能够在一定范围内对人流密集区域多人额头温度进行快速地筛选和预警，提升了在人流聚集处对体温异常者筛选的效率。车站、学校、医院等人流密集场所采用人工智能技术进行体温测量和人脸识别，能够快速、高效、批量地完成对体温异常者的筛查和身份识别，及时发现发热及疑似患者，规避了接触感染风险[8]。
4 结束语
人工智能的诞生为未来医疗技术的发展提供了新的契机，为人类健康事业保驾护航。目前，人工智能在医疗领域的发展正在如火如荼地进行着，由其所衍生出的一些新兴产品及技术也已在医疗领域取得了大范围的应用，获得了业内人士的认可及推广。但不可忽略的是人工智能在医学领域的应用尚且存在弊端，例如与人工智能在医学领域应用相关的法律伦理问题已经出现[15]。另外，人工智能自身的发展也尚未成熟，从总体上看，其仍处于初级发展阶段[1]。但人工智能的发展仍然具有必要性，其在传染病防治领域的发展前景依然乐观。人工智能影像分析、人工智能药物研发、人工智能辅助诊断、人工智能体温检测等在医疗领域的落地使用为传染病的防治构建了智能、立体、主动式的体系。传染病发生时，人工智能能在医疗和社会治理方面，重点发挥数据优化、智能服务等方面的作用，为传染病的防治做出贡献。
