經歷過無比漫長的十多天，疫情至今還沒有任何退散的跡象，形勢越來越嚴峻。百度實時大數據報告顯示，截至2020年2月4日9時，新型冠狀病毒累計報告確診病例20471例，現有重癥病例2788例，累計死亡病例425例，累計治愈出院635例，現有疑似病例23214例。2月2日，國家衛健委高級別專家組組長鐘南山院士在接受媒體采訪時判斷，此次疫情有望在未來10天至兩周左右出現高峰，我們仍需加強防控，不可放松警惕。
國難當頭，全國上下發動各方力量共抗時艱。在這個特殊的時期，此前有關注過AI領域的人開始提出質疑：AI不是被吹捧得無所不能嗎？但是疫情爆發，才發現AI其實并沒有傳說中那么神奇嘛！
誠然，AI在醫療領域的落地和實用性暴露出一些弱勢，但只要細心留意，就會發現在這次真槍實彈的戰場上，AI已經發揮出了巨大的潛力，在分子診斷、藥物研發等各方面立下“汗馬功勞”。
今天，我們就來盤點一下，自疫情爆發以來，AI已經做了哪些事情？
AI診斷阿里達摩院研發AI算法，半小時完成疑似病例基因分析
達摩院算法專家顧斐博士在疾控中心設置基因檢測分析參數
2月1日，由浙江省疾病預防控制中心、阿里達摩院醫療AI團隊和杰毅生物技術公司共同研發的自動化的全基因組檢測分析平臺上線浙江省疾控中心，該平臺將在浙江大規模應用。
其中，針對新型冠狀病毒的AI診斷技術，阿里達摩院研發了AI算法，可將原來數小時的疑似病例基因分析縮短至半小時，大幅縮短確診時間，并能精準檢測出病毒的變異情況。
當前，全國新型冠狀病毒肺炎疫情依然嚴峻，快速、精確診斷對于疫情控制尤其重要。
此次研發的自動化全基因組檢測分析平臺采用不同于核酸檢測方法的全基因組檢測技術，對疑似病例的病毒樣本進行全基因組序列分析比對，能夠有效防止病毒變異產生的漏檢，并將原需數小時的全基因分析流程減少到半小時，大幅提高疑似病例的確診速度和準確率。
浙江省疾控中心基因測序負責人孫逸博士表示，基于該平臺，未來還可以在短時間內將檢測范圍覆蓋整個確診病例，也為后續疫苗與藥物研發打下基礎。
1月27日，百度App也開通了“在線問醫生”服務免費通道。在百度總裁李彥宏今天發布的開工全員信中，他透露到，截止到2月2日中午12點，“問醫生”累計訪問量達8225萬，累計咨詢180萬余次，切實為緩解線下醫院負荷貢獻了力量。
此外，1月31日，由人工智能醫療影像診斷系統服務商推想科技針對新型冠狀病毒肺炎研發出的肺炎診斷AI特別版投入到武漢新型冠狀病毒發熱門診定點機構的華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院臨床應用。
目前，新型冠狀病毒感染確診靠病毒核酸檢測，這種方法雖特異性強，但敏感性差，并且根據目前經驗肺部影像表現早于臨床癥狀，因此，影像學檢查在臨床前期篩查具有不可替代的作用，影像科醫生用上這套AI輔助診斷系統后，能夠快速響應并給出診斷報告，排查篩選“高度疑似肺炎患者”，減少患者的排隊時間和院內交叉感染的風險。
疫情機器人
智能機器人，尤其是對話性機器人此前已經成為很多人生活的一部分，隨處可見，在此次抗疫戰中，智能機器人也發揮出巨大的作用。
數十名工程師作戰5天，阿里達摩院連夜研發智能疫情機器人
經過五天奮戰，阿里巴巴達摩院推出了“智能疫情機器人”，通過語音識別、自然語義理解等人工智能技術，機器人可以針對疫情問題、就醫注意、防護措施進行回答。對于正常用戶、輕癥用戶來說，人工智能可以起到一定的答疑作用，避免醫療資源緊缺以及交叉感染的風險。
1月27日，浙江省的移動政務服務平臺“浙里辦”APP上線了應對新型冠狀病毒感染肺炎的專門平臺——浙江省新型肺炎公共服務與管理平臺，而在這個平臺提供服務的是正是阿里達摩院最新研發的“智能疫情機器人”。
達摩院稱，上線第一天，浙里辦的網上智能問診服務對用戶咨詢的解決率超過92%。
智能疫情機器人同時支援了浙江、黑龍江、山東濟南等地。在濟南，機器人還提供呼叫服務，幫助一線工作人員進行疫情隨調。由此，部分一線人力得到釋放。
此外，AI創企思必馳推出智能疫情機器人，為政府部門、醫療機構等提供人工智能呼叫排查、追蹤免費服務，日呼叫量超過10000通，且支持按需設置撥出時間，其主要功能包括居民回訪和信息通知，可進行外來人口排查、健康監測和防護建議，并針對重點人群的疫情信息進行記錄和定期跟蹤，同時可為疫情防控一線人員推送疫情防控知識和培訓信息。在此次疫情期間，有需要的單位可撥打電話“18612056606”申請免費使用。
百度也開放智能外呼平臺，用語音機器人代替人工，幫助政府機構、基層社區快速完成疫情排查和通知。
Udesk推出自主研發的AI “語音機器人”助力疫情排查，5分鐘可撥打200個電話；達闥科技捐贈多款5G云端智能機器人助力疫情防控，如5G云端醫護助理機器人、5G云端消毒清潔機器人、5G云端送藥服務機器人和5G測溫巡查機器人，可承擔遠程看護、測量體溫、消毒、清潔和送藥等工作。
科大訊飛面向啟動重大突發公共衛生事件一級響應的省市地區，將提供智能語音外呼、智能輸入終端等服務，為基層醫療進行最基礎的防范。
開放算力、算法
相比需要適應具體場景需求的應用，底層算力是最能在疫情中發揮普適作用的力量，各個AI科技公司也紛紛宣布開放自己的算力用于疫情防治。
1月29日，阿里云宣布開放一切AI算力，將與合作機構向全球科學共同體免費開放相關藥物研發資源，共同加速針對新型冠狀病毒的藥物研發。
基于阿里云提供的強大AI算力，可以幫助科研機構縮短研發周期，支持病毒基因測序、新藥研發、蛋白篩選等工作。
1 月 30 日，騰訊官方宣布向北京生命科學研究所/清華大學生物醫學交叉研究院的黃牛教授實驗室、中山大學藥學院的羅海彬教授團隊提供免費的運超算能力、運算集群支持以及基礎的云計算能力。這兩個由騰訊提供算力支持的團隊正承擔新冠肺炎的藥物篩選和病毒突變預測工作。同時，騰訊成立應急工作小組，幫助加速疫苗研發和新藥篩查。
緊跟阿里和騰訊的腳步，1月30日，百度宣布向各基因檢測機構、防疫中心及全世界科學研究中心免費開放線性時間算法LinearFold算法和世界上現有最快的RNA結構預測網站，使新冠病毒RNA二級結構預測縮短至27秒；AI多人體溫快速檢測解決方案在北京清河火車站落地使用，有效降低火車站、地鐵等公共場所工作人員被傳染的風險……
2 月 1 日，滴滴云也加入了免費開放算力的行列，向國內科研機構、醫療及救助平臺等免費開放用于抗擊疫情相關工作的 GPU 云計算資源和技術支持，包括但不限于 GPU 云服務器、負載均衡 SLB、彈性公網 EIP 等以及相關的技術支持服務。
數據調用處理
值得一提的是，百度成立總規模3億元的疫情及公共衛生安全攻堅專項基金，并提供人工智能技術支持，比如持續更新的百度地圖。
據悉，疫情期間，百度地圖慧眼遷徙大數據通過數據定向、分析等途徑確定了500萬人員流出的方向。通過百度遷徙，用戶可以對全國乃至省市每天遷入遷出流動進行分析。在直觀的可視圖下，地方可以對疫情控制進行更加精準和嚴格的控制。
AI模型預測
除了研發疫苗和藥物等，較早地預測疫情爆發也是當下的重點。在這方面，已經有公司在行動了。
加拿大的一家數據評估公共健康風險公司BlueDot可以通過將AI和自然語言處理技術相結合，從而進行“自動傳染病監測”工作。據Blue Dot公司稱，在2019年12月底，這家公司就向客戶通報了這種新型冠狀病毒。
Blue Dot創始人兼首席執行官Kamran Khan稱，公司的早期預警系統模型使用自然語言處理和機器學習，通過每天分析65種語言的約10萬篇文章，從而跟蹤100多種傳染病爆發情況。當系統發現潛在熱點時，會提醒研究相關數據的流行病學家，如果懷疑存在威脅，公司將向所有客戶發出警報，可以應對官方數據有時不夠及時，用來指導公共衛生機構的官員在危機期間如何分配資源等。
