李兰娟：AI＋大数据＋5G＋互联网全流程助力抗疫

从公元前的雅典大瘟疫，到后来的鼠疫、天花、霍乱、埃博拉以及目前仍在全世界范围内肆虐的新冠疫情，每一次大疫情是悲情，也是人类的一场抗争。

“人类的生存史就是与感染病斗争的历史。”在10月16日举行的第二届中国（杭州）国际智能产品博览会、2020全球人工智能大会主论坛现场，曾“三进武汉”的中国工程院院士、浙江大学教授李兰娟回顾这场抗疫时表示，AI+大数据+5G+互联网全流程助力了此次抗疫。

发现传染源、切断传播途径、疫苗药物研发……李兰娟认为，和SARS防控相比，新冠疫情期间的疫情预警预测、追踪密切接触者、复工复产等提高了精准性和防控效率，节约社会资源。

识别戴口罩 甄选有效药

李兰娟第三次到武汉，是武汉解封之后。当时，武汉对1000万人口做了核酸检测，检出了无症状感染者300名，检出率为0.303/万。通过对大数据的分析，李兰娟作出判断：武汉是安全的，这促进了当地的复工、复产、复学。

而这只是科技助力抗疫的一个缩影。

李兰娟清楚地记得她“二进武汉”时肩负着救治重症新冠患者的重任，为此，她所在的团队带去了人工肝、微生态、干细胞、智能化救治的一系列技术和体系。“抢救了很多危重型病人，有一位病人在全力抢救阶段，瞳孔已经开始散大，非常危险，但通过了人工肝和干细胞手段救了回来。”

在新冠肺炎疫情期间，国家也出台政策鼓励运用大数据、人工智能支撑疫情防控。工信部、国家卫健委和科技部出台了相关文件，要求运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好地发挥支撑作用力。

“在切断传播途径上，有很多新技术和手段，”李兰娟举例说，比如利用基于AI技术的口罩识别和图像分类模型，可以对出行人员是否正确佩戴口罩进行识别的警告，“这也为新冠肺炎疫情后的安全复工开展提供了强大助力。”

面对新型病毒，大家最期盼的是有疗效的新药，但是制造新药，需要好几年的时间。此时，通过大数据、人工智能手段、基因测序分析，大大提高了效率。李兰娟透露，她的研究团队采用人工智能算法，从151种上市药物中筛选出5种药物，证实有明显抑制病毒药效，成为对抗新冠病毒的有效武器。“现在这些药已经进入国家的临床指南，在指导药物临床研发方面发挥了很好的作用。”

线上诊疗将成常态

远程会诊、远程医疗以及消毒机器人等都离不开5G网络的支持，全力保障了战“疫”通信需求，同时也节降低人员交叉感染。在武汉方舱医院关闭之际，5G消毒机器人就派上了用场。

疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配……防疫抗疫中的每个环节都有科技助力。

以防控大数据平台为例，在“寻、管、研、服”为一体当中发挥了很大的作用。北京新发地农产品批发市场疫情爆发后，就是通过人工智能模拟仿真疫情态势和筛查高危人群，很快找到了过去进出新发地的人员以及无意识密接人群的轨迹图并加以重点监控防控。在李兰娟看来，这在过去是不可能的。

实际上，“无意识密切接触者”概念就是利用大数据进行运用分析而提出的。“你无意识接触了一些人，其中一个人是新冠患者，很快就能找到与他接触的所有人，所以用人工智能算法来开发新冠防御数据智能平台。”李兰娟说。

而在诊断治疗方面，更是可以通过人工智能全基因检测分析平台，通过基因分析，诊断试剂的研发从比较长的时间缩短至半小时就能够检测。

有了上述种种人工智能在医疗领域带来的进步，李兰娟认为，互联网+医疗迎来了发展的春天，互联网医疗从2.0时代向3.0时代转型。

有数据显示，“互联网+医疗”年复合增长率都在30%以上，预计到2026年产业规模将达到1980亿元人民币。

面对广阔的行业前景，李兰娟认为互联网医疗3.0要符合诊疗线上化、线上线下一体化、互联网医院和医联体平台建设、跨区域远程医疗体系等若干个特征。“后疫情时代需要精准的卫生管理，要用大数据+区块链打造一体化公卫应急响应系统。新冠疫情中最好的经验教训之一就是让数据共享，基于区块链技术，建立人工智能自动分析、传染病上报以及‘人、地、物、情、事、组织’城市防控中多维的数据分析研判/研判，让疫情可视化；此外，这次疫情中远程优势非常明显，因此作为城市级的互联网医院，一个平台、多方参与、持续运营，将是未来发展的重要方向。”