截至北京时间3月22日6时，全球累积确诊病例超30万，死亡病例近13万，面对如此严重的全球危机。美国白宫与微软、谷歌等公司合作，在前几日完成汇编了最大的新冠病毒学术论文库，呼吁研究人员用AI技术分析这近3万篇学术论文，期望发现人类可能错过的重要问题。
发布病毒数据集，激活全球AI力量
此次共联合发布了COVID-19开放获取数据库，其中包含了有关COVID-19、SARS-CoV-2及冠状病毒家族的学术论文。这是目前可用于数据和文本挖掘的最全面的新冠文献机读数据库。数据库一经开放，谷歌云旗下的机器学习和数据科学社区Kaggle立即发起了CORD-19数据集文本挖掘竞赛。Kaggle在官网上发布了10个问题，涵盖冠状病毒特性、新冠病毒危险因素、病毒传播和诊疗、疫苗、非药物干预、信息共享和跨部门合作以及社科伦理等方面。
自然语言处理（NLP）领跑
机器学习技术在大量文本中提取摘要，有时需要分析数百万个相似的内容项才能得出结论。发挥数据集更大的作用，自然语言处理（NLP）技术的进步不容忽视。例如，艾伦AI研究所的语言模型ELMO和AllenNLP，能够分析不同论文之间的关系；阿里达摩院将NLP技术用于病历文本分析，这个模型也被评为全球性能最强的NLP系统。此外，NLP技术的作用还体现在疫情预警上。12月30日，波士顿儿童医院的自动健康地图系统发布了境外关于新冠病毒的首次公共警报。31日，加拿大AI创业公司Blue Dot也向客户发出了疫情警告——“避开武汉等危险区域”，早于CDC和WHO的通报。Blue Dot的健康监控平台对数十亿个数据点进行分析，找出相关词汇短语，从而预测传染病的爆发，还可以预测病毒的传播。据《华尔街日报》报道，其信息来源包括：国内外每日新闻稿10万+、官方报告、卫星气候数据、航班信息和包括人口数据、医疗力量和可传播传染病的昆虫数据在内的政府资源。这不是Blue Dot第一次预测成功，利用类似的AI技术，他们还曾准确预测了埃博拉病毒和巴西寨卡病毒的迁移。
AI超级大脑
曾经开发了AlphaGo的DeepMind正在执行一项新任务：找出这种新型冠状病毒的某些特性。目前已经将AlphaFold系统用于新冠病毒的蛋白质结构，这种“自由建模”的机器学习技术能够在没有相似蛋白质结构的先验知识时，提供准确的预测。另外，基于深度学习的“药物-靶标”相互作用的模型也在对抗病毒药物进行筛查，针对抗病毒药物的预测模型，并在预测后对FDA批准的约4000种市售药物进行了测试。这种方法能够以更快的速度和更少的成本，利用AI来预测吸收、分布、代谢、排泄和毒性，可将范围扩大到有效且相对安全的候选药物中。在辅助诊断方面，谷歌母公司Alphabet旗下医疗部门Verily推出了新冠病毒筛查项目，上线第一天测试了20多人。微软与CDC合作构建了一个聊天机器人——“冠状病毒自我检查器”，可以指导用户初步判断自己是否感染。日本的Doctor-NET也将开启AI检测新型冠状病毒的试验，将与北京推想科技合作，引进这套根据CT图像进行检测的系统。
事实上，国外将AI医疗技术运用在传染病防治的案例早已有之。早在2008年，谷歌就推出了流感趋势服务；美国国家过敏和传染病研究所曾资助“配体搜索算法”项目，旨在用AI程序设计药物；2013年IBM就开始研究如何运用AI系统“沃森”提高护理水平，谷歌的监测工具LYNA将乳腺癌诊断的时间缩短了一半，准确率达到99%。
我国在疫情爆发初期，百度就向全球科研中心免费开放了算法Linear Fold，以及世界上现有最快的RNA结构预测网站，其可将新冠病毒的全基因组二级结构预测从55秒缩短至27秒，助力全球疫情防控。3月19日，阿里再一次宣布向全球医院免费开放新冠肺炎AI诊断技术，达摩院的CT影像AI可在20秒内完成一次诊断，最快仅用2秒，准确率高达96%以上。
AI医疗正成为我们防疫战中最坚实的后盾。
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