文 | 搜狐科技 馬文玥
17年前的“非典”，17年後的“新冠狀病毒”，當相似的災難再一次出現在我們眼前，我們看到的是一條消息半個小時之內傳遍全中國，動一動手指就能靠快遞和外賣解決生活難題，運營商只花兩天就完成了火神山移動寬帶和5G基站建設——科技的顛覆性給予了我們主動權，扭轉了防疫戰線的形勢。
但在抗疫一線，從“一對一測溫效率低”“核酸檢測常出現假陰性”到“高危區域 容易感染”，在這場爭分奪秒的速度戰裡，現有醫療能力依然有許多不足，難以去接招這場突如其來的公共衛生事件。
人們呼籲新興科技在醫療行業的有力擔當——2月4日，工信部發出倡議，進一步發揮人工智能賦能效用，組織科研和生產氣力，把加速有效支撐疫情防控的相關產物攻關和應用作為優先事情。在工信部枚舉的四大人工智能應用場景中，其中疫情發現預警、輔助診療與智能化設備、病毒基因測序和疫苗藥物研發三大場景都與醫療行業有關。
就這樣，AI+醫療，一個年輕的、前期研究遠多於商用落地的行業，被推上了真刀真槍的淬鍊場。
AI測溫：最先成熟的果實
“發熱”是新型冠狀病毒初篩階段最主要的判斷依據。1月25日，北京市中關村最先對其轄區內的科技企業廣發英雄帖，尋求“紅外測溫產品”有關的人工智能技術方案。
“AI測溫”的基礎是“紅外熱成像技術”，近來有不少人體驗過“被槍指頭”的經歷，實際上，基於紅外熱成像技術的“額溫槍”、“耳溫槍”早在2003年非典時期就已被廣泛使用。
但這樣的測溫方式也存在著典型的缺點——無法區分人和同等溫度的物體，測溫者承擔著近距離接觸患病人員的風險。
疫情重災區武漢是典型的外來人口流入城市，而每年春節有近一半人口離開這座城市外出過年。1月26日，據武漢市市長周先旺在湖北省肺炎疫情防控工作例行新聞發佈會上的通報——今年春運，大概有500萬人員離開武漢。
正值春運期間，大規模的人口流動加劇了病毒傳染的可能性，火車站、機場和客運站成為檢查關鍵。“人像識別”、“人體識別”等AI技術的加入，欲提高以“大規模人群”為基礎的測溫精度。
2月2日,百度AI大客流體溫檢測系統在京張高鐵線最大車站清河高鐵站上崗；兩天後，曠視AI測溫系統在北京海淀政務大廳和部分高鐵站試點；與此同時，另一家中關村企業格靈深瞳的移動式雙光快速溫測智能識別系統也已在北京西站開始測試……
百度的產品研發人員告訴搜狐科技，與傳統的手檢和肉眼識別的檢測方案相比，引入的AI算法模型能夠人臉定位鎖定異常面部區域並自動實現告警，即使在佩戴帽子和口罩這類面部特徵過少的情況下也能精確定位人臉。根據報道，曠視已經將溫度誤差縮小至0.3℃，而百度將這個數字做到了0.05℃。
新型測溫方式還引發了“烏龍”——此前有媒體採訪武漢返鄉旅客，該旅客痛斥自己從進站到出站一路暢行無阻，根本沒有見到政府承諾的車站測溫點。
事實上，AI測溫設備已經做到大於3米遠距離測溫、即走即測無需停留、每分鐘能檢測200-300人，如果你行色匆匆，根本不會察覺多出來了一個攝像頭或是一塊電腦屏幕。
在此之前，體外診斷一直是AI+醫療創業的冷門。根據《2019中國醫療人工智能報告》，體外檢測在行業圖譜的比重僅有2%，位居倒數第一。最近幾年，我們常看到的類似於AI測溫等體外檢測的商用前景更多被放在了豬身上，以智能化養殖來幫助飼養員提前預警豬瘟等疾病的發生。
突如其來的疫情黑天鵝，在危難之下復甦了機遇，讓很多科技企業看到了醫療與安防市場對這類技術應用的巨大需求。
武漢本土企業、紅外測溫設備上市公司高德紅外坦言工廠一直處於24小時輪班上崗狀態，“已經處於爆倉狀態，全國的學校、醫院、火車站等等可能都需要這類儀器。從全國的需求來看，這肯定是遠遠不夠的。”
不過臨危受命的AI測溫仍然需要不斷優化——曠視AI測溫系統的開發者之一週舒暢稱，“額溫因為裸露，會低一些。事實上，這幾天一大工作內容是反覆做人體實驗，還得用帶計量證書的溫度計反覆測量，不斷修正之間的誤差。”
AI輔助診療：技術補位醫療的新思路
據南方週末報道，在杭州一所醫院，一個病人連續6次核酸都是陰性，直到第7次才測出陽性。這些“假陰性”患者成為了潛伏的定時炸彈和被迫拖延救治的犧牲品。
危重症醫學專家、中國醫學科學院院長王辰院士2月5日在接受央視採訪時說：“並不是所有的病患都能檢測出核酸陽性，對於真是新型冠狀病毒感染的病人，也不過只有30%至50%的陽性率。
在疫情中，渴望快速準確得到確診的迫切心理，督促了全國各地AI輔助醫療的迅速到位。
近日，浙江省疾控中心宣佈，利用阿里達摩院的AI算法，首次將原本數小時的疑似病例基因分析縮短至了半小時。此外，新平臺可對病毒樣本進行全基因組序列分析比對，能夠防止病毒變異產生的漏檢。
這並非一場無準備之仗。達摩院的專家告訴搜狐科技，其AI輔助檢測分析在2017年的時候打破了國際AI檢測肺結節準確度的世界紀錄，此外在肝結節診斷以及心血管診斷等領域都已有落地應用。
更多醫療機構、科研組織，主動尋求擁有AI實力的企業援助——中山大學藥學院羅海彬教授團隊請求商湯科技和騰訊雲的支持，利用超算能力進行大量基因測序、藥物篩選方面的數據分析。這裡需要補充一個知識，冠狀病毒的基因組是所有 RNA 病毒裡最長之一，超長的基因組序列意味著新藥和疫苗研發週期的拉長。
另一家人工智能企業依圖醫療披露，1月28日，其由上海市公共衛生臨床中心指導開發的新型冠狀病毒性肺炎CT智能影像評價系統已經正式上線。CT影像是新型冠狀病毒性肺炎的重要診療決議依據之一，在速度就是生命的當下，越來越多臨床醫生呼籲用CT診斷填補核酸檢測試劑盒無法到達的真空。
在上海市公共衛生臨床中心的實驗報告中，AI系統與該院70多里新館肺炎病例評估結果準確性在87%，而新系統病變區域自動檢測與傳統手工勾畫ROI的方法相比，將時間時間由5-6個小時壓縮到了2-3秒。
從小範圍試點來看，AI輔助診療都取得了客觀且顯著的成功，但AI補位醫療缺口的真正意義在於全面和持久地推廣。
武漢同濟醫院早在2017年就曾藉助AI一年完成近10萬例影像檢查，經過長期使用後，該院放射科醫生告訴搜狐科技，“AI目前主要是用於肺結節和骨折的檢出，可以節約時間，避免漏診。作為輔助診斷還是很好用的。但是進一步推廣的話還有很多瓶頸待解決——比如圖像資料的標準化問題，臨床資料的標準化問題，算法優化問題，且患者自身和疾病本來就千變萬化，目前的診斷模型顯然還達不到診斷要求。”
AI平臺的交互體驗也有待進一步提高。例如目前阿里AI輔助檢測平臺更多還是由開發人員來使用操作，醫護人員操作起來比較複雜。“為操作人員提供更友好的界面，為平臺推廣至其他地區做好準備”在其看來是當前最急需改進的不足。
AI機器人：需求倒逼進步
飛碟型的“腦袋”、圓柱形的“身體”，“熟門熟路”地在醫院各個病房間串門——近日，一段消毒機器人在武漢疫情一線“工作”的視頻在抖音走紅。像這樣在特殊時刻走紅的“特殊志願者”不在少數，快手平臺上，一段外形酷似貨架的機器人在醫學留觀點送餐的視頻，就收穫了70+萬贊。
對於新冠病毒“人傳人”“聚集性傳染”的特點，一大批機器人企業馳援一線，讓無懼高風險環境的機器人主動承擔了更多病患服務相關的高危工作——
上文所提到的鈦米消毒機器人，能夠將消毒劑打成幹霧狀噴射在空氣中，可以做到360°無死角消毒，病毒殺滅率在99.9999%。
獵豹移動旗下機器人公司獵戶星空向武漢火神山醫院、鄭州版“小湯山”醫院贈送的多臺“豹小秘”機器人，除了能執行遞送化驗單、藥物等工作，還搭載了紅外測溫系統，並能進行醫生和病人之間的遠程問診。
無錫安之卓醫療馳援武漢金銀潭醫院的配藥機器人，操作人員不需要直接接觸藥物，避免藥物暴露在空氣中可能產生的交叉感染。
肺炎疫情的大背景下，一批像鈦米一樣此前籍籍無名的機器人企業意外獲得了曝光，甚至連公司內部陳列的樣機都已被徵用。
同樣從事消毒機器人生產的靈至科技其訂單量從今年1月20日起開始翻番，如今的需求量已是平時的7-8倍。
根據前瞻產業研究院2019年度的統計，截止2018年醫療機器人的市場規模約為5.1億美元。總體而言，體量較小、尚處於起步階段。從應用領域來看，康復機器人在我國醫療機器人佔的比重約為41%，輔助機器人為17%，手術機器人為16%，大多直接面對臨床。而其中醫療服務機器人的佔比僅有8%。
以前是拿著產品找客戶，現在是訂單主動找上門。醫療機器人行業也在重新審視服務性機器人的新機遇。
不斷從前線傳來的新反饋，也在倒逼機器人公司反思技術進步，獵戶星空首席戰略官王兵告訴搜狐科技，“第一，機器人操作時，還是具有一定複雜性。在部署過程中，需要有工作人員前往現場支持。第二，豹小秘沒有手臂，就沒辦法把所需物品直接遞給病情比較嚴重的患者。”
在視頻中，服務機器人均在無人的“理想”環境下低速行駛，但如何應付正常醫院環境下人流擁擠、嘈雜多變的環境，並保持平穩高效完成任務，也是現有機器人企業需要共同突破的難題。
據IDC統計數據，到2025年人工智能應用市場總值將達到1270億美元，其中醫療行業將佔市場規模的五分之一。但目前，該賽道約70%的企業均處在早期融資階段(A輪及以前)，截止2018年，整體市場規模不過210億元。
換句話說，AI+醫療尚處於起步階段，卻具有蓬勃的發展前景。
在抗擊肺炎疫情的關鍵一役中，人工智能證實了自己在醫療健康領域的應用取得初步成果，但如何理性看待突發性公共衛生事件對行業的影響，如何尋找成熟的盈利模式全面落地推廣——AI+醫療面臨著產業化的新思考。
2003年非典，諸如淘寶、京東等一大批互聯網企業由此起步；17年後，當疫情再一次來臨，已經成為基礎設施的互聯網在維持社會正常運轉上功不可沒。
我們不願意看見下一次“非典”、下一次“新冠”，但我們希望AI+醫療的發展能像如今的的互聯網一樣成為中流砥柱，給我們不再懼怕、從容應對的力量。
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