如何降低感染，病毒從哪裡來，哪裡最缺防護服……新冠肺炎疫情防控的當下，無數問題不僅需要答案，而且要求又快、又準。大數據、人工智能、雲計算等數字技術，彌補了過去傳染病防控的不少短板，在疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等方面發揮著越來越重要的支撐作用。
“小白”進入隔離病房
“推開隔離病房的那扇門，就像站上蹦極的高臺，恐懼油然而生，似乎能看見病毒們在空中飛舞，聽見它們“砰砰”的敲著門。”上海交通大學醫學院附屬仁濟醫院第三批援鄂醫療隊隊員、心內科副主任醫師葛恆說出了很多隊員的心聲。
感染，是醫務人員最怕也是最難防的點。為了減少不必要的意外，每個人都在想辦法。人工智能成為一個選擇。
2月26日上午，華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院光谷院區，“瑞金小白”正在隔離病房裡“聽”患者的心音和肺音。遠在上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院的專家拿著手機，遠程指導著“小白”的每一個操作。
“這是一臺集合了最新IT技術的人工智能醫護機器人。不管專家在哪裡，只要有一個能裝載相關程序的APP，就會連到遠程會診空間，進而控制機器人進行操作。而且還不消耗資源緊張的防護服、口罩等。”上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院第四批援鄂醫療隊員、瑞金醫院學科規劃處副處長林靖生說，目前武漢有三臺，另外兩臺分別在武漢市第三醫院和金銀潭醫院，已經在這裡呆了近一個月，每天工作12小時。林靖生正是“小白”的主要發明人之一，“小白”的想法最初誕生在他2015年援疆時。
“剛開始，感控人員和護士長都要一直處於上班狀態，時刻盯著大家穿脫防護服。現在他們可以坐在外面，通過屏幕指導大家。再過兩天，他們就可以換班了，因為‘小白’就能幫忙了。”林靖生說，每臺“小白”都具備3D視覺識別傳感器和人工智能AI芯片，它在靜止和移動的時候，可以通過傳感器實時捕捉病區內的環境圖像和人體圖像，精確的識別人臉和人體行為姿態，並通過人工智能算法，發現醫護人員在感染病區活動過程中以及在穿脫防護服過程中出現的安全隱患，及時提醒大家關注並進行必要的消毒措施，輔助醫護人員降低感染風險。目前“小白”的這一功能正在完善中，預計本週內投入使用。
“小白”的另一個重要作用是快速彙集各路專家，成為遠程診療的重要載體。此次重症新冠肺炎患者大多有基礎性疾病，而且很多人一體多病。“不可能所有的醫生都來，但是又不能迴避這些問題。而小白是我們的堅強後盾，無論需要哪位專家，發出信號即可。”林靖生說，如果需要細微觀察的時候，“小白”還可以切換到醫務人員手持的PAD攝像頭上，進行近距離觀察。
除了“小白”，消毒機器人、送餐機器人、垃圾回收機器人等都“作戰”。在人手緊張、風險大的抗疫一線，不眠不休，忙得熱火朝天。
用大數據搶時間
疫情當下，很多環節都需要搶時間。比如，防護服不夠了、核酸檢測試劑短缺了，如何及時調配？
2月中旬後，四川大學華西醫院派出醫療團隊整體接管了成都市傳染病醫院新冠肺炎患者重症危重症病區。沒多久，平臺發來提醒：華西醫院醫用物資日消耗量連續幾天發生明顯變化，特別是醫用防護服日耗量明顯增加，醫用防護服保障存在風險。
“2月21日，在分配省級統籌應急物資時，快速對華西醫院進行了醫用防護服硬性補缺。”四川省衛生健康委信息與統計處副處長丁智剛說，四川省利用大數據技術，基於各級定點醫院救治物資現狀和日均硬性消耗量，按天設置預警規則，對醫用防護口罩、醫用防護服、核酸檢測試劑等短缺醫療物資實時自動預警，初步形成覆蓋省市縣三級和外派醫療隊的新冠肺炎防疫物資和醫療資源應急調度管理一張網。
據瞭解，四川省打通了全省各級衛生健康行政部門、208家定點救治醫院、5700餘家醫療衛生機構和支援湖北醫療隊，動態收集各級防疫物資和定點醫院醫護人員、床位等醫療資源信息，為資源精準“定位”。
最近的專業醫療機構在哪裡？中國醫學科學院醫學信息所醫學數據共享團隊收集和整理各地衛生健康委陸續發佈的信息，進行結構化處理，標註獲取的官方網站來源信息，幾天內彙總形成了發熱門診及救治機構數據集。數據覆蓋了31個省、市、自治區和直轄市，包括7512條記錄。1月27日，第一版全國新型冠狀病毒感染的肺炎定點救治醫療機構和發熱門診數據集發佈，面向公眾免費開放。
在此基礎上，醫學信息所健康與醫療保障研究中心迅速跟進，聯合阿里高德地圖對7000餘醫療機構進行了地理位置標註，提供互聯網端與移動端皆可使用的導航服務，實時更新信息，方便公眾檢索周邊定點救治醫院和發熱門診機構。
雲計算，也不得不提。2月1日，浙江省疾控中心上線自動化的全基因組檢測分析平臺，利用阿里達摩院研發的AI算法，將原來數小時的新型冠狀病毒肺炎疑似病例基因分析縮短至半小時，大幅縮短確診時間，並能精準檢測出病毒的變異情況。近日，阿里雲視覺智能平臺還推出了“人臉口罩檢測”算法服務，並結合阿里雲客流分析平臺、釘釘小程序及天貓精靈，對公共場所出行人員口罩佩戴檢測及統計預警。
無論是人工智能，還是大數據，抑或雲計算，都離不開基礎數據。採訪過程中，“數據安全及隱私”被多次提及。多位專家指出，在這個特殊時期，讓渡個人信息換取整體社會的防控安全的做法是值得肯定的。當然，在這些信息收集、報告、傳輸、反饋過程中，需要建立規範化的機制和手段，特別是對於未經個人同意的個人信息。
線上服務的能與不能
疫情期間，線上服務更多地被普通老百姓所需要。
前春雨醫生CEO張琨說，沒有醫學基礎知識的百姓會存在焦慮，此時提供臨床醫生的專業指導對緩解患者和家庭的心理壓力是有幫助的。同樣都是“多喝水，多休息，適量運動”，從醫生嘴裡說出來比丈夫、父母說會有用。因此，健康科普、健康教育、在線諮詢等成了線上服務的重要組成部分。
其中，在線諮詢的表現尤為突出。比如，截止2月11日，山西省開通免費義診醫生4390人，累計在線問診39688例。但是線上服務的侷限性也很快凸顯了出來。張琨說，大部分常見病、多發病的診療是可以通過非處方藥等解決的，比如，這次疫情最直接的需求是口罩、護目鏡和VC泡騰片等的購買。如果能推送一些有針對性地、快速送上門的健康消費用品是最有價值的。
而對真正有醫療需求的人，提供線上服務的醫生恰巧是患者線下能找到的人，很重要。這就要求線上和線下形成閉環。
深圳市人民醫院網絡醫院的做法值得一提。
“網絡醫院與內分泌科賈黎靜主任開展的互聯網+整合式糖尿病健康管理就是很好的示範說明，現在有近1000名門診糖尿病患者正在進行線上管理。既使有疫情，這些患者也不用擔心，線上一直有糖尿病醫護為他們進行團隊服務。”深圳市人民醫院網絡醫院主任陶紅說，線上線下相結合，專科醫生、專科護士、健康管理師、營養師、運動教練紛紛上線，對患者進行運動、營養方面的指導和干預，通過智能穿戴設備，監測患者全天的有氧活動情況，評估肌氧和心率，從而實現了病情的遠程精細化管理。
張琨說，線上、線下醫療服務模式融匯是必然的趨勢。醫療服務是非常屬地化的服務類型。根據我國法律和現階段互聯網服務能力侷限，在線問診並不能進行診斷、開處方和任何診療行為。但很大比例的問診結論是讓患者到醫院做檢驗或檢查，而在線平臺的服務又無能為力了。他建議，平臺在匹配算法上更多偏向地理位置就近的權重，並與屬地醫療機構建立無縫對接。線上已經開出的檢驗、檢查醫囑可以對接線下預約服務，到院就能進行，而不是再進行一輪線下問診的過程。
文：健康報首席記者姚常房 記者王瀟雨
審核：陳會揚 曹政 閆龑
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