一場突如其來的疫情使得全國陷入陰霾之中，不同於2003年的非典，在人工智能等技術的幫助下，科技廠商們紛紛推出AI系統、AI設備及AI解決方案，助力新冠病毒的防疫、檢疫數據化、可視化以及便捷化。
AI+大數據平臺助力疫情防控可視化
新冠病毒的爆發正好處於農曆2020年春節，人流大肆流動，這也給全國的疫情排查、防控帶來了困難，但正好得益於大數據技術的成熟以及近兩年AI的興起，本次的疫情防控監管也更加有數據可依。藉助大數據，監控疫情重點地區的人員情況，為全國人員的流動提供數據支撐。藉助AI與大數據，每個人輸入自己的姓名、身份證號或者根據地理位置，便可知道自身是否有接觸患者或有風險。
同時各地政府也與ICT廠商們攜手，共建基於這些技術的疫情防控系統、人員信息管理上報系統，如曙光為河南省南陽市南召縣提供的疫情排查上報系統及南召疫情指揮可視化系統，南召防疫指揮部可在指揮中心一屏通覽轄區內疫情現況，根據新增疑似病例及湖北返召人員活動變化曲線，結合卡口和社區人員力量，下達布控指令，聯防聯控醫療物資，做到一張地圖全面展示全縣疫情分佈、醫療資源分佈、一線工作人員分佈。
AI設備 助力疫情防控便捷化
除了在系統層面防控疫情，藉助AI技術打造的智能化熱成像設備、體溫監測設備，也在本次防疫中發揮著作用。從2.3號起，各地交通開始運行，企業逐漸復工復產，人員流通開始增加，而防控措施絲毫不能減弱，若單純依靠人力對外出人員進行體溫檢查，無疑速度慢且耗費大量人力成本。
此時，大華、宇視等紅外、安防龍頭推出的智能體溫測量設備發揮著作用，將這些設備部署在車站、地鐵、公路等人流密集場所，既可實現人員的快速監測，亦可對體溫異常者及時上報。
AI解決方案解臨床醫生不足難
當然，疫情期間，最辛苦、最危險的莫過於醫護人員，不斷增加的確診患者和疑似患者更是讓醫護人員日夜不眠，但即便如此，醫護人員仍面臨著不足難題，如在新冠肺炎的CT檢測上，僅靠臨床醫生閱讀CT片子判斷是否為疑似或者確診患者工作量實在大，而在2月這一疫情快速發展階段，尤其是湖北地區，提升肺部CT片子的閱讀效率迫在眉睫。
基於深度學習技術的全肺定量分析、新冠肺炎智能影像評價系統等AI解決方案在此次疫情中緩解了臨床醫生不足的難題。這些AI解決方案主要基於深度學習技術及圖像算法，通過全局、全量地檢測肺部體積、形狀、密度判斷被拍片人是否為疑似患者，並可對被感染患者的病灶形態、範圍等影像特徵分析判定感染等級。相關數據顯示，這樣AI分析肺部CT圖像的解決方案准確率達96%，且用時僅需10秒鐘，醫生手動看片的話用時則在十多分鐘。
結語
AI築起新冠病毒防疫、檢疫的一道“長城”。
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