人們怎麼使用 AI 抵抗冠狀病毒

COVID-19 冠狀病毒天天甚至每小時傳播的狀態都在改變，這個全球緊急公共衛生事件威脅着生命，威脅着企業，影響着全球旅行。經合組織警告全球經濟增加將會減半，這是自 2008 年來最糟糕的一週，美聯儲將會下降聯邦利率。

因爲這是這一種冠狀病毒首次在全球範圍內傳播，所以還不肯定究竟會怎麼影響咱們生活和工做的方式，可是 AI 有助於對抗這一次病毒及其帶來的經濟影響。

上個月世界衛生組織發佈了一份報告，報告中說大數據和人工智能在應對此次疾病中發揮了關鍵做用。下面是一些採用人工智能的方案，這些方案用來檢測和對抗人工智能。

消毒機器人

在二月十九號，丹麥公司 UVD Robots 宣佈已經與 Sunay Healthcare Supply 達成合做，在中國銷售機器人。UVD 機器人將被細菌感染的房間裏四處遊走巡邏，用紫外線進行消毒。

XAG 機器人還在廣州部署了一些用於噴灑消毒劑的機器人和無人機。

加州伯克利分校實驗室主任在 Twitter 上發佈預測若是疫情繼續蔓延，將會在更多的環境中部署更多的機器人。

公共場所發燒檢測

AI 檢測冠狀病毒的一種方法是採用配有熱傳感器的相機。新加坡的一家酒店和衛生機構正在進行實時的溫度檢測，這要歸功於 KroniKare 公司。在北京的清河火車站，已經部署了由百度公司開發的配有溫度傳感器的 AI 系統。

百度的這個系統結合了計算機視覺和紅外技術，每分鐘可檢測 200 人，偏差在 0.5 攝氏度範圍內，若是是冠狀病毒的典型特徵，高於 37.3 攝氏度時，將會上傳信息，百度接下來可能會在北京南和地鐵 4 號線也部署這樣的系統。

病毒追蹤

BlueDot 說他們在世界衛生組織九天前意識到了高傳播率的肺炎的出現，BlueDot 是爲了應對 SARS 疫情而成立的。他們是使用天然語言處理（NLP）技術來瀏覽數十萬個來源的文本信息，包括各類新聞和公共聲明。

深度學習檢測冠狀病毒

武漢大學人民醫院和一些科研機構一塊兒訓練了一個深度學習的模型，這個模型用 51 張實驗室確診病例的 CT 掃描圖形和 45000 張其餘的匿名 CT 掃描圖像一塊兒訓練。

這個模型顯示出了與放射科醫生專家差很少，提升了放射科醫生臨牀診斷的效率。有未經同行評審的報道說「這具備巨大的潛力，能夠減輕放射科醫生的壓力，改善早期診斷、隔離和治療，從而有助於控制流行病」。

其餘的地方也有在作相似的工做，用數十萬張 CT 掃描訓練的模型正在武漢中南醫院檢測冠狀病毒。

因爲疫情傳播速度之快，所以前線的工做人員須要更多的工具來幫助他們識別並應對感染的病人。毫無疑問，公共部門和私營部門都會推出更多的方案。

翻譯自 這裏

武漢加油，中國加油！

本文首發自公衆號：RAIS