共享健康：AI 点亮后疫情时代的健康产业

共享健康：AI 点亮后疫情时代的健康产业汇源果汁批发价格 7 月中旬，2020 世界人工智能健康峰会以智联世界·共享健康为主题，就后疫情时代人工智能在公共卫生领域的新应用进行了讨论，对 AI 在健康产业发展的趋势、技术创新、落地应用等问题进行

7 月中旬，2020 世界人工智能健康峰会以智联世界·共享健康为主题，就后疫情时代人工智能在公共卫生领域的新应用进行了讨论，对 AI 在健康产业发展的趋势、技术创新、落地应用等问题进行了探讨。

2019 年末，新冠肺炎疫情来势汹汹，使全球面临严峻的公共卫生危机，大众对公共卫生健康的关注度达到了前所未有的高度。面对突如其来的疫情 “大考”，我国公共卫生应急机制总体上经受住了考验。

在后疫情时代，如何通过 AI、互联网、大数据、5G、云计算等技术帮助医疗卫生服务进一步落地，衔接线上与线下服务，如何利用 AI 技术助力疫情防控、应对突发公共卫生事件，进一步完善公共卫生服务体系，实现分级诊疗，提高优质医疗服务可及性，并且探索在慢性病、常见病领域的健康管理，将是接下来业界要探讨的重要议题。

AI 如何驱动医疗健康产业创新？

随着人工智能、互联网、大数据、云计算等多领域技术与医疗跨界融合，我国医疗健康行业迈向更广阔的发展空间，人工智能如何驱动医疗健康产业创新发展？对此，中国工程院李兰娟院士发表了主题演讲《疫情之下，AI 推动医疗健康新变革》。

李兰娟院士提出，这次疫情研判来自大数据的信息，李兰娟团队用人工智能大数据的平台来发现和控制传染源。大数据的研判对于传染病的发生、发展的情况，以及疫情预测有非常重要的作用。大数据的平台整合疫情研判模型，也在遏制疫情扩散、助力疫情防控中发挥了重要作用。

在智能监控方面，国内有许多的研究团队采用了知识图谱的技术，对用户精准查询相关联的信息，以及自动分析电子病例的数据来可视化、确诊病例的变化，在信息化的指引下，各种疫情的信息变得相对准确。

最终，在疫情防控当中，AI 在公共卫生、疫情研判、情绪管理、地图服务、基因检测、药物研发、互联网医院等等方面发挥了非常重要的作用。

例如，在智能诊断方面，病毒样本的基因分析，通过自动化的基因组分析，能够在短短的时间内把病毒的基因分析出来。

另外，通过深度学习的方法，通过 AI 病灶快速识别，精准测量，准确率达到 79.3%，这是非常重要的辅助诊断系统。

在智能社区防疫方面，随访系统当中采用语音识别、语义理解等，用 AI 设计疫情感染校区地图查询功能。另外，发热监测通过图象的识别模型为安全的复工发挥了巨大的作用。

李兰娟还提到机器人抗疫大军，在武汉，机器人消毒发挥了非常重要的作用，下一步机器人可以在医院负责传送运输。AI+大数据也可以通过准确的位置和时间来定位监测人的症状和体征等等。

人工智能在疫情后的机遇和前景

疫情期间，国内一批医疗行业的优秀企业勇担社会责任，走在抗 “疫” 前线，为疫情防控救治工作贡献中坚力量。

在卫生健康领域，人工智能的应用场景不断涌现，在这次新冠疫情防控当中，人工智能助力疫情防控，在很多地方都已经应用了基于图象识别和红外热成像的人体体温测量。包括在流行病学调查、密切接触者管理、社区的重点人员排摸；包括在医疗辅助诊断、老百姓的咨询问诊，老百姓的自诊等等方面，人工智能都产生了很多的应用。

作为代表企业，点内科技在这次疫情当中也尽了自己的一份绵薄之力。疫情肆虐，点内科技跟随终南山慈善基金会一起，跟一些医院合作开发了人工智能辅助新冠 CT 的诊断技术，帮助医生在临床的 CT 读片，从原来 15 分钟的诊断时间缩短到现在临床上的 1 分钟。

依图医疗在 1 月 24 号就接到了上海公共卫生临床中心提出的需求，希望临床有一个快速高效的工具，首先能够进行高危病人的预警，然后进行病人病情的基本评估，为他们区分轻中重症状做一个依据。另外，还需要有一个快速定量的工具，来进行预后转归的基本评价。接到需求之后，依图科技用四天的时间上线了智能新冠影像自动评估系统。

卫宁健康在 1 月 28 号接到郑州医院的需求，要求建郑州版的小汤山医院的信息化系统。卫宁健康建了一个远程会诊的系统，能够更好地利用远程医疗资源救助当地患者。卫宁健康还在全国超过一千家的医院上线快速问诊应用，也方便从线上到线下的转换。在疫情当中有很多病患不方便去医院就诊，通过这样的应用和公益性质的疑难问答，帮助这些病患从医用药解决他们的需求。

传统意义上，数据是人工智能的基础，人工智能是大数据产生的技术，同时人工智能又是大数据应用的基础，人工智能要对大数据进行汇集、挖掘、处理然后研判，最终才能形成对我们有价值的大数据。最终，这些有价值的大数据又促成了人工智能的进化和人工智能应用场景的落地，这是人工智能应用形成的闭环。

展望未来，首先要打通数据的边界。不仅仅是各级单位，还包括疾控中心、卫健委、社区，甚至于小区管理，这些数据都能够有一个统一的平台汇集起来。整个体系中，制度的突破和设计可能是最难、最核心的部分，需要各方共同努力。

另外，人工智能在医疗领域当中的未来也受人才因素的影响。现在的情况是医学归医学，信息技术归信息技术，既懂医又懂信息技术的人才比较欠缺。在这方面，复旦大学以及国内的高校、高校医学员正在努力培养这方面的人才。

总的来说，人工智能在未来公共卫生领域的应用有非常广阔的前景，在医疗、预防、科研、管理、服务等方面都会有越来越多的应用。通过政府、医疗卫生机构以及科研机构的共同努力，未来会有越来越多的人工智能产品和应用能够逐渐落地，推动公共卫生服务的新模式。