“我在家快呆傻了。”家住重庆的小唐，已经快一个月没出门。为防控新冠肺炎疫情，中国14亿人的流动被降到了冰点，却也为各类人工智能技术提供了难得的舞台。
无论是井喷的CT影像分析、复杂的口罩面部识别，还是非接触的智能物流配送、机器人电话调研，人工智能在这场全民战“疫”中正全力出击，在医学影像诊断、医护助理、社区管理、复工门检等场景展开广泛应用。
在人员紧缺的疫情特殊时期，人工智能能否证明自身技术价值，或许成为这个行业的关键一役。
20秒完成CT影像分析 影像AI准确率96%
医疗行业是AI重要落地应用领域之一。据IDC预测，到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元，其中医疗行业将占市场规模的20%。在医疗AI领域，又以医学影像AI为创业和资本最密集的方向之一。
影像AI的原理是基于大量影像数据对图像进行识别感知，提取有用信息和模型，进而辅助医生对影像进行判断。截至目前，已有多家公司的医疗影像AI辅助诊疗方案参与到对新冠肺炎的诊断过程中。
疫情早期，由于确诊案例样本量少，医疗机构缺少高质量临床诊断数据，核酸检测作为病原学证据被公认为新冠肺炎诊断的主要参考标准。随着临床诊断数据的积累，新冠肺炎的影像学大数据特征逐渐清晰，CT影像结果变得愈发重要。
但在临床诊断过程中，医生人肉辨别CT影像效率较低，一位新冠肺炎病人的CT影像大概在300张左右，每诊断一个病例，影像医生的耗时大约为5-15分钟。
而医疗AI则可以解决这一难题。据了解，达摩院研发的全新AI算法模型可在20秒内完成新冠肺炎影像的分析，分析结果准确率达96%，大幅提升诊断效率。
腾讯也表示，其觅影AI辅助诊断新冠肺炎的解决方案，能够在患者CT检查后最快2秒就能完成AI模式识别，1分钟内可为医生提供辅助诊断参考。
此外，新冠肺炎具有肺内多发散在病变、病变过程中呈现此消彼长的特点。医生难以准确定量分析，对病情程度分级呈主观差异性。而采用传统手工勾画病变区域的定量评估方法，耗时长，效率低，临床推广难度较大。轻症患者需要1-2个小时，重症患者3-5小时不等。
针对以上情况，由上海市公共卫生临床中心和依图医疗合作开发的新型冠状病毒性肺炎智能影像评价系统实现了前中后期的全流程辅助诊断，并采用人工智能全肺定量分析技术，提升诊断的速度和精度，帮助医生快速检出、定量检测、疗效评价。
送药消毒做口罩 多功能机器人显身手
有这样一支特殊的“队伍”，7*24小时、非接触、智能是它们的关键词，“查、测、防、治”样样都行，它们就是疫情防控的好帮手--智能机器人。
配送、送药、巡查、消毒......这些原本必须由医护人员完成的工作，现在可以交给医疗机器人完成。机器人代替人工提供的全自主免接触服务，不但避免医务人员交叉感染，还减轻工作人员的配送负担。
部署在武汉火神山医院的递送机器人“豹小递”不仅能够送药送餐，还可以实现化验单、药品、医疗防护物资、消毒工具、医疗废料的定点配送与运输。
在成都、广东、浙江等地的多家医院展开工作的智能机器人，采用清扫+喷洒消毒液体的组合清扫方案，有效降低二次传染，起到高效控尘、消毒的作用。
由电子科技大学机械与电气工程学院研发的“小护士”智能机器人，可以对病人进行生命体征测试，包括体温、血压、心率、血氧检测分析等。
疫情发生正处春节假期，很多工厂都处于放假停产状态。随着疫情的发展，出现了“口罩难求”的情况。瞄准在短时间内提升我国口罩产能的目标，工业机器人正在得到应用。
拓野机器人推出的口罩自动化生产线已投入使用;海尔的多场景协助机器人也在应用和推广中，不仅能够在疫情期间实现车间的无人化消毒，隔离区送餐送药、实时体温检测等功能，在稍加改造后，还可以用于工厂喷涂等生产场景，有望在疫情过后继续发挥作用。
此外，科大讯飞、思必驰等AI企业也推出了语音机器人，在无需人力干涉的前提下，及时开展信息互动，做好辖区居民的健康提醒和随访服务，针对外来人口的排查、健康监测和防护建议，针对重点人群的疫情信息记录和定期跟踪;提供信息传播沟通渠道，为疫情防控的一线人员，如医务人员、公益组织成员、街道(乡镇)和社区(村)干部等，第一时间推送疫情防控知识和培训信息。
从社区门禁到公司打卡 不摘口罩就可识别人脸
李先生的家在安徽合肥市蜀山区荷叶地街道陶然居小区。2月10日，支付宝在这里上线了智能社区防疫系统，物业管理者通过小程序可生成业主码;居民手机扫码，填写“电子出入凭证”，抵达社区大门后扫码、测温，即可通行。
李先生表示，没有智能社区防疫系统前，去上班首先要下车，量体温，检查纸质出入证、签字，现在全程无接触，通行效率大大提高。
在公司刷脸入闸场景中，京东数科在人脸检测、人脸识别等技术进行重点攻坚，实现实时检测戴口罩人脸、对未佩戴口罩或错误佩戴口罩的人员及时发现，并进行语音提醒，在此基础上，还增强对人脸可见区域的人脸识别鲁棒性，用数字科技为企业响应复工复产构筑了第一道防疫屏障。
目前针对人脸眼部以下口罩可能覆盖的部位进行特征学习的算法优化，有效检测和识别出规范佩戴口罩、不规范戴口罩、未佩戴口罩三类情况，并能做到在正常拍摄角度(如：门禁)和大角度复杂场景下(如：监控)精度无损失。目前，口罩场景下的人脸检测算法准确率超过99.87%。
共建实验室 攻坚流行病防控AI科研
新冠肺炎疫情发展进入新阶段，下一步如何未雨绸缪地做好应对未来流行病疫情的防控?钟南山院士团队与腾讯公司共同成立大数据及人工智能联合实验室，携手持续抗击新冠肺炎疫情，将以大数据及人工智能攻坚流行病、呼吸疾病和胸部疾病的筛查和防控预警。
据悉，利用大数据及人工智能等互联网科技，双方团队将围绕流行病筛查、人工智能医学影像、流行病疫情预测预警展开深入的科研合作。持续筛查高危人群并给予就医指引;研究人工智能医学影像判读筛查技术;针对新冠肺炎等多种流行病，将建立辐射全国的疾病上报和预测预警系统。
钟南山院士团队与腾讯还将利用人工智能辅助临床决策技术，持续在全国开展多中心临床科研，建立辐射全国的疾病上报和预测预警系统，实现辅助临床诊疗方案决策、随访、疗效评估和预后评估。
关键词： 机器人
