别让疫情爆发才追悔莫及 AI模型预测或是个好办法！

（原标题：How AI is battling the coronavirus outbreak）网易智能讯1月30日消息，自新型冠状病毒肺炎疫情愈演愈烈以来，科研和医学工作者早已想要了不少办法应付，其中还包括人工智能（AI）技术。图：美国卫生部门的工作人员到达机场为旅客检查冠状病毒每当有谜样疾病忽然愈演愈烈时，政府和公共卫生部门的官员有可能很难很快搜集涉及信息，并协商各方加以应付。但可以自动挖出来自世界各地新闻报道和在线内容的AI系统，可以协助专家辨识有可能造成潜在流行病或更加差劲疫情的异常情况。换句话说，AI实质上可能会协助我们在下一场瘟疫中生还下来。

这些AI系统的能力在最近应付冠状病毒肺炎疫情中获得了充份展出。加拿大取名为BlueDot的公司声称很早已找到了冠状病毒，该公司是众多用于数据评估公共身体健康风险的公司之一。

据报，BlueDot自称为主要专门从事“自动传染病监测”，在2019年12月底就向客户通报了这种新型冠状病毒。而直到几天后，美国疾病掌控和防治中心(CDC)和世界卫生组织(WHO)才收到了官方通报。

现在邻近了1月底，冠状病毒疫情早已夺去了100多人的生命，还包括美国在内的其他多个国家也都经常出现了病毒感染病例。传染病医生、BlueDot创始人兼任首席执行官卡姆兰·克汗(Kamran Khan)在拒绝接受专访时说明称之为，该公司的早期预警系统用于AI(还包括自然语言处置和机器学习)通过每天分析65种语言的大约10万篇文章，来追踪100多种传染病愈演愈烈情况。这些数据有助公司告诉何时通报客户潜在的传染病愈演愈烈和蔓延。

其他数据，如旅行者行程信息和航班路径，网卓新闻网，可以协助该公司获取关于疾病有可能如何传播的额外线索。例如，本月早些时候，BlueDot的研究人员预测，冠状病毒在中国经常出现后，亚洲其他城市也将经常出现这种病毒。

BlueDot模型(其最后结果随后由人类研究人员分析)背后的点子是，尽早将信息获取给医护人员，期望他们需要早期临床或隔绝感染者和潜在传染源。卡姆兰称：“官方信息有时过于及时。旅行者中经常出现病毒感染病例和疫情频发之间的区别，各不相同前线医护人员否能辨识出有特定的疾病。这有可能是避免疫情确实愈演愈烈的关键。

”卡姆兰补足说道，该公司的AI系统还可以用于一系列其他数据，例如关于某个地区的气候、温度甚至当地牲畜的信息，来预测病毒感染疾病的人否有可能在该地区造成疫情愈演愈烈。他认为，早在2016年，BlueDot就需要在寨卡病毒（Zika）确实经常出现在佛罗里达州六个月前预测到其在美国愈演愈烈。

某种程度，疫情监测公司Metabiota声称，泰国、韩国、日本等国愈演愈烈冠状病毒肺炎疫情的风险最低，这些国家经常出现病毒感染病例的时间比官方报告早于了七天，这在一定程度上是通过查阅飞行数据得出结论的结论。Metabiota和BlueDot一样，用于自然语言处置来评估关于潜在疾病的在线报告，它也在为社交媒体数据研发某种程度的技术。Metabiota的数据科学总监马克·加利文（Mark Gallivan）说明说道，在线平台和论坛也可以得出疫情愈演愈烈的迹象。

Metabiota还声称，该公司可以根据疾病的症状、死亡率和化疗的可获得性等信息，估算疾病传播导致社会和政治恐慌的风险。例如，在本文公开发表时，Metabiota将这种新型冠状病毒在美国和中国引发公众情绪的风险选为“高级”，但它将刚果民主共和国的猴痘病毒风险选为“中等”。

很难告诉这个评级系统或平台本身能有多精确，但加利文回应，该公司正在与美国情报界和国防部合作解决问题与冠状病毒涉及的问题。Metabiota还向再行保险公司宣传其平台，这些公司有可能期望管理与疾病潜在传播涉及的金融风险。但AI的能力毕竟意味着让流行病学家和政府官员在疾病经常出现时获得通报。研究人员早已创建了基于AI的模型，可以动态预测寨卡病毒的愈演愈烈，这可以为医生如何应付潜在的危机获取信息。

AI还可以用来指导公共卫生机构的官员在危机期间如何分配资源。实质上，AI将沦为对付疾病的新防线。更加普遍地说道，AI早已在帮助研究新药，处置少见疾病，以及检测乳腺癌。

AI甚至被用来辨识传播扎加斯病（Chagas）的昆虫否不会传播这种不治之症，这种疾病早已在墨西哥和中南美洲病毒感染了约800万人。人们对用于非身体健康数据(如社交媒体帖子)协助公共卫生政策制定者和制药公司理解身体健康危机的广度也更加感兴趣。例如，AI可以挖出社交媒体帖子来追踪非法阿片类药物的销售，并随时向公共卫生官员通报这些可控物质的传播情况。当然，这些AI系统，还包括Metabiota和BlueDot的系统，不能用作评估与等价数据相近的情况。

一般来说来说，AI不存在种族主义问题，这种种族主义既可以来自建构系统的工程师，也可以源于其所训练的数据。而在医疗保健领域用于的AI也意味著无法幸免于难于这个问题。

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