方奕程
摘要:隨著人民生活水平的改善,人們對醫療條件和醫療技術的要求越來越高。為了更好地保障人們的生命健康安全,加強病毒監控,建立有效的病毒預警機制就顯得尤為重要。只是當前我國的人工智能技術還未得到廣泛應用,在一些運用中還存在著一些問題例如預警機制不完善,數據監測不準確,不能有效定位目標人群,對人工智能技術存在的問題,我們從人工智能技術的應用,當前成長態勢,人工智能應用原理和發展,在病毒疫情防控上產生的作用進行了詳細分析,并為人工智能技術病毒預警機制建立的正確運用,提出了可行的方法建議。
關鍵詞:病毒預警;人工智能;數據;疫情防控
【中圖分類號】R-3 【文獻標識碼】A 【文章編號】1673-9026(2021)04-371-01
一、傳統病毒性預警防控系統面臨挑戰
最近幾年,新冠狀病毒事件的發生成為全球突發性重大公共衛生事件,對現代化的病毒預警和衛生治理能力提出了挑戰。在疫情暴發的前期,我國依舊采用傳統的預防手段,依靠普通人力資源對病毒進行監測,加強感染源排查,緊急進行醫療救治,及時調取防疫物資,盡管在初期,我國病毒預防措施及時得力,只是隨著形勢的日益復雜和嚴峻,傳統性的病毒預警手段暴露出許多弊端,集中體現在以下幾個方面:
第一、在進行病毒疫情防控需求下,傳統性質的疫情防控機制存在預警不及時,判斷結果不準確,監控不明顯,病毒感染數據追蹤效率低等風險,難以解決因病毒預警不及時而導致疫情暴發而產生的突發性未知性和復雜性問題。尤其在疫情暴發的高峰時期,難以及時監控人口流動和社交性群體聚集,僅依靠傳統的人力資源進行的病毒性預警監控,難以完成這樣的任務,現代化病毒預警機制需要現代化數字技術、人工智能技術的有力支撐。
第二、在進行病毒診療時,原有的防控技術方面面臨著許多考驗,人工監測的效率低,只能對疑似感染體進行近距離診療,造成了診療者的心理恐慌,還容易存在交叉感染的風險。由于出現的病毒類型新,在醫療防御機構中缺乏參考數據,需要大規模的提取特征數據,仔細分析,建模依托算法,形成有效的診療方案,對技術進行推廣應用。
二、人工智能的病毒預警防控
(一)人工智能算法支持及病毒基因檢測,展現出用于醫療和疾病預測的巨大潛力
基因的程序檢測能夠有效實現疾病風險預測。人工智能技術在病毒檢測與篩查領域作用越來越凸顯,為保障人們的生命健康安全提供了有力幫助。現代基因數據量龐大,受限于當前基因檢測專家的經驗和知識結構,傳統的基因檢測法效果不佳,利用效率低,在病毒基因檢測中遇到了發展瓶頸;以深度學習為基礎的人工智能技術已經成為基因數據分析的主要方法,凸顯了優勢和強大的擴張能力。
通過機器學習算法有效減少研發時間,降低研發成本。人工智能技術還可以檢驗藥物活性和安全性副作用。在臨床階段,人工智能算法可以有效檢測和評估藥物特性,對病毒特征進行風險評估和虛擬篩選。人工智能還能夠有效監測到病毒基因機理,可以有效監測病毒基因,提升病毒的篩查效率。浙江的省控中心利用人工智能技術結合自動化全基因組檢測,疑似病例病毒進行檢測,基因組序列進行對比分析,能夠防止病毒性突變產生的漏檢,能夠極大幅度的提高簡歷確診速度和精確性。并通過AI智能算法,疑似病因分析時間縮短至半小時,有效檢測出病毒基因變異情況。
(二)用智能技術投入使用可以提升疫情發現率和篩查效率
依賴視覺語音等感官信號的人工智能技術最近幾年獲得了重大發展,研究數據顯示,人工智能技術在感知任務上已經超過人水類平。圖像和語音技術也獲得了成熟,已經從實驗室走到了應用階段,現已廣泛運用于各個領域。
在一般的疫情防控體系中,體溫檢測是病毒疫情排查的最基本方法。在車站、飛機場、地鐵站等人口密集的地方,需要高效準確地識別出高危人群。依賴現有圖像識別技術和紅外線技術,能夠接觸式和遠距離的人工智能測溫,這種人工智能測溫系統可以高效準確地對高溫人員進行排查,能夠快速排查出體溫異常者,這種人工智能體溫檢測技術與傳統體溫檢測技術相比,能夠更有效降低交叉感染風險,節省人力,提高檢測效果。現在人臉識別技術的成熟可以針對性地進行數據開發,建立信息檔案,調取通話記錄及立返時間,能夠有效定位病毒攜帶人員,提升疫情發現率。
三、基于病毒疫情預警機制的人工智能技術發展建議
(一)形成以人工智能為核心的硬核技術支撐
(1)加快人工智能核心技術的研發。圍繞核心技術進行框架搭建,積極探索深度化學習,進行遷移性學習和生成對方網絡等方法進行數據標注,提高機器對病毒預警數據模式關聯等隱性知識的辨別運用,實現算法模型的創建以及訓練的協同化,并對人工智能算法中的缺陷進行彌補,在病毒防控、疫苗制造等高端嚴謹的科學領域進行建模和攻關。在這樣的基礎上,以提升病毒預警防控中知識計算、人機交互能力的特點為目標,采用隱形知識服務技術和媒體分析推理技術及智能化技術等對病毒預警監控關鍵領域進行技術開發,形成開放完善的技術體系。
(2)促進新時代信息技術的應用,針對病毒防控多元化的需求,要發揮基礎的協同效應;①利用云計算和人工智能技術平臺,創建一站式智能平臺,形成從支援到平臺智能化應用服務的完整體系,提高數據甄別,圖像識別等技術運用熟練度,為病毒基因檢測、數據排查、信息篩選等生死較量中節約寶貴時間;②使得互聯網與人工智能有效結合,建立智能化的網絡生態體系,實現人與物在內的互聯互通,滿足社會對病毒疫情狀況的實時監控,醫療物資的跟蹤、隔離人員的監控為社會協作和智能服務提供有力支撐。
結語
人工智能技術在我國的各個領域都取得了廣泛應用,為了提高醫療水平強病毒監測,工智能技術的作用日益凸顯。在當代,病毒疫情復雜監測難度大,常規劃的病毒預警已經成效不大,為了更好加強疫情防控,人工智能技術在信息篩選病原排查,病毒預警方面取得了突出效果。傳統化的疫情防控病毒監測存在不足,通過人工智能技術的廣泛應用,我國能夠建立完善的病毒預警系統,極大提升病毒監測的能力,為人的生命健康安全提供保障。未來的人工智能技術將會更加完善,在公共衛生管理體系中發揮著不可替代的作用。
參考文獻
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