人工智能在突發性傳染病防治中的應用*

邢夢雨，曹 慧，邱 鵬，王玥翔

（山東中醫藥大學 智能與信息工程學院，山東 濟南250355）

在總結傳統醫療技術面對突發性大規模傳染病具有局限性的基礎上，結合人工智能近年的發展以及在醫學領域的應用現狀，探討人工智能在解決突發性大規模傳染病問題方面的發展和最新機遇，通過具體案例分析以及在本次新型冠狀病毒肺炎中的典型應用來體現其具有的傳統醫療技術不可比擬的先進性。

1 人工智能的發展和應用

1.1 人工智能的發展現狀

經過60多年的發展，人工智能在國際上已經取得了長足的進步，目前正呈現出爆發式增長的趨勢。歐美等國家紛紛出臺計劃，從國家層面推動人工智能的發展，試圖占據人工智能發展的最高點[1-2]。中國人工智能技術雖然起步較晚，但目前也已進入蓬勃發展的階段，中國的人工智能研究正面臨前所未有的歷史發展機遇，具備諸多發展優勢[1]。

1.2 人工智能在醫學領域的應用

隨著深度學習等技術的爆發，視覺識別、語音處理、自然語言處理等領域取得重大突破，人工智能技術在醫學領域的應用開始進入百花齊放的階段。其涉及的領域有人工智能+健康管理、人工智能+醫療服務、人工智能+臨床科研等，且在這些領域都取得了一些重要突破以及研究成果，這為人們對健康生活的需求提供了進一步的保障[2]。

2 人工智能應用于傳染病問題的解決

2.1 傳染病的特點

傳染病具有傳染性的特點，容易造成大規模傳播；具有突發性的特點，當一種新型傳染病突然爆發時，由于缺乏治療經驗以及疫苗、藥物等，極易造成傳染病傳染的不可控性。另外，如果在傳播過程中沒有采取到位的防護措施，還容易造成病情的聚集性感染，后果尤為嚴重。

2.2 傳統醫療方式在解決傳染病帶來的問題時的局限性

一是傳統醫療資源總體上不足且分布不均衡。以我國為例，中國人口占世界的22%，但醫療衛生資源僅占世界的2%[3]。二是傳統醫療方式容易造成醫護人員的感染以及普通人群在看病就醫過程中的交叉感染。三是僅僅依靠傳統醫療方式很難在短時間內研發出相關的疫苗和藥物來對傳染病進行有效地控制。四是僅僅依靠傳統醫療模式很難確定出易感染人群以及感染范圍，從而對阻斷傳染病的傳播造成時間上的延誤。

2.3 人工智能在解決傳染病問題上的優勢

一是利用人工智能技術能夠高效率地減少病毒檢測中重復性的工作，通過有效篩選生物標志物、預測藥物理化性質等來加速藥物的研發過程。二是人工智能可實現對傳染病的早期預警、智能篩查，預測傳染病的發展趨勢與傳播途徑，在傳染病傳播的初期階段便可對其進行有效地控制及阻斷，降低傳染病傳播風險[4]。三是利用人工智能技術可以生成信息基礎數據庫，通過機器自主組織傳染病案例數據中的學習工作單位等信息，來生成較為準確的所屬轄區的標準化信息[5]。四是利用人工智能開展線上遠程問診，可在一定程度上解決傳統醫療資源分配不均的問題以及降低醫護人員近距離接觸感染的風險。

2.4 人工智能在預防傳染病聚集性發病中的應用

2.4.1 傳染病聚集性發病的主要原因

一是由于科學技術和經濟建設的高速發展，人們的經濟活動方式發生了巨大改變，社會居民的活動空間逐漸擴大，居民聚集性和流動性迅速提升，雖然這種社會活動形式的變化，對促進經濟發展和社會進步具有重大作用，但是從傳染病學的角度看，這種變化無疑增加了傳染性疾病的發生概率和傳播風險。二是由于多數傳染病具有較強的傳染性，再加上防護知識的普及不到位、防護措施不周，極易造成人群密集性場所傳染病的爆發，如大型商場、學校、旅游景區等。

2.4.2 以學校為例的解決方案

（1）生成學校信息基礎數據庫，解決信息孤島問題。人工智能的迅速發展對建立完整的、標準化的、可維護的學校信息基礎數據庫提供了便利性，通過人工智能對傳染病案例的自主學習以及對傳染病案例數據中學習和工作單位的重新組織，來產生較為準確的學校名稱和所屬轄區的標準化信息，并跟隨著數據的更新和變化進行自我完善，以此來建立標準化的學校信息基礎數據庫[5-6]。

（2）人工智能篩查和早期預警。利用人工智能技術分析傳染病報告醫生對所屬轄區學校信息填寫習慣和方式的異同，與學校信息基礎數據庫比對，自動地感知傳染病案例數據，轉為標準的學習工作單位信息，實現基于當前住址到村組和家庭，學習工作單位到班級和學校的聚集性傳染病的智能篩查，大力提升篩查和預警的準確性和時效性。再利用人工智能技術輔助辨別學校聚集性傳染病事件，采用時間序列模型、時空聚集性分析模型等進行組合預警，并把預警的相關閾值提前設置出來，以判定事件級別，最后將判別結果及時傳送給學校屬地的相關傳染病管理人員[4]。

（3）聚集性預警處置的監督管理。在地理信息系統的基礎上，利用人工智能等技術來實現動態數據的可視化，并且將人工智能技術與網絡安全技術和移動應用技術相整合，按照行政區域來規劃級別，從而實現對管轄范圍內各類傳染病信息、聚集性傳染病信息的監督管理，實現管理人員從宏觀上及時掌握所管轄范圍內傳染病的分布和處置情況，以便及時開展相應工作[4]。

3 新型冠狀病毒肺炎背景下人工智能的應用

新型冠狀病毒肺炎的爆發直接驅動了人工智能技術及其產品的落地使用。在2020世界人工智能大會云端峰會之健康云峰會上，中國工程院院士李蘭娟表示人工智能技術在追蹤感染者、發現接觸者、進行隔離、控制傳染源方面發揮了非常重要的作用，有效遏制了新型冠狀病毒肺炎的擴散。

3.1 人工智能影像讀片技術投入臨床應用

人工智能影像讀片技術可以快速、定量地判定患者的病情[7]。人工智能影像讀片技術能夠對新型冠狀病毒肺炎患者的肺部醫療影像檢查結果進行快速地判定，這對于新型冠狀病毒肺炎的臨床診斷和病情進展判斷具有重要價值。人工智能判讀1張CT胸片僅需2～3min，比人工判讀速度提高了4～5倍。人工智能技術還能夠通過多維度高通量的信息處理技術，從影像數據和臨床數據中提取出可以量化的特征，以此來獲取新型冠狀病毒肺炎患者在醫學影像數據和臨床數據中的特定模式，這有助于開發出用于新型冠狀病毒肺炎的判定及病程檢測的系統，對于提高醫療影像的診斷能力具有十分重要的意義[8-10]。

3.2 人工智能算法構建流行病學模型

基于采集的病毒特性、病毒繁殖速度、病變發展、表現癥狀等數據，采用人工智能算法對這些數據進行處理并構建出相關的模型，這對新型冠狀病毒肺炎的傳播起到了科學的預測作用[6]。一是應用人工智能技術構建了國內數字地圖模型，分析和預測出了確診者、疑似者和密切接觸者等重點人群的行動途徑和流向狀況，為防治工作指明了方向，為各級政府的聯防聯控工作提供了關鍵有力的信息支持[11]。二是應用新型冠狀病毒肺炎的流行病學數據與經典傳染病學預測模型相結合構建出了相關的人工智能模型。科研人員利用2003年SARS數據進行了人工智能算法訓練，完成了新型冠狀病毒肺炎人工智能模型的訓練和研究[12]，人工智能的預測結果為新型冠狀病毒肺炎的有效防控提供了科學依據。三是多個研究團隊依托人工智能算法和技術構建了數學模型，并且利用這個模型預測出了新型冠狀病毒（SARS-CoV-2）的宿主，對新型冠狀病毒進行溯源分析后，得出的結果支持新型冠狀病毒源自中華菊頭蝠[13]，但是目前仍然不能確定出具體的中間宿主。有研究提出，豬、雪貂、貓和靈長類動物可能為其中間宿主，這為后續研究提供了一定的方向[14]。

3.3 人工智能支持藥物篩選和分子診斷靶點研究

依托人工智能技術支持的新型藥物研發模式，科研人員能夠高效建模多種已知靶點藥物的三維結構及其和病毒作用位點之間的可能作用關系，從種類繁多的藥物化合物數據庫中自動篩選出可能有效的藥物，使得新型冠狀病毒肺炎應急藥物的快速開發成為可能[8]。

3.4 人工智能提高遠程醫療操作和會診能力

醫院遠程會診團隊充分利用移動通信網絡進行便利的數據傳輸，結合人工智能技術開展遠程視頻會診和遠程指導交流。通過遠程診斷，消除了醫護人員因直接接觸患者而被感染的風險。

3.5 人工智能體溫篩查

利用人工智能圖像識別技術和紅外熱成像技術相結合，能夠在一定范圍內對人流密集區域多人額頭溫度進行快速地篩選和預警，提升了在人流聚集處對體溫異常者篩選的效率。車站、學校、醫院等人流密集場所采用人工智能技術進行體溫測量和人臉識別，能夠快速、高效、批量地完成對體溫異常者的篩查和身份識別，及時發現發熱及疑似患者，規避了接觸感染風險[8]。

4 結束語

人工智能的誕生為未來醫療技術的發展提供了新的契機，為人類健康事業保駕護航。目前，人工智能在醫療領域的發展正在如火如荼地進行著，由其所衍生出的一些新興產品及技術也已在醫療領域取得了大范圍的應用，獲得了業內人士的認可及推廣。但不可忽略的是人工智能在醫學領域的應用尚且存在弊端，例如與人工智能在醫學領域應用相關的法律倫理問題已經出現[15]。另外，人工智能自身的發展也尚未成熟，從總體上看，其仍處于初級發展階段[1]。但人工智能的發展仍然具有必要性，其在傳染病防治領域的發展前景依然樂觀。人工智能影像分析、人工智能藥物研發、人工智能輔助診斷、人工智能體溫檢測等在醫療領域的落地使用為傳染病的防治構建了智能、立體、主動式的體系。傳染病發生時，人工智能能在醫療和社會治理方面，重點發揮數據優化、智能服務等方面的作用，為傳染病的防治做出貢獻。