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你有多久没有关注疫情的消息了?
除了戴口罩变得格外闷热,以及偶尔从海外传来的新闻之外,我已经很少会主动点开《新型冠状病毒肺炎疫情地图》了,而几个月之前,我简直恨不得“住”在疫情新闻板块里,随时追踪数据更新。
随着北京高风险地区的清零,二度紧张的医护们、科学家,以及每个普通老百姓,生活也都日渐重回正轨。但想必每一个人都心知肚明,这场疫情犹如一个投进生活湖面的巨石,所引发的激荡和涟漪一直在继续。
比如首次将医疗作为赛题的第六届国际大数据竞赛,就即将迎来决赛。比赛拥有联合国教科文组织IKCEST、中国工程科技知识中心(CKCEST)、百度公司、西安交通大学等协办单位的“华丽阵容”。
同时,来自哈佛大学、哥伦比亚大学、帝国理工、清华、北大、西交大、哈工大等顶尖高校的人才,将在图灵奖获得者Reddy教授、郑南宁院士等等产学界大牛们组成的强大AI评委团指导下,尝试运用智能工具来预测传染病的传播趋势和速度。
在16支决赛队伍的诞生之际,来自AI界、医学界的众多“最强大脑”也展开了精彩的尖峰对话,为大家加油鼓劲。
其中,中国工程院副院长王辰院士与百度CTO王海峰,想必大家都不陌生。一个是在17年前的“非典”身先士卒,在新冠疫情期间带头出征,“方舱医院”的首倡者;一个是国际知名的人工智能学者,中国产业AI的领军人物。
7月20日晚,当这二位“大魔法师”向大众挥舞起自己手中的技术“魔法棒”,想必现场参赛选手心中,也种下了“AI+产业”的燎原之星火。
大数据如何打破AI魔法与现实医学的次元壁?
大数据技术与医学的结合,在国际大数据竞赛举办的六年中,尚属首次。人工智能与大数据技术究竟如何找到传染疾病的规律,助力疫情防控呢?
对话一开始,王海峰就抛出了这个让数亿中国人挂心的话题。
如果说,王海峰所代表的AI军团,手握的是智能+大数据的“魔法棒”,那么王辰院士背后的医学精英们,则手执现代医学,用来刺穿现实中的残酷疫病。
显然,对于王辰院士所代表的医学工作者来说,大数据“魔法”已经成为医学研究不可或缺的原料。
在他看来,高致病性传染的传播本身就是一个高元多次方程。因为待解的函数太多,影响因素更多,几个简单的参数想要预测疫情的发展规律几乎不可能。
王辰院士不无感慨地说道,疫情期间大家时刻关注着“拐点”何时到来,科学家们也十分为难。毕竟自变量都还没搞清楚,社会干预等各个因变量又会如何相互影响,就更增加了推算的复杂程度。
前期疫情的严重程度不同,社会干预的程度和强度不同,种种变量的互相作用构成了非常浩繁的数据,直接导致抗疫决策与结果也南辕北辙。
所以在对话中,王海峰抛出的大数据+AI双重魔法,就有机会显现神通了。
在王海峰看来,大数据和传染疾病一样,不仅内部复杂,而且也处在剧烈的动态变化之中。能够抓住大数据规律的人才,运用人工智能算法各显神通,从各种数据中挖掘出疾病潜在规律的概率自然也很大。
不难发现,大数据技术+人工智能的结合,就像是为疫情预测上了一道超强的计算buff,分分钟就将奥数级别的现实难题,整得明明白白,让普通人可以坐享技术果实的甘美。
AI+医学混合双打:智能技术如何帮助医护人员?
疫情之中,为一线医护工作人员悬心的大众,将目光移动到智能机器人身上,也是自然而然发生的故事。
毕竟由机器人来辅助和替代他们完成一些相对常规的工作,可以很大程度地降低医护人员的风险。
在对话中,王辰院士和王海峰和一拍即合,完成了一场配合完美的“男子双打”:
王辰院士:防传染问题很严重,实验室里的检验人员,病房里面工作的医生和护士,一整套防护服穿上以后,给体力、与病人接触、医疗操作等都造成很大的困难,能不能有一部分的工作由智能机器人来替代?
王海峰:百度在这次疫情防控过程中尝试用了机器人,来帮助送餐、送药,相信这个会用得越来越广泛。
王辰院士:病房里忙碌的机器人比重越来越大,但最关键的部分还是由人来做。
王海峰:机器人减少传染是一方面,另一方面用AI技术进行远程诊疗,结合算法对病毒RNA进行二级结构预测等等,这些都对疫情防控有帮助。
一场业界最强大脑关于AI+产业的“混合双打”到此告一段落。事实上,智能技术繁荣的过程,也就是在这样日复一日的探索与博弈之中不断成长,挑战一座座科学高峰,最终惠及你我这样的普通人。
高含金量的未来人才,在技术专家和医学专家眼里都长什么亚子?
看到这里大家可能会问,既然智能技术与传染疾病的碰撞如此有用,为何二者的融合还需要疫情作为催化剂?
大家不妨想一想,今天的医学家和工程师,都在忙些什么?
夸张点说,前者渴望智能技术加持,恨不能加入“拜AI教”;后者眼馋高质量医疗数据,就差潜伏到医院做护士。
王辰院士就跟王海峰“吐槽”道,国内无论计算机软硬件都已经具备了条件,但一直打不破医学界跟信息科学界、大数据相关技术人员之间的坚冰,所以大家还是在不同的频道上唱着各自的歌,说着不同的话,没有交融在一起,把真正的IT技术、大数据分析能力跟医学问题深刻地结合起来。
而造成这种局面的核心,就是缺乏既懂医学、又懂信息技术的复合型人才。
谁知管理千万技术精英的王海峰也深受其困,当即现身说法,坦言百度在做AI医疗时的人才难题。
比如帮助基层医生的辅助诊疗系统,协助他们出具诊疗方案,就需要又很懂医学又很懂计算机的团队。所以百度这一团队不仅有很多计算机工程师,还招募了许多专业医生的加入,用跨领域人才协作的模式来搞。
复合型人才的培养、跨领域人才协作等等,都指向了一个未来——全民普惠的智能医疗。
王辰院士举个一个例子,按照百度AI医疗的思路,加上中国EMR(电子医疗病历系统)医疗信息化整合之后的大数据基础,未来就算疫情相对持续存在甚至加重,那整个中国社会的应对状态都会大不一样。比如要不要加大社会距离,加大社会距离有什么方式?是减少聚会还是要戴口罩?这些都可以根据大数据的分析结果来做出合理判断。
而大数据竞赛的核心目标,也是从技术与产业的碰撞中挖掘出更多的人才。正如王辰院士和王海峰先生所说,医学深奥,数据浩繁,而在其中翱翔的学子们正如星河之子,心向远方。
在我看来,像百度一样踏浪智能征途,在万千行业与场景当中,这样关系人类福祉的技术桥梁还在一座座拔地而起……这或许是大数据技术与人类社会,一次最值得铭记的邂逅。
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