人工智能在疫（yì）“战”的作用有哪些？

当一（yī）种神秘（mì）的疾病首次（cì）出现时，政（zhèng）府和公共卫生官（guān）员（yuán）可能（néng）很难迅速收集（jí）信息并协调应对（duì）。但新的AI技术可以（yǐ）通过世界（jiè）各地的新（xīn）闻报道和在线（xiàn）内容自动进行（háng）挖掘，帮助专家识别可能导致潜在流行病或更严重流行病（bìng）的（de）异（yì）常情况。换句话（huà）说（shuō），我们的新AI霸（bà）主可能（néng）会（huì）帮助我们在（zài）下一次瘟疫（yì）中幸存下来（lái）。

这些（xiē）新的AI技术在最近的冠状病毒（dú）爆（bào）发（fā）中得（dé）到了充（chōng）分展示，加拿大一（yī）家名（míng）为BlueDot的（de）公司（sī）很早就发现了这种病（bìng）毒，BlueDot是（shì）利用数据评（píng）估公共健康（kāng）风险（xiǎn）的众（zhòng）多公司之一。据外媒报道，该公司称其（qí）进行（háng）了“自动传染病监测（cè）”，并在12月底通知了客户这种新型冠状病毒，而这个时间比美国疾病（bìng）控制与预防中心（CDC）和世界卫生组织（WHO）发出的官方通（tōng）知提前了几天。1月底（dǐ），与中国武汉有关的呼吸系统病毒（dú）已经夺（duó）去了100多人的生命。包括（kuò）美国在内（nèi）的其他几个国家也出现了相（xiàng）关病例，CDC警告美国（guó）人避免不必（bì）要的中国旅行。

传染病医生、BlueDot创始（shǐ）人兼首席执（zhí）行官（guān）Kamran Khan在一次采访（fǎng）中解释了该公司的预警（jǐng）系统如（rú）何使用AI，包括自然语言处理和（hé）机器（qì）学（xué）习，通过每天分析65种语言的约10万篇文章来追踪100多种传染病。这些数（shù）据有助于公司知道何时通知客户某种（zhǒng）传染病的潜在存在和传播风险。

旅行者行程信息和航班路（lù）线等（děng）其他（tā）数据（jù）可以帮助该公司（sī）了解疾病（bìng）可能的传播方（fāng）式。例如，本（běn）月早些时（shí）候，BlueDot研究人（rén）员预测，在中国大陆出（chū）现冠（guàn）状病毒后，亚洲其他城（chéng）市也会出（chū）现（xiàn）冠（guàn）状病毒（dú）。

BlueDot的模型（其最终结果随后（hòu）由人类研究人员进行分（fèn）析）背后的想法是尽快将信息传递给医护人（rén）员，希望他们能够尽（jìn）早诊断出并在必要时（shí）候（hòu）隔离被感染的和可能具有传染性的（de）人。

Kha说：“官方信息（xī）并不（bú）总是及时的。旅（lǚ）行者（zhě）身上的一个病例与疫情爆发之间的区别，往往取决于第一（yī）线医护人（rén）员是否认识到存在某种特定的疾病。这（zhè）可能是（shì）防止疫情真（zhēn）正发生的关键。”

Khan补充（chōng）说（shuō），他的系统还可以（yǐ）利用（yòng）一系列（liè）其他数据——比如一个地区的气（qì）候、温度，甚至当地牲（shēng）畜的信息——来预测一个人是否感染了某种疾病，是（shì）否有（yǒu）可（kě）能在该地区引发（fā）疫情。他指（zhǐ）出，早在2016年，BlueDot就（jiù）能够（gòu）在寨卡病毒在（zài）佛罗（luó）里（lǐ）达州出现6个月之前预测到它的出（chū）现。

与此类（lèi）似，流行病监测公（gōng）司metabiota通过观察飞行（háng）数据得出结论，认为（wéi）泰国、韩（hán）国、日（rì）本和中国台湾是发现冠（guàn）状（zhuàng）病毒病例的最（zuì）高（gāo）风（fēng）险地区，这些国（guó）家的（de）病例出现（xiàn）时间比实际官（guān）方（fāng）报告的（de）时间早了一个多（duō）星期。与（yǔ）BlueDot一样，metabiota也（yě）使用自（zì）然语言处理技术来评估关于潜在（zài）疾病的在线报告（gào），而且它也在为社交媒体数据开发同样的技术（shù）。

metabiota的数据科学主任Mark Gallivan解释说，在线（xiàn）平台和论坛也可能（néng）显示存在疫情（qíng）爆发的风险。metabiota还声称，它可（kě）以根据（jù）疾病（bìng）的（de）症状、死亡率（lǜ）和可获（huò）得的治疗等信息，来评估疾病传播造（zào）成社会和政治（zhì）混乱的风险（xiǎn）。例（lì）如，metabiota将引起美国和中（zhōng）国公众焦虑的新型（xíng）冠状病毒的风险评为“高（gāo）”，但（dàn）将刚果民主共和国猴痘病（bìng）毒的这种（zhǒng）风（fēng）险评（píng）为（wéi）“中（zhōng）等”。

很难知（zhī）道这个评级系统（tǒng）或平台（tái）本身（shēn）有（yǒu）多精确，但是Gallivan说，该（gāi）公司（sī）正在与美国（guó）情报机构和国防部就与冠（guàn）状（zhuàng）病毒相关的问题进行合（hé）作（zuò）。这是metabiota与In-Q-Tel合作的部分成果。In-Q-Tel是与美国中央情报局有关联的非（fēi）营利性风险投（tóu）资公司。但政府机构并不是这些系统（tǒng）的唯一潜在客户。metabiota还向再保险公司宣传它的（de）平台（tái）。再（zài）保险本质上是保险公司的保险，这些（xiē）公司可能希（xī）望管理（lǐ）与疾病潜在（zài）传播相关的（de）财务风险。

但（dàn）是，AI远（yuǎn）比仅仅在疾病突（tū）然出现时通知流行病学家和官员有用得多（duō）。研究人员已经建立了基于AI的（de）模型，可以实（shí）时预测寨卡病毒的爆发，这可以告诉医生如何应对潜在的危机。AI还可以（yǐ）用来指导公共卫生官员在危机期间如何分配资源。实际上，AI将成为对抗疾病的第一道新防线（xiàn）。

更广（guǎng）泛地说，AI已经在协助研究新药、治疗罕见疾病（bìng）和检测乳腺（xiàn）癌方面作出（chū）了杰出的贡献，它甚至被用来识别传播查加斯病的昆虫。查加斯（sī）病是（shì）一种（zhǒng）无法治愈的潜在致命疾（jí）病，在墨西哥、中美洲和南美（měi）洲已经感染了大约800万人。人们也越来越有兴趣（qù）使用非健康数（shù）据——比如社交媒体帖子——来（lái）帮助卫生政策制定者和制药公司了解健康危机（jī）的广度。例如，AI可以（yǐ）挖掘社交媒体帖子，追踪（zōng）非法鸦片类药物的销售，并让公共卫生（shēng）官员了（le）解这些受控制药物的传播。

这些系统，包（bāo）括metabiota和BlueDot的（de）系统，只有在它们所评（píng）估的（de）数据有效时才有效。而AI通常存在一定的偏见问题，这种偏见来自（zì）于设计系统的工程师，也来自于（yú）它所训练的数据。在医（yī）疗（liáo）保健（jiàn）领域使用（yòng）的AI也无法避免这个问题（tí）。

尽管如此，所（suǒ）有这些进步都代表着AI所能做的（de）事情有着更加乐观的前（qián）景。一（yī）般来说，有关AI机（jī）器人筛（shāi）选大量数据的（de）新闻大（dà）多都是负面的。想想（xiǎng）执（zhí）法部门使（shǐ）用面部识别数据（jù）库，这些数据库建（jiàn）立在从（cóng）网上搜集的（de）图像基础上。或者招（zhāo）聘经理可（kě）以根据你的社交（jiāo）媒（méi）体（tǐ）帖子，用AI预测你的（de）工作表现。AI对（duì）抗（kàng）致命疾病的想法为我（wǒ）们提（tí）供了一个案例，在这（zhè）个案例中，尽管并（bìng）非完全充满（mǎn）希望（wàng），但我们至少可以感（gǎn）到稍微不那么不（bú）安（ān）。如果开发和使用（yòng）得当，也许这项技术确实（shí）可以帮（bāng）助（zhù）拯（zhěng）救一些生命。