关于人工智能(AI)及其改变我们所知生活的巨大潜力，人们已经说了很多。但如果我们要确定一个更有前景的人工智能应用领域，那肯定是医疗行业。辅助研究、药物开发官方manbetx手机版、早期诊断和高级治疗是将基于人工智能的工具应用于医疗保健的众多拟议用途之一。

因此，当冠状病毒大流行袭来时，人们转向人工智能寻求帮助也就不足为奇了。当然，我感觉人工智能已经准备好了。人工智能解决方案“健康地图”或BlueDot据称，在世界卫生组织正式承认新冠病毒爆发的9天前，谷歌的算法就发出了警告。有人认为某些机器算法可以从CT扫描中发现COVID-19。这还不是全部。人工智能的处理能力正在被使用帮助研发冠状病毒疫苗。

这是个好消息，对吧?我们先别急着下结论。虽然以上都是关于当前AI的真实陈述，但它们很快就会与一些背景相关联。例如，人类团队在人工智能解决方案的同一天标记了疫情仅仅30分钟之后。可以分析CT扫描的机器算法可能有助于诊断，但是不会有太大的区别在早期发现疾病。人工智能肯定会加速疫苗的开发——但它不会使这个过程奇迹般地快这还需要几个月的时间。

虽然这段话听起来有点悲观，但它包含了必须大声说出的真理，以避免成为人工智能炒作的牺牲品。换句话说，我们必须避免走极端。我们可以完全依靠人工智能来拯救我们免受当前COVID-19大流行的影响，因为这项技术还不成熟，无法成为我们对抗这种疾病的唯一防御手段。但我们也不应该放弃它作为一个有效的选择，因为我们有可能在这次大流行期间开发出更强大的算法，而这些算法肯定可以在未来的疫情中发挥作用。

事实上，在今天的危机中，现实的人工智能的使用是有意义的:通过软件开发我们可以建立更好的算法，至少在三个方面帮助我们应对未来的流行病。即预测、诊断和治疗。但我们需要两样东西。第一，从这次大流行中吸取尽可能多的教训，以更好地设计未来的人工智能解决方案。第二，做出一些不那么科技化、更社会化的改变。

AI用于流行病预测

目前用于疫情预测的基于人工智能的解决方案依赖于对来自世界各地的医疗报告和新闻的分析。通过监测多个信息来源，他们可以就受控疾病或可疑健康模式的病例数量增加发出警告，从艾滋病毒和埃博拉等众所周知的威胁到目前的冠状病毒等未知疾病。然后，所有这些信息与旅行数据相结合，以预测人们进出受感染地区的过境风险。

正是这种机制使BlueDot能够提前对COVID-19发出警告，并使Metabiota能够估计在一段时间后将报告该疾病病例的国家，包括意大利、伊朗和美国。尽管这看起来令人印象深刻，但同样值得注意的是，在最初的疫情爆发后，估计变得更加不准确。目前的人工智能解决方案似乎更擅长处理来自单个爆发点的数据。

公平地说，这并不完全是人工智能算法的错。为了让像Metabiota这样的平台更好地工作，他们需要获得大量可靠的数据，而冠状病毒缺乏这些数据。如今，这些工具使用来自世界各地政府官方来源的信息，以及来自新闻媒体和社交媒体的数据。

数据问题

问题是，这些信息有多可靠?这不仅仅是诚实的问题。虽然各国政府可能有兴趣降低疫情的影响，但即使是最透明的政府也无法确定它们的准确性，因为世界上没有一个国家对其全体人口进行了检测。

即使人工智能算法在尽可能准确的水平上拥有所有信息，它仍然不可能可靠地预测传播，因为模型是不完整的。这个等式缺少什么?人们的习惯。由于这些模型无法确定谁在洗手，谁没有洗手，谁在戴口罩或保持适当的社交距离，因此算法必须根据假设工作。

数据中的不准确性来自于所有引入的噪声，这些噪声会导致错误和错误或不完整的预测。换句话说，机器学习算法和它输入的数据一样好，所以我们不能依赖目前状态的人工智能。为了提高模型的可靠性，必须获取高质量的信息，可以做到以下几点:

• 增加测试以覆盖尽可能多的人
• 开放来自医院和医疗机构的有关患者的信息
• 与公司和政府分享公众的个人数据

这三件事的结合可以为机器学习算法提供更好的数据，可以改进他们的分析，反过来，将提供更精确的估计。最终，这将有助于更好地预测疫情及其传播。

当然，这样做有很多顾虑。如果人们被迫放弃某些信息(特别是关于他们的行踪，这些信息将以同样的方式通过GPS跟踪)，他们可能会觉得自己的隐私受到了侵犯中国已经在这么做了）.其次是所提供信息的真实性。机构和政府可能故意隐瞒某些数字，以免感到被排斥或谴责。然后是收集这些数据的操作可行性。

最后一个挑战是最容易解决的。使用区块链是在公众、机构和政府之间共享个人数据记录的好方法。它的结构使其成为安全和隐私方面的有力案例。它固有的去中心化确保了没有人有特权访问所有数据，同时确保了全球范围内的即时数据可用性。

其他(社会)挑战更难解决。由于预测流行病的人工智能解决方案需要来自所有人和所有国家的信息，任何未能提供这些信息的人都可能被视为对最终估计的潜在误差。这就是问题所在——有很多人、团体和政府强烈反对放弃敏感信息，即使是为了一个共同的、想必是好的目标，比如预测流行病。

正是这些挑战阻碍了人工智能在当今世界提供更多帮助。如果我们希望它在未来有所不同，那么我们需要权衡这些因素并提前计划，因为拥有技术是不够的:我们需要社会投入和必要的法规来实现它。

大流行期间更好的诊断

如果你曾经读过一篇关于人工智能在医疗保健中的应用的文章，那么你肯定会读到它是如何检测各种疾病的，即使是在早期阶段。通过分析医学影像，检查症状，比较数百万的医疗记录，机器学习算法可以在人类医生之前诊断出疾病。这是一个非常有前途的目标，已经进行了一段时间了。

然而，问题仍然和以前一样——这些解决方案需要高质量的数据来了解要寻找什么。如果没有这些之前的知识，基于人工智能的应用程序可以在不知道病毒早期影响的情况下分析COVID-19患者早期的数百万张肺部图像。

这可能表明，解决方案是放弃CT扫描，寻找其他数据的组合来进行早期诊断。但这带来了两个问题。首先，放弃像CT扫描这样可靠的指标肯定会使分析变得贫乏，而不是相反。虽然这些图像可能不足以确定某人是否被感染，但它可以提供肉眼可能不那么明显的额外信息，这些信息可以被人工智能获取(特别是当其他症状证实病毒存在时)。

其次，其他数据的结合意味着我们对这种疾病的了解足以训练我们的机器学习算法。但这又让我们回到了同样的数据问题上——我们对这种疾病知之甚少，我们无法获得更好地理解它所需的大量信息。如果没有这一点，人工智能几乎不可能在早期阶段真实地诊断出冠状病毒(或任何未知的疾病)。

不过，并不是所有的东西都失去了。有一些训练机器学习算法的技术，在可用数据很少的情况下肯定会有所帮助。人工智能当然可以从有限的结果中学习，甚至可以将在其他领域取得成功的方法应用于健康诊断任务。这样做可以让我们更接近我们希望人工智能在流行病中做的事情，但我们必须记住，这些人工智能解决方案给我们的结果既不是决定性的，也不是完全准确的。

在大流行中治愈发展

既然冠状病毒已经来袭，人们就在竞相提高诊断水平和寻找治疗方法。人工智能已经在帮助后者，因为它是大流行前时代在医疗保健行业得到更广泛应用的用途之一。通过使用深度学习算法，实验室和研究人员可以分析大量的生物和分子结构，以找到潜在的治疗方法，或者至少是潜在的治疗方官方manbetx手机版法。

这正是我们现在所处的位置，世界各地的团队都在人工智能的帮助下，竞相寻找治疗方法和疫苗。深度学习算法可以研究知名药物和新型候选药物，并检查它们与病毒的潜在相互作用，以评估它们的疗效。这可能会让你认为这一切或多或少都是自动的，瞬间发生的，但事实远非如此。做所有这些不仅需要良好的数据库和大量的计算能力，还需要另一种在大流行期间总是稀缺的资源:时间。

如果你一直在看新闻，你肯定会看到各种关于COVID-19疫苗和治疗方法的承诺，从那些声称我们会有疫苗的人到今年年底对于那些说这可能需要数年时间的人。在不偏袒任何一方的情况下，我们可以指出，即使所有人都同意，即使有人工智能的帮助，开发一种治疗方法也需要几个月的时间。

我们可以利用人工智能的另一件事是预测未来病毒变异和发展新特征的情况(例如，增强抵抗力或新的传染能力)。这可以让我们为那些可怕的情况做好准备。问题是，再一次，我们没有足够的关于突变过程的信息来预测现实情况。

因此，就药物开发而言，人工智能是一个相当强大的助手，可以为重复性任务指明方向和提供帮助，但它还不够强大，无法用于寻找治疗方法。未来，随着对这场大流行的更好了解，人工智能可以有一个真实的场景来作为假设的基础，这可能会导致更准确的预测。当然，如果当前数据被正确地收集、清理和分类以供将来使用，就会发生这种情况。

最后几句话

如果说这一切有什么值得了解的，那就是人工智能不是救世主，有些人可能认为它是——至少在目前的情况下不是。这并不是说人工智能毫无用处。它当然有助于今天的战斗，这里收集的经验肯定有助于开发更复杂的机器和深度学习算法，这些算法可以帮助我们对抗未来的流行病。

不过，我们必须记住，这有一个警告。我们释放人工智能全部力量的唯一方法是拥有关于我们想要研究的现象的可靠和完整的数据。在大流行的情况下，这意味着访问来自世界各地的患者数据，这在很大程度上取决于政府和机构，但最终落在了公众的肩上。

我们围绕这一主题做出的决定，以及这场大流行引发的辩论，将是人工智能在医疗保健领域未来发展的关键。应对这些挑战并不容易，但我们这样做是非常重要的，以便为迟早会再次发生的未来流行病做好准备。

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