人工智慧和大資料分析對大規模的疫情監測十分有意義，在應對新發傳染病的過程中如何發揮作用？今天上午，在線上舉辦的2020世界人工智慧健康雲峰會上，特別設定“戰‘疫’雙俠高峰對話”，“疾控女俠”復旦大學上海醫學院副院長吳凡、“硬核醫生”復旦大學附屬華山醫院教授張文宏就“AI如何應對全球性公共衛生突發事件”這一話題展開對話。
AI挖了一條安全帶
吳凡認為，在整個抗擊新冠疫情的半年中，利用人工智慧和大資料技術，在人群當中築起了一道防火牆，挖了一條安全帶。比如，人工智慧在上海早期的病例發現和診斷，以及後續的密切接觸者追蹤過程中都發揮了作用。
“透過深度挖掘，建立資料模型，並不斷‘喂料’，來構建人類需要的模型，讓它更加聰明更精準，從而幫助人類進行一些監測、預警。”吳凡說，但這種模型在不同地區由於引數不同，傳染病模式不同，傳播動力不同，是存在差異的，這就需要經驗和科學發揮作用。“所以一開始國外有研究機構根據模型測算上海將有80萬人感染新冠，但最終由於及時阻斷了病毒的傳播鏈，上海這座擁有近2500萬常住人口的密集型大都市到目前為止僅有本土病例300多例。上海的成功，應當說也是全國抗疫的成功案例。”
上海在應對新冠肺炎疫情的過程中，充分應用了人工智慧和大資料的技術，尤其是在無症狀感染者和密切接觸者的管理排摸中。比如，診斷一個病人以後，可快速地根據大資料追溯這個病人感染來源在哪，及時找到密切接觸者，將他們管理起來，阻止病毒進一步擴散。
作為公共衛生專家，吳凡認為人工智慧技術還能夠幫助公共衛生決策者制定流行病發展的模型，預測未來流行病的發展趨勢，從而幫助決策者精準施策。今後，在公共衛生體系的建設當中，新技術的應用場景將更加廣闊，不僅醫療方面，甚至包括氣象資料、農業部門的資料和動植物的資料等，都會參與到公共衛生體系當中。
人工依然是主力
不過，身為吳凡“學弟”的張文宏，贊同她觀點的同時，還不忘繼續為人工智慧“潑冷水”。他認為，雖然人工智慧有了一定程度的運用，也幫助臨床醫生做了輔助診斷，但目前在臨床一線，人工智慧和大資料的運用依舊還存在較多的障礙，人工還是絕對主力。影像學是人工智慧進入的第一個領域，但在最初，當人工智慧遇到新冠這樣的“新問題”時候，讀片肯定是讀不出來的，還是要靠人類透過經驗和科學來應對新問題。
張文宏認為，在構建人類命運共同體的共同目標下，應該正確理解人的智慧與人工智慧的關係。“醫生肯定不會被取代，我們不能簡單地依靠AI來看病做診斷。我們需要的是為人類工作‘做增量’的人工智慧，而不是剝奪人類工作的人工智慧。”張文宏強調，現在對於人工智慧的趨之若鶩，有些“歪樓”了，人工智慧的發展有必要，但不能追求利潤，要與人類發展的終極目標一致。所以，他更期盼看到人工智慧、大資料和人類醫生的結合，組成一個更完整的公共衛生體系。
兩位專家都談到，人工智慧的發展，應當是打破人類大腦邊界，做人類做不了的事、做人類不必做的重複的事，而不是給人類帶來困擾。在談到下階段中國的疫情防控工作要點時，張文宏表示，統一高效的決策指揮體系、依法科學精準的防控策略和國際間更密切的交流與合作將是戰疫勝利的關鍵。