COVID-19疫情下大数据与人工智能在智能医疗领域的应用
Applications of the big data and the artificial intelligence in the field of the intelligent medical treatment under the COVID-19 epidemic
何梓源
Zi-yuan He
摘要
新型冠状病毒(COVID-9)的出现，让世界经济的发展被迫按下了暂停键。与此同时，医疗大数据与智能（AI）医疗的发展却按下了快进键，并挽救了无数人的生命。从基于大数据的人群监测到基于AI的影像学检查，从基于大数据的在线诊疗到基于AI的消毒机器人，它们在此次疫情期间发挥着极其重要作用。随着技术的发展，传统医疗正逐步向智能医疗迈进，本文将在新型冠状病毒广泛传播的背景下介绍智能医疗领域应用的现状、发展、以及面临的挑战。
关键词
COVID-19；智能医疗；大数据；人工智能
Abstract
The emergence of a novel coronavirus has forced the entire world to press the pause button. But at the same time, medical big data and AI medical have pressed the fast forward button. The application of big data and artificial intelligence in the field of intelligent medical care plays an extremely important role and saves countless lives. From big data-based high-risk population monitoring to AI-based imaging inspection, from big data-based online diagnosis and treatment to AI-based disinfection robots. With the development of the times and technology, we have gradually stepped from traditional medicine to intelligent medicine. This article will introduce the current status, development, and challenges of applications in the field of intelligent medicine in the context of new coronaviruses.
Key word
COVID-19; Intelligent medical; big data; artificial intelligence
引言
近年来，随着科技的创新与各研究领域间的不断交叉融合，医疗服务正逐渐步入智能化时代。大数据、人工智能、5G、物联网等新技术的出现不断为医疗领域提供新的、更方便快捷的、准确率更高的解决方法。许多以前看似不可能实现的医疗手段在当今智能医疗的大背景下变为了可能。下面我将从4个方面介绍当今的智能医疗领域在COVID-19疫情下的应用。它们分别是：智能医疗及服务领域的现状、基于大数据的智能医疗、基于大数据人工智能的智能医疗、以及远程智能医疗面临的挑战。
1 智能医疗现状及COVID-19简要介绍
1.1相关技术现状分析
1.1.1 大数据技术
大数据是一种在获取、管理和分析方面都远远超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。它具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和较低的价值密度四大特征。此外大数据在信息预测、精准分析等领域都有极大贡献。在信息预测上，通过大数据分析可为成千上的车辆规划实施交通路线，躲避拥堵。Google流感趋势预测，利用搜索关键词出现的频度以及使用者的分布范围来预测禽流感的分布情况。在信息精准分析上，通过大数据分析双十一狂欢购的数据得知爆款以及热卖款，以更好的了解客户需求。腾讯利用微信提供的大数据信息分析中国人的生物钟以及生活习惯，以更好的为人们提供服务。
聚焦于中国的大数据发展，可探寻出我们所拥有的基础和基于此基础的优势是什么。
第一：中国拥有非常丰富的数据资源。中国人口众多、经济规模庞大和信息化水平日益提高使得中国将会成为产生和积累数据量最多的国家。预计到2020年末，全球数据量将达到40ZB，而中国将会占有其中20%的数据量。
第二：中国拥有广阔的市场空间。中国经济、人文、科技等领域的高速发展为大数据发展提供了广阔应用的空间。
第三：具备较高的技术和产业基础。截止2019年底全球十大互联网巨头，中国占5席。
大数据技术在不断的发展，不断的适应新的应用场景和不断面临新的挑战。当今世界，很多国家已将大数据视为国家战略的一个重要组成部分，并且在实施上也已进入到企业战略层面，这种认识已远远超出当年的信息化战略。
此外基于大数据的智能医疗还包括临床电子病历、生化检验、公共卫生大数据等。
1.1.2 人工智能技术
人工智能是研究、模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是解决怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。2019年在上海举行的人工智能大会就曾预测：2025年世界人工智能市场将超过6万亿美元的规模，可见其在当今各领域的重要性。
人工智能技术已在：医疗、金融、音乐、社会安全等领域拥有了很大成就。例如在金融领域，智能机器人在模拟金融贸易的竞赛中战胜了人；在农业银行也出现了线下网店机器人“安安”（最好加上安安实现了什么功能）。在音乐领域，人工智能已经能通过一段歌词，为歌词谱写相应的伴奏，且对比人类谱写的伴奏难辨哪个是机器人谱写哪个是人类谱写。AI医学影像技术在病毒初步筛查中起到了非常重要的作用。AI通过图像映射技术与图像重建技术，可重建出高质量图像，满足临床诊断的需求。
聚焦于中国的人工智能发展，中国2019年人工智能领域融资高达1311亿元，中国公司人工智能领域申请专利数是美国的2.5倍，在CCTV1节目中播出了《机智过人》，让人们体会感受人工智能的魅力。
1.1.3 物联网、5G等技术
物联网是指通过各种信息传感器、全球定位系统、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监测、连接、互动的物体或过程。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
5G是第五代移动通信技术的简称，其主要优势是数据传输速率远远高于以前的蜂窝数据，具有较低的网络延迟，拥有超大的网络容量，提供千亿设备的连接能力，满足物联网通信
1.2智能医疗现状分析
基于大数据人工智能等领域与医疗领域的不断融合，如今的智能医疗已从6个方面助理医疗行业。它们分别是健康保持、早期检测、综合诊断、治疗、姑息治疗、和辅助训练。
健康保持方面，基于各种传感器和大数据分析，科研人员开发出各种智能穿戴设备。例如，为了提高睡眠质量，人们通过内置三轴加速传感器，通过翻身、移动等动作通过算法可得出佩戴者的睡眠质量，再依据大数据长期捕捉的结果推算并告知佩戴者长短期综合睡眠状况以及如何有效提高睡眠质量。智能可穿戴设备还可通过光学吸收源并基于大数据分析进行综合血糖监测，此功能也极大的方便了肥胖人群以及患有糖尿病人群的自我检测。在健康保持方面还有Lumo lift 站姿坐姿检测仪、安德玛饮食助手等智能医疗辅助产品。
早期检测方面，基于人工智能的影像学已在早期癌症检测上取得了很大的成功。美国每年利用AI进行约1210万次乳腺X线检查，对比之前的传统医疗检查结果，AI的使用使得X射线检查和诊断的准确性提高了30倍，减少了由于误诊带来的不确定性和压力。此外，AI还可用于肺结节的识别、颅内动脉瘤和颈动脉易损斑块评估、脏器三维成像、和骨折智能诊断等。
综合诊断方面，基于大数据的智能医疗可提供庞大的数据库为医生对病人的诊断更添一层保障。
治疗方面，基于5G与人工智能的协同工作，可实现远程高精度手术。在中央一台的《机智过人》节目中，医生更是通过机械手臂实现了对蝴蝶受损翅膀的高精度缝合手术。
姑息治疗是指对于晚期恶性肿瘤给予低剂量的药物维持，维持患者生命减少患者痛苦。在姑息治疗方面传统医疗中往往出现费用过高但效果远低于预期等问题，吴恩达所在的斯坦福团队提出了一种解决方案，他们利用AI深度学习与基于大数据的电子健康档案，通过算法评估出病人在3之12个月内死亡几率，以此作为是否姑息治疗的重要指标。这样则不再依赖主治医生的人为推断，将极大提升了这一判断的准确率。
辅助训练方面，NBA以及高尔夫职业运动员在日常训练中已经采用智能医疗来提供辅助训练。NBA球员通过在训练场地四周放上基于神经网络的视觉传感器，可以重复提取、采样、和模拟出运动员的运球突破轨迹及防守轨迹，更大程度提高运动员攻防能力并为整个团队的整体作战带来更优的方案。同样的，职业高尔夫运动员也通过AI技术模拟比赛实战环境，为在实际比赛中提高比赛成绩提供帮助。
1.3 COVID-19简要介绍
COVID-19中文名为：新型冠状病毒肺炎，2020年1月30日WHO宣布将新型冠状病毒肺炎疫情列为国际关注的突发公共卫生事件（PHEIC）。患者症状多为发热、咳嗽、恶心乏力、呕吐。传播途径多为呼吸道飞沫传播。
中国在抗击新型冠状病毒肺炎上做出了巨大贡献，截止2020年4月21日 中国累计确诊84271人，累计死亡4642人。全球累计确诊2430196人，累计死亡169972人。
2 COVID-19疫情下基于大数据与人工智能的医疗应用
2.1 大数据应用场景
2.1.1 监测及预防
截止到2020年4月5日中国在抗击新型冠状病毒肺炎上已经取得了阶段性胜利，疫情在中国得到了基本控制。在这次疫情中，战疫一线的医务工作者是主力军是人民英雄，与此同时各地有效的监测与预防新型冠状病毒输入是必不可少的。
基于大数据的监测及预防是重要的途径与手段。2019年12月8日，官方通报首例不明原因的肺炎患者发病，2020年1月12日，世界卫生组织正式将制造武汉肺炎疫情的新型冠状病毒命名为“2019-nCoV”，2020年1月23日上午10时武汉市城市交通暂停运营，机场、火车站离汉通道暂时关闭。
我们把这段时间病毒所感染的人群分为A、B、C三类，A类是有湖北接触史的人群约500万，这类人群通过交通站点信息、票务信息等来源，运用大数据筛查，很容易确定目标。B类人为A类人旅途中碰到的一切陌生人，A类人不知道B类人的存在，同样B类人也不知道A类人的存在，B类人也不知道自己拥有患病的可能。C类人为A类人到预定目的地后接触的人群，C类人也很容易通过大数据精准定位。
由此B类人为最大的一个群体，危险度极高且筛查难度极高。大数据主要基于统计原理，对人群动向通过数据进行分析，虽可能存在一定误差但对于海量数据来说，最终分析结果中误差的影响不大。百度地图、携程旅游、滴滴出行等互联网企业以及通讯运营商利用用户信息通过算法推算出用户轨迹图。由此可绘制出A类人群的运动轨迹，在依靠各城市间交通反馈的数据，可定位到准确的飞机、轮渡及铁路运输信息。北京等一线城市轨道交通还配备AI人脸技术，这样就大幅提升了B类人群被定位到的可能性。
大数据不仅在监测上起到了重要作用，在预测预防上也起到了极大的作用。通过大数据信息跟踪，可推断出外地来京人员在哪个区聚集最多，甚至可以精准到某小区，这样就预告市民应该做好防护，尤其对于外地来京人员过多的地点。
2.1.2 药物研发
在药物研发中大数据提供的方案十分显著，尤其是在缩短研发周期、降低研发成本方面。目前，全球药物研发普遍面临药物研发成功率低、研发生产周期长的难题。一款新药从开研发到最终投放市场，至少需要10至15年。随着大数据和数字技术渗透到生产制造的各个环节，基于大数据的药品研发更经济、更有针对性。拜耳公司就依靠大数据分析，推出了既重点突出又多样化的开发战略，将50多个项目几乎同时投入临床开发，最大限度地利用了研发潜力。在新型冠状病毒全球爆发蔓延的背景下，微软与自适应生物公司AdaptiveBiotechnologies一同研究人体免疫系统是如何对新型冠状病毒作出反应的。他们将收集已被确诊和已康复患者的血液样本，利用DNA测序仪对人体免疫细胞受体进行基因测序，研究人员利用血液检测技术把T细胞受体和它们要攻击的抗原连接起来，通过不断测试以便更好地了解人类免疫系统。
IBM的超级计算机“顶点”已模拟了8000多种药物的化合物，通过化合物与病毒刺突结合，判断药物化合物的作用，“顶点”已经识别出77种小分子化合物，其中一些具有削弱病毒蛋白宿主细胞结合的潜力。
截至目前仍然没有针对新型冠状病毒有特异性效果的药物。
2.1.3 分享平台
在新型冠状病毒全球爆发的背景下，基于大数据的数据分享平台丁香医生，实时分享疫情动态、绘制疫情地图、讯息实时播报、发布辟谣及正确防护信息。数据分为国内的疫情数据以及国外的数据，国内数据精确到各城市的各个区，精确播报现存确诊病例、累计病例、死亡、治愈等信息。
数据分享平台绘制全国新增确诊病例折线图、全球新增确诊病例折线图等。
2.1.4 在线问诊
自2019年12月8日，官方通报首例不明原因的肺炎患者发病以来，人们最不敢去的地方就是医院，因为医院是这场战役的前线战场。但是人们又面临着看病、取药、以及怀疑得了新型冠状病毒的人想找医生问诊得到相对确切的答案。
在线问诊有效的解决了这个问题，在线问诊的平台例如：春雨医生、有来医生、丁香医生、微医等。以有来医生为例，有来医生提供真实医生的在线医疗健康咨询，由公立医院医师解答用户的健康问题。用户可以远程问诊，并且接通医生后的三天内均可进行线上问诊。医生会告知建议服用的药品，我们通过响应服务平台就可得到所需药品。有来医生还基于大数据汇总出了用户最爱询问的健康问题，方便用户自行阅读。
疫情期间在线问诊有效的缓解了医院的压力，同时方便了广大人民。
2.2 人工智能应用场景
2.2.1 病毒初筛
新型冠状病毒通过呼吸道作用与肺部，因此通过肺部CT影像可以初步辨别是否感染了新型冠状病毒。基于人工智能的新型冠状肺炎CT影像AI筛查系统可辅助医生进行快速诊断、程度评估、动态监测等工作。
数坤（北京）网络科技有限公司是一家医疗自动化诊断产品研发商。它在抗击疫情的病毒初筛阶段中起到了非常重要的作用。疫情爆发初期，确诊患者数量呈直线上升的趋势，每天近千例的检查让武汉一线医院的影像科医生处于超负荷工作状态之中。数坤科技的新冠AI系统可定量到各个肺叶，以数据作为依据精准推断，并给出一个预测结果。传统医疗中每通过一次CT完成一次诊断意味着医生要阅读三百至五百张分片，最少也要用两到三分钟。基于人工智能的新冠AI系统可以把时间缩短到二至三秒。新冠AI系统左侧页面显示胸部CT原片以及用红色标记的病灶，数字化出病灶占全肺容积以及占各个肺叶容积比例，同时也会数字化出炎症病灶的密度分析。右侧页面显示3D重建图，方便医生快速判断病人的严重程度。同时新冠AI系统还提供随访模块，方便医生判断病人的病情走势。
2月10 日新冠AI系统正式在雷神山医院投入使用，2月16日北京佑安医院，北京地坛医院等定点医院也在第一时间投入使用。
南开大学联合北京推想科技有限公司研发的CT影像AI筛查系统在持续运作的50天内累计筛查8.1万个病例，协助医生确诊6000余例，正确率高达98.3%，处理一个病人的几十张CT数据仅需十秒。
2.2.2 药物研发
人工智能技术应用于药物筛选中可将筛选时间缩短几十倍，成功率提高几十个百分点，基于人工智能的药物研发不仅仅缩短了新要研发时间，还提高了成功率降低了成本。
2.2.3 智能机器人
疫情爆发以来各种基于人工智能的机器人在不同的岗位上发挥着重要作用。例如装有紫外线灯的消毒机器人，以及模仿人类手臂的消毒机器人。它们可在疫情期间减缓医务工作者与清洁工人的工作压力。
问询机器人可以为前来看病的病人提供咨询帮助，一方面减轻了询问处医护人员的暴露时间，另一方面多个机器人协同合作也提高了效率降低了人群密集交叉感人的风险。例如北京解放军总医院就在使用问询机器人。
送餐机器人为病人以及隔离人员送餐。为前线医护工作人员的生命安全更添一层保障。
华为5G无人车加入疫情战斗执行隔离区作业，保护医护人员。
2.2.4 AI体温监测
感染新型冠状病毒的一个明显特征就是发热，所以对人群的监测少不了体温检测，但很多场景人流量大，让工作人员逐个近距离测量进行体温读数危险较高。
旷视科技研发出了“明骥”系统助力疫情防控。“明骥”系统提出了人体识别、人像识别、红外/可见光双传感的创新解决方案。通过前端红外相机鉴别人群中高温人员，在根据疑似发热者的人体、人脸信息，利用人工智能技术辅助工作人员快速定位体温异常者及其个人信息。
“明骥”系统每分钟可测试三百人，实现了非接触远距离测温，精确度达到
±0.3℃。
2.3 远程医疗
疫情爆发以来无论是中国国内医生的远程会诊，还是中国助力国际医疗团队的远程会诊都离不开智能医疗的互联网技术。
随着5G的发展与普及，远程手术将会被广泛应用，远程医疗是一个总体性概念，以武汉这次疫情为例，自疫情发生以来国家共派出约4.2万医护人员。实现远程医疗将会更快更便捷的开展医疗救治工作，它是我们需要去努力实现并完善的一个方向。
3 结束语
新型冠状病毒爆发以来，中国用实际行动全力抗击新型冠状病毒。
与此同时我们也会记住，在所有讯息背后是基于大数据与人工智能的默默支持，它提供给我们准确的数据、它告诉我们哪里是重点爆发区哪里是下一个爆发的预测区、它减轻了医护工作者的部分压力、它提供给我们过大群众远程问讯的窗口、也是它担任着重点区域的消毒、监测、护送等任务。
COVID-19疫情下大数据与人工智能在智能医疗领域的应用为社会做出了巨大的贡献。
