AIIA-人工智能应用需求报告（新冠抗疫篇）-2020.7-346页_6mb

人工智能应用需求报告（新冠抗疫篇）总结

核心内容概述

本报告由中国人工智能产业发展联盟产学研融合与应用工作组编写，旨在总结人工智能技术在新冠肺炎疫情防控中的应用实践，分析其在医疗大数据、疫情研判、疫情防控、智能识别、远程医疗等领域的实际需求、解决方案及效果，同时探讨产学研融合中存在的问题与未来发展方向。

主要观点与关键信息

1. 医疗大数据应用

• 背景：国家政策推动信息化在疫情防控中的应用，强调大数据、人工智能、云计算等技术在疫情监测、诊疗决策、资源调配等方面的重要性。
• 问题：医疗数据采集、存储、整合、分析存在困难；数据质量参差不齐，缺乏统一标准；数据孤岛现象严重。
• 解决方案：构建医疗大数据平台，整合多源数据，利用人工智能技术进行分析和决策支持。
• 效果：提升疫情研判能力，辅助临床决策，推动科研进展，改善患者预后。
• 产学研结合：促进高校与企业合作，推动技术落地，提升科研效率。

2. 基因检测与药物研发

• 背景：基因检测和药物研发是疫情防控中的关键环节，具有较高的科研价值。
• 问题：数据整合难度大，技术应用需进一步验证。
• 解决方案：通过基因测序、AI药物筛选等技术手段加速研究进程。
• 效果：提升病毒溯源能力，加速药物研发，为临床治疗提供支持。
• 产学研结合：推动高校与企业联合研发，形成技术攻关合力。

3. 远程医疗与智能辅助诊断系统

• 背景：疫情导致线下医疗资源紧张，远程医疗和AI辅助诊断系统成为重要补充。
• 问题：医疗资源分布不均，信息共享机制不完善。
• 解决方案：构建远程会诊系统、CT影像辅助诊断系统、智能分诊系统等。
• 效果：提升诊断效率，减轻基层医疗压力，实现医疗资源下沉。
• 产学研结合：促进医企合作，推动人工智能技术在医疗领域的深入应用。

4. 疫情防控与智能识别技术

• 背景：疫情初期，医疗资源紧张，防控需求迫切。
• 问题：数据孤岛、信息不对称、数据治理不足。
• 解决方案：利用AI测温、智能识别、人脸识别、语音识别等技术进行疫情筛查与防控。
• 效果：提高防控效率，减少人员接触，保障医护人员安全。
• 产学研结合：推动技术与医疗场景深度融合，提升产品实用性。

5. 智能服务机器人

• 背景：疫情对医疗与非医疗场景提出新的服务需求。
• 问题：传统服务方式受限，缺乏高效、安全的替代方案。
• 解决方案：开发智能服务机器人，如导医机器人、防疫机器人、配送机器人等。
• 效果：提升服务效率，降低交叉感染风险，实现无接触服务。
• 产学研结合：推动机器人技术与医疗、社区等场景结合，形成技术应用新范式。

6. 智能问答与客服系统

• 背景：疫情期间信息需求激增，公众对疫情知识的获取需求强烈。
• 问题：信息传播不畅，缺乏系统化的问答工具。
• 解决方案：开发智能问答系统，辅助疫情防控信息传播与公众咨询。
• 效果：提升信息传播效率，辅助基层医疗系统，提高公众对疫情的认知。
• 产学研结合：促进高校与企业合作，推动智能问答技术在医疗场景的落地。

7. 产学研融合问题与建议

• 问题：数据孤岛、平台化研发不完善、数据治理难度大、监管机制不明确。
• 建议：
  • 建立统一的数据标准和共享机制；
  • 鼓励校企合作，推动联合研发；
  • 加强数据治理，确保数据安全与隐私保护；
  • 加大对基础研究和前沿技术的投入，提升原始创新能力。

技术应用案例

医疗大数据

• 华为云联合浙江大学：构建新冠科研开放知识图谱，涵盖病毒分类、抗病毒药物、基因突变等信息。
• 汇医慧影：开发新冠肺炎大数据科研平台，提供病历管理、影像组学分析、多中心合作等功能。
• 树兰医疗：开发人工智能决策系统，用于院前预警、重症识别与临床决策支持。

疫情研判

• 第四范式：构建可学习的省市区县级数字孪生系统，实现疫情传播模拟与决策推演。
• 国家超算长沙中心：联合多家单位构建人工智能可视化主动防疫安全网，实现疫情数据的实时监测与传播路径分析。

疫情防控

• 京东数科：开发高危人群疫情态势感知系统，利用时空数据引擎进行人群轨迹分析。
• 中国电信：推出智慧疫情防控平台，实现远程会诊、数据管理、疫情追踪等功能。
• 联通：5G+防疫机器人、网格化初筛系统，提升防控效率与精准度。

智能识别（AI测温）

• 百度：AI测温系统，实现非接触式体温检测。
• 海康威视：热成像快速临时布控筛查方案。
• 云知声：智能人脸识别测温仪，提升识别准确率与效率。

智能服务机器人

• 云知声：无接触智能导医机器人“小医”、智能配送机器人。
• 优必选：智慧防疫解决方案，提升社区防控能力。
• 云从：港口智能服务机器人，实现无人化管理。
• 联通：5G防疫机器人，用于环境监测与消毒。

智能医疗辅助诊断系统

• 阿里：基于CT影像的智能分析系统，提升影像诊断效率。
• 百度：AI肺炎筛查和病情预评估系统，实现智能分型与预后预测。
• 科大讯飞：多模态影像辅助诊断系统，提升诊断准确性。
• 推想：疫情监测直报系统，实现快速筛查与诊断。
• 深睿医疗：DR.WISE®肺部疾病智能解决方案，支持肺炎智能诊断。

智能语音

• 科大讯飞：智医助理疫情筛查电话机器人，提升基层筛查效率。
• 云知声：疫情随访机器人，实现患者病情跟踪与回访。
• 思必驰：疫情防控机器人，用于社区管理与健康监测。

疫情防控与社会治理

• 百度地图：提供发热门诊、疫情小区、复工地图、公交客流量查询等功能。
• 迁徙大数据平台：分析人员流动，辅助疫情传播路径预测。
• 中国电信：建设智慧平安社区，推动社区防控智能化。

未来展望

人工智能技术在疫情防控中的应用，不仅提升了疫情应对的效率和精准度，也为疫情后的医疗体系升级和公共治理提供了重要支撑。未来应进一步推动产学研深度融合，完善数据治理与共享机制，加强技术标准化建设，提升人工智能在医疗领域的应用深度与广度。