人工智慧和大數據
在這次抗疫中到底發揮了多大的作用
在今天的2020世界人工智慧大會上
李蘭娟院士、張文宏、吳凡分別發表了自己的看法
人工智慧什麼該做，什麼不該做
張文宏可以說是此次2020世界人工智慧大會上的紅人。
7月9日，在和前微軟高管沈向洋等科學家的論壇討論中，張文宏就曾感慨：「人工智慧如果在去年12月初就看到了大量肺部CT圖片，數據會提出警報。」
在今早戰「疫」雙俠高峰對話中，張文宏再一次提出，「要給人工智慧定邊界，什麼該做，什麼不該做。」
對於大數據在疫情防控過程中起到的作用，張文宏表示贊同。
他坦言，對於傳染性疾病，其防控核心便是快。上海自新冠肺炎疫情早期就使用大數據，為疫情防控提供了一個可以操作的時間窗口，取得了良好效果。但他同時指出，要充分地利用技術，但是不能迷信技術。
「傳染病防控的核心就是快，在早期使用大數據進行防控時，效果很好。但病例一旦指數級上升，到了一個超平臺期，就像現在有些國家，每天新增那麼多感染者時，此時大數據即便追蹤到了，也沒有那麼多人可以做事了。因此通過大數據，給我們人類提供了一個可以操作的時間窗口。這次上海抗疫的成功也是中國的成功，就是源於運用了許多科技和大數據模型，在合適的窗口裡面利用了這些技術，我覺得這非常關鍵。」
當大數據和人工智慧不斷發展
醫生會不會被AI取代呢？
張文宏說出大實話，他認為醫生不會被取代，他說：「大家要充分運用技術，但不能迷信數據，其中要發揮人的作用。」
大數據臨床應用還存在比較多的障礙，不像流行病學領域的應用。在臨床上，很多特殊案例都超出了人工智慧的算法邊界。AI在影像學領域發展很快，但面對新冠肺炎這一新發傳染病，當沒有足夠數據「餵」給AI，甚至無法正確讀片，最終還是只能依靠醫生的經驗判斷。
張文宏說出大實話。他指出，現在有不少醫院，醫生在正式接診前，已經有機器人對病人的基礎信息進行簡單問診，把電子病歷都列印了出來。
「但說句實話，我在臨床上，不太主張用大數據來替代簡單的問診。我寧可多一個工作崗位給我們的護士或者年輕人。你老是把所有的工作崗位都取代掉，你想幹什麼？」
「所有的電子病例都是有價值的，比如從北京到上海可以拿到所有的病例，現在人可以被取代掉嗎？不可能。人不能什麼事都不做的，全讓機器做，這不是什麼好事，所以大數據將來的發展，我個人認為一定要精準，哪些東西能給我們做增量，不是取代我們，取代毫無意義。」他稱。
張文宏表示：「人吧，不能什麼事情都讓機器做，這不是什麼好事，我覺得取代毫無意義。到共產主義社會的時候，馬克思說過，勞動成為人的需要。你在剝奪一種需要你知不知道？所以我覺得大數據的產生不是剝奪人類的需要，而是要給我們人類做增量。所以現在的技術發展有點『歪』了。」
張文宏同時強調：「大數據的發展必須跟人類的長遠發展方向一致，這樣是有盈利的；大數據把人取代掉，用機器取代人成本更低，這是錯的。大數據發展一定要跟人類使命、人類命運共同體保持一致，如果不一致，大數據只追逐利潤，我個人覺得會失敗。」
張爸的核心觀點就是，人工智慧要輔助人做事。
「人工智慧發展絕對是一把雙刃劍，我們要用好它，但千萬別傷了自己。人工智慧是新的科技革命，它究竟能走到哪裡，我們根本無法預測。現在已經有人開始做人機互動了，將來人都會有一個儲存器，未來你的軀體可能不在了，但你的思想將永存，而且這個思想永遠可以跟別人對話，我都很難想像為什麼要這樣。但至少提出一點，我們要保持敬畏之心。」
機器算得準源於人的經驗
「疾控女俠」吳凡也認為，雖然機器變得越來越聰明，但是人與機器、大數據應當是相互輔助的。
吳凡首先肯定人工智慧在此次戰「疫」中，在關聯分析、疊加其他大數據進行深度挖掘以及預警方面發揮重要作用，而且在不斷數據「餵料」之下，機器還有自學習功能，變得越來越聰明。
但吳凡話鋒一轉，「即便有了這些數據，機器是否就能解決所有問題了呢？那還要人幹嘛？」她認為，人和機器、大數據是一個互動關係。
她說，最典型案例，這次新冠疫情，大家都知道，英國帝國理工學院就給上海預測，說上海這個城市，按照人口密度和人員流量，新冠疫情應該是80萬感染者。但實際上，上海本土病例只有341個（截至6月27日24時，上海累計報告本地確診病例341例），預測和實際出現幾個數量級的差異。英國帝國理工學院為什麼會算錯？大家用的都是傳染病動力模型，為什麼能差這麼多？
吳凡說，差別就在於人，就在人的腦袋上。「模型雖是一樣的，但傳染病在不同地區，有不同的流行態勢和不同參數，而這些參數的估計是靠人來估計，要不然要專家幹什麼？」上海不僅用傳染病動力模型去預測，還加入了人的社會交往的神經網絡模型。同樣是2000萬人口的城市，你是在家裡各歸各種地，還是聚集性交往，人的行為模型決定了傳染病的傳播動力和模式的不同。「所以這些模式的設定和參數的給定、設置，都需要人基於科學和經驗，給出不同的參考值，機器才能算得準。」
大數據研判對高危人員排查起到重要作用
2020世界人工智慧健康雲峰會·AI+公共衛生專題論壇上，中國工程院院士李蘭娟指出，AI在疫情防控中發揮了非常重要的作用，包括公共衛生、疫情研判、情緒管理、地圖服務、基因檢測、藥物研發、網際網路醫院等方面。
她提及疫情防控中的大數據研判，「這對高危人員的排查起到非常重要的作用，尤其是防控的模型、智慧抗疫APP工具來篩查高危人群，提出就醫指南，對於甄別、控制傳染病發揮了非常重要的作用。」
李蘭娟還指出，在智能診斷方面，通過對病毒樣本自動化的基因組分析，能夠在短時間內把病毒的基因分析出來。
李蘭娟院士團隊基於機器學習技術的新冠肺炎早期自篩APP，僅通過10個專家制定的參數就能實現新冠智能篩查，準確率可達91%。
而AI對於肺部病灶快速識別、精準測量，準確率已達到79.3%，可以更好地助力病例篩查；智能社區防疫方面，通過採用語音識別、語義理解等隨訪系統，用AI設計疫情感染地圖查詢功能，提高了防控的效率。
而在藥物研發方面，通過人工智慧算法，151種上市的老的藥物中分析出了5種對病毒可能有效的藥物，再在實驗室裡用藥物抑制病毒，選擇一些較為有效的抗病毒藥物，這對病人減少重症的發生十分重要。
此外，李蘭娟還指出，疫情期間，通過遠程門診、遠程諮詢、遠程服務等方式，網際網路醫院得到了發展和推廣，這對今後的醫療改革起到非常重要的推動作用。
本文綜合自上觀新聞、澎湃新聞 等
相關作者：李曄
微信編輯：胡雨松