钛媒体APP@AI抗疫时刻中，中外的异与同( 二 )

当然，追踪人的去向对于疫情防治也很重要。但不像中国应对新冠疫情这样，是通过大数据+AI对重点人群进行行踪溯源预警，其他国家的AI主要还是表现在算法预防。
英联邦科学与工业研究组织（CSIRO）就使用贝叶斯推理开发了Data61模型，用以追踪将昆士兰州登革热病毒是如何传播到澳大利亚，并如何在人与人之间转移的。
借助昆士兰州卫生局提供的15年内匿名记录的登革热病例来进行训练， Data61可以综合判断多种人员流动信息，比如航空公司乘客数据、地理标记、社交媒体、旅游情况等等，从而预测可能发生疫情的时间和地点，让医疗机构早做准备。
据说，该模型还可以用于预测莱姆病、埃博拉和疟疾等人畜共生的疾病。
4.智慧诊疗。
在中国新冠防治中， AI在诊疗领域的应用主要是影像筛查、远程问诊等。
欧美等国家也正在将AI的计算能力应用到类似环节。
比如早在2013年， IBM就开始与全美综合医院排名前四的克利夫兰诊所进行合作，研究如何利用“沃森（Watson）”人工智能系统提高护理水平。
去年十月，谷歌也公布了一款名为LYNA的监测工具，能够以99%的准确率区分出有转移性癌症的载玻片和无转移性癌症的载玻片，将乳腺癌诊断的时间缩短了一半。
伦敦的医疗 AI 公司则与 Royal College of Physicians、Stanford Primary Care 和 Yale New Haven Health 等合作，打造出能够辅助实习医生独立行医的系统Babylon 。经过测试，在初级护理医学最常见的病症方面， Babylon AI 的准确率得分为80% ，而七名医生则为64-94% 。而AI的安全性则达到了97% ，高于医生的平均值93.1% 。

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将AI用于医疗产业，也是日本政府的重点工作之一。实际上，日本早在2017年和2018年分别在中国杭州和广州建立了医学影像诊断中心。在东京江户川区的目目泽医院，患者只需要在掌上电脑上面做选择题，回答“哪里痛”“痛的时间”等问题， AI系统就能根据患者的选择自动生成电子病历。这种问诊方式也被日本70多个医疗单位使用。
智能服务机器人，也很早就进入了许多大型医院。 1985年，美国TRC公司研制出世界首个服务机器人“护士助手” ，不仅能运送医疗器材、药品等，还能为患者提供送饭和送病历、报表及信件等服务，目前已在全球几十家医院投入使用。
人与疾病的斗争永无休止之日，人工智能确实能够为早日结束战役注入一剂强心针。它或许未能在此次此刻的新冠疫情中，被欧美澳洲等国推到台前。但不可否认， AI早已与人类的健康紧密相连。
AI抗疫：中外的异与同
至此，我们可以发现海外AI与中国AI在防疫领域的一些有趣的异同点：
首先可以肯定的是，中国的AI抗疫手段与全球顶尖的AI医疗几乎站在了同一水平线。具体就体现在，在数据层、技术算法、产业应用方面全面覆盖。比如利用大数据追踪重点人群，借助深度学习辅助实现体温检测、医疗诊断，通过超大计算来进行药物研发等等。
当然，一些基础积累的不同，决定了双方的优势各不相同。
比如说，由于美国、日本等医护资源匮乏，所以很早就开启了诊疗数字化的进程，以帮助医护人员提升工作效率，降低工作强度，也因此为AI辅助医疗积累了大量高质量的数据。
比如美国的电子健康记录系统（Electronic health records ， EHRs），十年内积累了1000万名病人的记录。其中就包括疾病诊断记录、病人用药效果、基因数据、家庭病史等重要信息。 2011年之后，日本医疗数据也已经全面采用电子化报送系统，个人可以通过网络随时查阅云端保存的各种医疗信息。