无人机、AI诊疗......黑科技杀入防疫战场？

编者按：本文来自微信公众号“Tech星球”（ID：tech618），作者 张雅婷，36氪经授权转载。

“技术支撑很重要，希望互联网企业积极参与社区防控应用开发，可能比直接捐款更管用。”

在近日举行的新闻发布会上，民政部提到科技互联网公司对疫情防控具有重要意义，当下许多社区已依托微信群、QQ群、智慧社区客户端等社区信息平台，与社区居民沟通体温测量情况，即是基础的科技防疫。

在这场没有硝烟的战“疫”中，科技互联网公司凭借先进的技术、快速的反应能力和资源调配能力，为这场2020年的防疫战增添了一些与众不同的底色。

无人机在公路上盘旋，代替人工进行空中指挥的工作；AI机器人走进医院，帮助医生看CT；微信、丁香医生、今日头条等平台实时对疫情动态进行播报，人们动动手指就能在手机上看到自己离确诊病例有多远......

而在17年前的非典时期，那个无法便利“网上冲浪”的年代，大部分老百姓只能通过报纸、电视了获取资讯信息，喝板蓝根、蒸醋等可以预防非典的谣言广泛传播，以至于白醋、板蓝根价格翻了几十倍，而大数据、人工智能尚未走进人们的视野。

毋庸置疑的是，科技公司为疫情防控增添了一双翅膀。但与此同时，此次疫情也为众多高新技术产品提供了更多商用场景，迸发出新的需求。

「机器代人」切断传播途径

新型冠状病毒可以人传人，所以隔绝传染的途径，成为了预防疫情扩散的重要手段。

“本小区今日进行无人机消毒喷洒作业，大约需要一小时左右，请大家关好门窗，收好衣物。”一支无人机作业队来到上海市杨浦区的东森花园小区，启动3架无人机，每架无人机每次喷洒10-15升药液，完成整个小区约1万平方米的消毒工作。

除了防疫消杀工作之外，无人机、无人车、机器人以“机器代替人工”的巨大优势，在传递信息、配送等方面“大显身手”，主要常见的有送药机器人、空中喊话无人机、无人配送车。

图片来源：澎湃新闻

一时间，除了京东、华为等知名互联网企业，云知声、擎朗智能、智行者等行业企业的名称也涌入了大众视线。

然而，这些智能设备发挥的作用到底有多大？有人对其产生了质疑，认为其噱头大于实际作用，质疑的方面主要集中于成本、效果和安全性。

例如，在中国之声的报道中：“仅12日，无人机共运输紧急医疗物资近20架次，总载重70kg。”而网友评论却质疑无人机的送货效率：“还不如送货小哥20分钟两趟。”针对无人机红外测温的新闻，微博博主“航拍网”认为：“不准，温度误差可达5℃。”

一位机器人行业从业人员质疑发问：“机器人送药接触后，机器人是否会成为传染源？机器人需要什么层次的消毒？无人机的气流扰动是否会造成更大的二次污染？”

总的来说，无人机、机器人等智能设备在一定程度上减少了人力成本，避免交叉感染，并且疫情使得“机器代人”的需求更加丰富，促进了行业发展，但是衍生问题依然需要技术进步解决。

大数据监测疫情动向

比疫情更可怕的，是恐慌。然而，在信息高速流动的2020年，大数据技术清晰、准确、明了地为民众呈现出事实，给恐慌“致命一击”。

图片来源：产品截图

Tech 星球（微信ID：tech618）梳理发现，几乎所有知名互联网公司都上线了与大数据相关的产品和功能，并且差异不大，主要集中在即时通讯、新闻资讯、地图工具类产品团队，功能主要有实时疫情速报、确诊人员活动轨迹可视化、大数据辟谣，在信息流通、辟谣、预警方面发挥了重要作用。

Tech星球根据公开资料整理

人工智能技术助力医疗诊断

诊断，是救治患者的第一步。然而，诊断并不简单。

由于在《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案》中，湖北省临床诊断将“疑似病例具有肺炎影像学特征者”作为病例标准，通俗来讲就是，医生需要通过判断病人的肺部是否呈“毛玻璃样”来判断其是否感染了新型冠状病毒。

所以CT成为了最重要的诊断手段之一，虽然CT具备快速、直观的优势。但是，由于患者数量多、肺内病灶多、变化快，短时间内需要多次复查，再加上优秀影像医生稀缺的原因，诊断效率难提高，医生的工作量也非常大。

同时，临床表现、胸部影像学也难以完全准确鉴别，还需依靠病原学检测来区分，比如做基因组测序，但是这同样面临着效率的问题，仅仅凭人工，完成一次检测通常需要12小时的工作时间。

这时，AI公司们有了大展身手的空间，Tech星球根据公开资料梳理后发现，AI技术在医疗场景的主要应用场景为医疗影像辅助诊断，另外还包括病毒基因组分析、抗病毒药物研发、群体测温，发挥的作用主要有提高诊断的效率和准确性。

Tech星球根据公开资料整理

而这些AI技术的实际落地效果如何？据了解，浙江省疾控中心、阿里巴巴达摩院、杰毅生物共同研发上线自动化的全基因组检测分析平台，把整体常规人工需要12小时的工作缩短到2个小时。

北京市海淀医院有关负责人表示，影像人工智能肺炎辅诊系统提供了精准便捷的参考依据，能够迅速给出诊断意见，缓解了在精神和体力上的巨大压力。

这次有强烈的影像诊断需求的疫情，无疑给了AI医疗领域的公司们一次出圈的机会，尤其是被认为“最可能率先实现商业化”的AI医学影像领域。此前，该领域同质化严重，竞争激烈，有媒体调查显示，140余家从事医疗AI的企业，近120家在做医学影像业务。

但疫情影响持续的时间较短，疫情之后，临床的需求可能不会像特殊时期这么大，如何跑通商业模式，从同质化竞争中脱颖而出，仍然是AI医疗企业们必须面对的议题。

毋庸置疑的是，相比非典时期，这次疫情中“科技防疫”的身影无处不在，与前线医护人员一起组成了靓丽的风景线。

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