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[百度]百度战疫：AI之光如何穿透疫情铁幕？( 二 )


[百度]百度战疫：AI之光如何穿透疫情铁幕？
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1月底 ， 百度人工智能的硬核担当——Apollo ， 联合新石器、智行者、阿波龙、白犀休、青岛悟牛科技、松灵机器人、博田等合作伙伴的100多台车辆 ， 覆盖消毒作业、物流运输、物资发放等多个场景 ， 奔驰于武汉、北京、上海、深圳、广州等17个城市 ， 投入战疫；等等 。
[百度]百度战疫：AI之光如何穿透疫情铁幕？
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百度几乎免费敞开了所有技术能力和资源家底 ， 为一线输送基于硬核技术的军火弹药——正如百度首席技术官王海峰所说 ， “我一直认为 ， 人工智能的使命是为人类服务” 。
If Not Me Who ， If Not Now When?
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兵马上阵：临床检测、社区防疫、多人体温检测百度可不仅仅“甘居幕后” ， 百度飞桨、百度地图、百度AI多人体温快速检测解决方案等百度“兵马” ， 已经亲临一线、披挂上阵了 。 知己知彼 ， 才能百战不殆 。 爱因斯坦他老人家早就说过 ， 上帝绝不是靠掷骰子来决定自然规律的 ， 规律总归有迹可循 。 但在疾病领域 ， 上帝一直很任性 ， 他成把成把撒骰子——新病毒总是不期而至 。 新冠疫情大爆发的早期 ， 人类节节败退的原因 ， 就是对病毒认知有限 ， 检测速度跟不上 ， 病人无法及时确诊入院 ， 还游离为移动的传染源 ， 引发大量的交叉感染 。 为了提高检测速度 ， 快速确诊病患 ， 百度AI出手了 。 2月28日 ， 百度联手连心医疗 ， 上线了“基于CT影像的肺炎筛查与病情预评估AI系统” ， 陆续落地于多家医院 。
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通常情况下 ， 一位新冠肺炎病人的 CT 影像大概在 300 张左右 ， 普通医生肉眼分析 ， 耗时大约为 5-15 分钟 。
而上述 AI 系统 ， 可在几十秒内完成对患者CT影像的病灶检测、病灶轮廓勾画、双肺密度分布直方图及肺部病灶的数量、体积、肺部占比等全套定量指标的计算与展示 。 不仅速度快 ， 而且准确率高——检测精度和召回率分别达到 92%和 97% 。 这套系统还具有普适性 。 依赖于深度学习算法模型 ， 可以识别不同分辨率的CT影像数据 ， 对于医疗资源受限和医疗水平有限的基层医院 ， 助力匪浅 。 开发者从头训练模型 ， 时间成本高 ， 疫情等不及 。 为此 ， 百度和连心医疗在业内首次开源上述系统中的肺炎CT影像分析AI模型——开发者可以在百度 EasyDL 平台上随时随意调取 。 防疫大战的核心战场在医院 ， 长尾战场则在地铁、火车、社区等大后方 。 从大年初三到初九 ， 清河火车站 ， 行人来去匆匆 ， 无人驻足 。 冷飕飕的过堂风中 ， 却有几个人 ， 从早上九点一直逗留到晚上十点 ， 紧盯着眼前闪烁的屏幕 ， 嘴里念念有词 ， 反常之举引人侧目 。 上述举动反常的几位 ， 正是百度的程序员小哥哥 。 有位程序员本已回家过年 ， 大年初二连夜返回 ， 初三凌晨五点达到北京后 ， 直接赶往了清河火车站 。 他匆匆返京 ， 是为了搭建一套百度AI多人体温快速检测解决方案 。 经过3天的通宵作战 ， 2天的紧急部署 ， 大年初九 ， 百度智能云物联网部署的这套解决方案 ， 终于正式上岗 ， 短短1分钟内 ， 就能实现逾200人同时通过单通道实现体温检测 ， 乘客几乎不用停留 ， 避免了人员拥挤 。
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不仅速度快 ， 非接触的检测模式 ， 也让工作人员降低感染风险 ， 该系统普适于火车站、机场、高铁站等人流量较大的公共场所 ， 大幅减轻疫情防控压力 。 目前 ， 上述系统已面向全国 ， 落地于清河火车站、数字北京大厦等数十处测温场所 ， 覆盖交通枢纽、行政机构、医疗机构、企业办公及居住社区等众多场景 。 截止2月底 ， 已在全国范围内完成超过700万人次的快速体温检测 。 社区是疫情联防联控的第一线 ， 也是外防输入、内防扩散的最后防线 。


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