张文宏对话AI科学家:公共卫生体系与AI融合,数据整合是关键
公共卫生体系的很多方面都需要人工智能技术发挥作用 , 包括在下一次突发疫病时及时预警 。 7月9日 , 在世界人工智能大会云端峰会开幕式上 , 复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏主任作为技术“用户” , 与AI科学家展开了一场跨界对谈 。
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在对谈中 , 张文宏首先给人工智能在疫情中的表现“泼一个冷水” 。 他表示 , 尽管人工智能技术在今天如日中天 , 但这次中国疫情的控制 , 很大程度上是靠传统智慧和城市的管理来实现的 , 尤其是在疫情初期 , “一开始全部用的是人工” 。
“上海医疗队去武汉时 , 我们希望知道那里缺什么、有什么 , 然后迅速进行调配 , 比如口罩、防护服、尿裤、呼吸机等 , 但是什么数据都没有 。 最为夸张的时候 , 我们是通过直升机直接投递过去的 。 我意识到 , 将来人工智能应该具有非常大的物资调配能力 。 ” 张文宏说 。
作为一线医疗工作者 , “数据”却是张文宏对谈发言中的核心词 。 他认为 , 未来人工智能要在加快公共卫生预警速度方面发挥更大的作用 , 关键在于解决当前医疗机构数据较为分散的问题 。 他注意到 , 这次疫情中人工智能技术在识别新冠CT方面的表现比较突出 , 如果将来能使人工智能技术在医疗机构、公共卫生监测体系中广泛应用 , 并与医疗机构和公共卫生体系实现融合、整合数据 , 未来将能通过人工智能及时识别公共卫生事件 , 并通过大量数据提出警报 。
从医生的角度出发 , 张文宏认为人工智能还不能完全取代医生问诊 , 但是线下数据和线上数据融合、预警 , 构成实时更新的完整体系 , 应该成为未来的发展方向 。 对此 , 现场两位AI科学家也就人工智能技术应用中的数据问题进行了探讨 。
从数据处理的角度看 , 中国工程院院士、同济大学校长陈杰认为 , 现在的数据学习方法仍是基于高质量的、有标识性的数据 , 如何对大量传感器获取的来自不同时空的数据进行有效的整合 , 分辨数据真假 , 仍是一个巨大挑战 。 因此 , 现在的数据学习方法已经从传统的深度学习向强化学习、迁移学习、进化学习转移 , 这些转移都旨在用信息系统将社会系统和物理系统结合起来 。
陈杰认为 , 未来的世界应该是信息空间有效地连接起物理空间和社会空间 , 构成一个新的信息—物理系统 。 人工智能在其中的作用是帮助人类拓展认识世界的能力、范围、思维 , 对未来工业系统、社会系统、出行系统、城市管理等都起到决定性作用 。
清华大学教授、前微软全球执行副总裁沈向洋则认为 , 人工智能和医疗健康的结合将有四个重要方向 , 一是加速预防、诊断和治疗 , 二是全球卫生健康数据洞察 , 三是医疗远程协作 , 四是推进基础研究发明 。
采写:南都采访人员 徐劲聪 实习生 卢盈江
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