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                  文匯報:疫情“倒逼”創新潛能,應用場景和需求井噴,AI戰“疫”試出上海產業新空間

                  發布時間:2020-03-16 發布來源:文匯報

                    AI(人工智能)診斷、遠程醫療、無人配送、在線教育……新冠肺炎疫情對人們的工作模式、生活方式帶來了全方位影響,同時也孕育著全新機遇。
                    
                    上海市科學學研究所最新完成的“數字技術在新冠疫情中的應用”課題研究,通過對200余家企業機構、30余個場景、230多個應用案例的全面梳理發現,人工智能、大數據等技術已全面嵌入上海整個防控體系和相關工作之中,發揮了重要支撐作用。
                    
                    課題負責人、市科學學所科技與社會研究室主任王迎春副研究員表示,經此一“疫”,社會各界對人工智能、大數據應用的想象力被充分激發,不少領域正孕育著行業發展的新機遇和新空間,被疫情“倒逼”出的創新潛能有望培育成為經濟新動能。
                    
                    規模空前的“集中大考”
                    
                    從超級算力助力病毒溯源到算法輔助病情診斷,從大數據預測人流趨勢到無人機喊話監督防護,從智能化物流運輸到在線教育遠程辦公,從“隨申碼”等健康標識精準管理到“一網通辦”“數字清關”等政務業務,人工智能第一次在人類突發重大公共衛生事件中短時間內被全社會應用推廣。
                    
                    在課題組看來,新冠肺炎疫情是對人工智能、大數據等技術水平和實際應用能力的一次集中大考,也造就了一次規模空前的人工智能集中應用。
                    
                    “篩查新冠肺炎疑似病例,是‘小樣本機器學習’項目立項以來的第一次實戰。”復旦大學計算機科學技術學院教授馮瑞告訴記者,1月29日,在上海市抗擊疫情指揮部科技攻關組的指導和支持下,學院接到了三天內拿出新冠肺炎疑似病例輔助診斷算法的任務。一般來說,算法是需要大數據訓練的,而那時,馮瑞團隊拿到的數據樣本還不到10個。
                    
                    最終,他們不僅按時“交卷”,經認定,這套算法對新冠肺炎類型診斷的假陰性在7%左右,大大低于同期核酸檢測的假陰性比例。不少臨床一線醫生用上這套算法后反饋:“終于等到你。”
                    
                    如何從個位數樣本中提煉出一套高精度算法模型?這得益于去年由國家科技部和上海市共同布局的“小樣本機器學習”項目。經過一年多研究,馮瑞團隊摸索出了若干解決方案,疫情挑戰正好為團隊提供了一次技術驗證的機會。
                    
                    “首戰”告捷,馮瑞團隊打算將基于“小數據”的AI算法推廣到智能制造領域,為工業生產研發殘次品檢測算法——只要提供幾個報廢的樣品,就能依樣畫葫蘆找出那些殘次品。
                    
                    “這場大考壓縮了時空,激發了需求,使我們更早且更全面地體驗了數據和算法的巨大重構作用。智能經濟、智能社會提前在這場實驗中得到了培育和驗證。”王迎春說。
                    
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                    AI需求和應用場景在戰“疫”中井噴
                    
                    短短一個多月,社會各界對人工智能、大數據應用的想象力被充分激發,人工智能的應用場景不斷被豐富,社會接受度也大幅提升,以醫療健康為代表的產業領域正在加速智能化。
                    
                    以CT為例,隨著疫情的發展,部分重點醫院日均CT量一度超過千例,一次CT有400幀左右的影像,如果完全依靠醫生人工閱片將不可持續。1月28日,由依圖科技研發的“胸部CT新冠肺炎智能評價系統”在上海市公共衛生臨床中心上線,成為戰“疫”打響以來,全國第一個投入一線使用的AI影像系統。它在兩三秒內就能完成定量分析,并告知醫生病人是否有新冠肺炎的可能。
                    
                    與此同時,疫情還激發了AI在遠程醫療、流行病學監測、藥物研發等方面的應用需求。疫情期間,上海七家醫院獲批互聯網醫院牌照,眾多醫院紛紛開通線上問診服務,“互聯網+醫療”的需求在戰“疫”中井噴,亦將對疫后的生活方式帶來深遠影響。
                    
                    于是,在病床之外,依圖科技以新冠肺炎智能評價系統為核心,馬不停蹄地研發了“小依醫生”——一個能24小時在線提供新冠肺炎智能鑒別服務的機器人。
                    
                    上海市醫療圖像與醫學知識圖譜人工智能重點實驗室常務副主任、依圖醫療副總裁石磊介紹,通過“小依醫生”,公眾可方便查詢疫情相關信息,進行新冠肺炎自診;有就醫需求時,能快速查詢附近的發熱門診;還能進行同程患者查詢、小區疫情查詢,快速進入患者求助通道等。目前,“小依醫生”已在全國十幾個省市的幾十家醫療機構中“常駐”。
                    
                    課題組預測,疫情過后,人們的生活和工作方式都可能更加智能,一個以智能化、無人化、遠程化為特征的新經濟社會形態正加速走來,中國人工智能產業或將迎來一個新的高速發展時期。
                    
                    運用數據和智能化思維提升治理能力
                    
                    上海市科學學研究所所長石謙研究員認為,抗擊疫情是對國家治理體系和治理能力的一次大考,其中一個重要考點,是如何更好地適應并運用大數據、人工智能技術提升治理能力。
                    
                    而事實上,這場考試早已開始。近兩年,各地推動政府數據公開和“一網通辦”“不見面審批”等改革經驗,為疫情防控打下了基礎。此次疫情期間,各級政府依托信息技術創新治理模式、重構治理流程,同時促進了通信、交通、衛健、公安、社區等多個系統的數據對接,為提升治理能力形成了一大批好經驗。
                    
                    徐匯區推出的疫情防控系統是其中的典型案例之一。一開始,它包含口罩預約、返滬人員管理、沿街商鋪管理等功能,未來還將覆蓋全區75個土建工程、59個裝修工程、32個市政工程和1個應急搶險工程,打破每個工地每天通過人工檢查匯總的現狀,進一步掃清防疫和安全“死角”。
                    
                    石謙認為,疫情防控過程中對人工智能和大數據的重視,表明數據和智能化思維已逐步內化于國家治理體系。同時,疫情也暴露出數據整合和數據質量等方面的堵點難點。把好的工作經驗制度化,進一步破解難點堵點,將成為各級政府下一步的重要工作目標。
                    
                    本文刊登于2020年3月14日《文匯報》

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