人类历史就是一部与疾病的抗争史，在此次全球抗“疫”攻坚战中，人工智能发挥了举足轻重的作用。越来越多人相信，随着技术的飞速发展，未来，人工智能将足以应对全球性公共卫生突发事件，服务于全人类健康事业。到底是不是这样呢？我们一起来听一听2020年世界人工智能大会上“疾控女侠”——复旦大学上海医学院吴凡副院长和“硬核医生”——复旦大学附属华山医院张文宏教授怎么说。

　　2019年年末，新型冠状病毒肺炎疫情来势汹汹，全球面临严峻的公共卫生危机，大众对公共卫生健康的关注度达到了前所未有的高度。面对突如其来的疫情“大考”，我国公共卫生应急机制总体上经受住了考验，这其中离不开人工智能、大数据等技术的支撑。在抗“疫”一线中，以人工智能为代表的新一轮产业变革力量，在疾病诊断、筛查随访、药物研发、物流配送等各方面显示出巨大潜力，成为支撑抗“疫”的重要力量。

　　人工智能为传染病竖起“防护墙”

　　在传染病防控方面，吴凡认为，大数据起到了很大的作用，能动态感知病例的关联情况。“以往，每个医院发现传染病例后，诊断的是单名患者，如果没有大数据的智能分析、动态感知，A医院报告一个病例，B医院报告一个病例，这两个病例之间就无法进行关联。有了人工智能、大数据之后，我们不仅可以了解不同地方散在病例是否存在关联性，还可以通过大数据对病例发生的时间、环境等进行深入分析。”吴凡介绍说。

　　抗击疫情期间，有很多的医疗机构包括高校、科研院所等都在做一系列的数据分析、模型构建。如何使构建的模型更加科学、更加接近现实，能够进行前瞻性预警预测是非常有意义的。在谈及构建模型的过程中如何挖掘更多的数据、变量时，吴凡强调，人、机器、大数据是互动的关系。以新型冠状病毒肺炎疫情为例，在使用相同的传染病动力模型的情况下，各国专家对上海感染情况的预测结果不尽相同。例如，英国帝国理工大学早期根据上海的人口密度和人员流量预测，这次疫情应该会有80万例感染者，但结果并非如此，上海本土病例只有341例。为什么会存在指数级的差异?这主要是因为人的不同。吴凡指出：“传染病在不同地区有不同的流行态势、不同的参数，比如上海，人和人的接触不仅仅采用传染病的动力模型来预测，还采用了人的神经网络模型来预测。个人的行为模型与传染病的传播动力模型、传播的模式不同，这些数据的输入是需要有经验的专家提供的。模型的设定需要在经验的基础上科学地给出参考值才可以算准。”吴凡表示，在疫情暴发初期，基于他们构建的模型进行预测，截至2020年2月29日，全国将会有逾7.9万例感染者，实际上，当时全国共有8.1万多例的确诊病例，可以说是非常精确的预测了。吴凡特别指出，在传染病防控中，“准”很重要，因为有关部门需要根据传染病的规模进行物资等各方面的准备，做到既不反应过度又要反应恰当。

　　吴凡表示，在传染病防控中，除“准”以外，“快”也非常重要，否则就会造成大量的社区传播。新型冠状病毒肺炎疫情发生以后，上海市科学技术委员会及时启动了应急科技攻关，利用人工智能、大数据等技术进行溯源，可以快速界定感染者，并对其进行科学摸排、及时管理，在人群和感染者之间竖起了一道“防护墙”，挖了一个“安全沟”。“例如，在超市、在公交车上，人与人之间会有较长时间的接触，某个人可能是密切接触者，但是大家并不认识彼此，我们通过大数据的方法可以快速把他找到并界定出来，然后对他进行排摸、及时隔离。上海在疫情防控中之所以做得这么出色，除了医务人员的奉献以外，这背后更离不开科技的支撑。”吴凡补充道。

　　人工智能会取代医生吗

　　吴凡强调，在疫情防控的过程中，应对措施一定要走在疫情之前。如何做到应对措施恰如其分、科学精准，并且还能走在疫情之前，靠的是大数据、人工智能加上专家智慧。

　　医生会被人工智能替代吗?对此，张文宏并不担心，他认为，人工智能难以取代医生，因为人工智能需要人类不停地更新数据。“靠谱的医生对大数据里面出现的意外情况可以用自己的经验、逻辑判断，而人工智能只能不断学习，每一个阶段给出一个诊断，但很难产生新的数据。在围棋里，AI可以战胜人类大脑，但在医疗领域，AI到目前为止还很难做到。”张文宏如是说。对此，吴凡也表示赞同，她指出，围棋是一种算法，能迅速算出每一步的走法有哪些不同的可能，然后做出最好的选择。但是，临床与围棋不同，其发展变化非常迅速，甚至超出某种算法的能力，这需要经验的积累。围棋是有穷尽的，而人类是无穷尽的变量，人工智能可以吸收一系列的知识和过往的经验，但人的未知还需要更多有智慧的人参与进来。

　　针对大数据在疫情防控过程中起到的重要作用，张文宏表示赞同。他坦言，传染病的防控核心就是“快”。上海在新型冠状病毒肺炎疫情暴发早期就使用了大数据等技术，为疫情防控提供了关键的时间窗口期，取得了良好的效果。“我们要充分地利用技术，但是不能迷信技术。”张文宏指出，与大数据在流行病学领域的应用不同，大数据的临床应用方面还存在比较多的障碍，流行病学要解决的问题并不是技术本身，而是什么时候有权限启动数据。但是，在临床上，很多特殊案例都超出了人工智能的算法边界。AI在影像学领域发展很快，但在面对新型冠状病毒肺炎这一新发传染病时，没有足够数据“喂”给AI，它甚至无法正确读片，最终还是只能依靠医生的经验判断。

　　在人工智能诊断方面，吴凡表示，在缺医少药的贫困地区，用大数据进行预诊速度更快。张文宏也认为，在这些地区机器诊断甚至比85%的医生水平要高。但是，在临床上，他不太主张用大数据替代简单的问诊，宁可把机会让给护士或者年轻人。“所有的电子病例都是有价值的，比如在北京就可以看到上海的所有病例，现在人可以被取代掉吗?不可能。人不能什么事都不做，全让机器做，而且什么都不做也不是什么好事，所以大数据的未来发展一定要精准，目的是为我们做增量，而不是取代我们，取代毫无意义。”张文宏称。他同时强调，大数据的发展一定要跟人类的长远发展方向一致。

　　在大数据的未来发展方向上，吴凡也赞同张文宏的观点。她认为，机器的目的不是取代人，而是要实现人脑不可能完成的任务。“人类大脑是存在边界的，因为教育背景、知识体系，一个人的经验、人的一生是有限的。但是，机器可以集合前辈的智慧和经验，拥有无限的潜力去帮助我们完善诊断。”吴凡指出，在人工智能方面，机器还有学习功能，要不断给它“喂料”，这个“料”就是数据，它自己可以变得越来越聪明，而且机器里面喂的“料”不是一名医生，是很多名医生，很多个智慧体。同时，吴凡强调：“我觉得不应该是机器取代人，也不应该是人利用机器，而是要让人和机器之间进行完美的结合，人和大数据、人工智能之间进行完美的结合。”

　　人工智能的发展思考

　　张文宏补充道：“人工智能最终是服务人类的，人类的发展是无限的，但是科技，特别是人工智能现在发展过快。我相信人工智能会是后时代的科技，第三次革命以后的新一次革命，我很难想象这次革命发展会走到哪里，但是人类应该对未来科技的发展保持敬畏之心。”

　　吴凡表示，在人工智能的发展过程中，还有几个方面需要注意。首先，在人工智能发展方向的把握上，一定要注意不能伤及人类的利益，这其中包括个人隐私，即在使用数据的时候不能侵犯个人的隐私。其次，人工智能在发展过程中会不会出现谁控制谁的问题?是人控制机器，还是机器过于聪明控制了人类?这也是全世界关注的问题。

　　现今的发展阶段可能更多的是人工智能、大数据更好地造福人类，但是，我们要有所警觉，未来，我们要有边界意识去控制人工智能的发展。

本文来自《张江科技评论》