當(dāng)下，全世界依然處在與新冠肺炎的激烈抗?fàn)幹?，每一點(diǎn)技術(shù)創(chuàng)新和聰明才智的運(yùn)用，都使我們?cè)趹?zhàn)勝這一疾病的道路上又前進(jìn)了一步。

今年3月，前白宮首席數(shù)據(jù)科學(xué)家DJ Patil領(lǐng)導(dǎo)一隊(duì)志愿者專(zhuān)家找到AWS尋求幫助，希望AWS支持他們搭建一個(gè)基于場(chǎng)景進(jìn)行規(guī)劃的工具來(lái)模擬新冠肺炎的潛在影響，為類(lèi)似“我們需要多少?gòu)埐〈病被蛘摺拔覀儜?yīng)該發(fā)布多長(zhǎng)時(shí)間的居家隔離指令”這樣的問(wèn)題尋找答案。

可見(jiàn)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在更好地理解和解決新冠肺炎疫情危機(jī)方面可以發(fā)揮至為關(guān)鍵的作用，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它使計(jì)算機(jī)能夠模擬人類(lèi)智能，處理大量數(shù)據(jù)并快速識(shí)別規(guī)律和洞察新的發(fā)現(xiàn)。

在與新冠疫情的斗爭(zhēng)中，我們觀察到機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用主要集中在以下幾個(gè)領(lǐng)域：一是拓展與客戶(hù)溝通的方式，二是理解新冠病毒的傳播機(jī)理，三是加快新冠病毒研究和對(duì)癥治療。

迅速擴(kuò)展和調(diào)整運(yùn)營(yíng)模式

各種規(guī)模的組織，包括公共機(jī)構(gòu)及私營(yíng)企業(yè)，為了讓員工和客戶(hù)進(jìn)行居家隔離或保持社交距離，都在尋找新的方式以提升運(yùn)營(yíng)效率。在這種轉(zhuǎn)變過(guò)程中，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為支持遠(yuǎn)程通信、實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程醫(yī)療及保護(hù)糧食安全提供了重要而有效的工具。

舉個(gè)例子，中國(guó)的柯基數(shù)據(jù)正在結(jié)合AWS機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行這方面的工作?？禄鶖?shù)據(jù)聯(lián)合中國(guó)疾控中心的權(quán)威專(zhuān)家們開(kāi)發(fā)了新冠肺炎智能問(wèn)答小助手，并于2020年2月3日在中國(guó)疾控慢病中心的官方渠道正式上線。他們利用來(lái)自中國(guó)疾控中心、衛(wèi)健委等官方渠道的權(quán)威信息，結(jié)合專(zhuān)業(yè)文獻(xiàn)和詞庫(kù)，再利用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜技術(shù)對(duì)專(zhuān)業(yè)信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化、整合歸類(lèi)并建立新冠肺炎防護(hù)的知識(shí)圖譜，快速打造了一套準(zhǔn)確率很高的新冠肺炎智能問(wèn)答系統(tǒng)，幫助公眾、新冠肺炎患者及醫(yī)生解決常見(jiàn)問(wèn)題，提供了獲得權(quán)威防控知識(shí)的便捷途徑。自上線以來(lái)，新冠肺炎智能問(wèn)答小助手平均每天為數(shù)千名患者和醫(yī)生提供服務(wù)，累積解決了數(shù)十萬(wàn)個(gè)問(wèn)題。

為避免對(duì)食品供應(yīng)鏈造成破壞，食品加工商和政府需要實(shí)時(shí)了解當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)的狀況。另一家農(nóng)業(yè)技術(shù)初創(chuàng)企業(yè)Mantle Labs，在三個(gè)月內(nèi)免費(fèi)向零售商提供其領(lǐng)先的人工智能農(nóng)作物監(jiān)測(cè)解決方案，保證英國(guó)的食品供應(yīng)鏈在疫情期間正常運(yùn)轉(zhuǎn)。這項(xiàng)技術(shù)通過(guò)評(píng)估農(nóng)作物的衛(wèi)星圖像以盡早向農(nóng)民和零售商提示潛在的問(wèn)題，讓他們能夠更好地管理供應(yīng)、采購(gòu)和庫(kù)存計(jì)劃。這一功能的實(shí)現(xiàn)得益于該平臺(tái)部署的定制化機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過(guò)融合來(lái)自多個(gè)衛(wèi)星的圖像實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)狀況接近實(shí)時(shí)的評(píng)估。

研究新冠肺炎的傳播機(jī)理

機(jī)器學(xué)習(xí)還在幫助研究人員和從業(yè)者分析大量數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)新冠肺炎的傳播，從而實(shí)現(xiàn)疫情預(yù)警，確定易感人群。此前加州 Chan Zuckerberg Biohub（陳·扎克伯格生物中心）的研究人員建立了一個(gè)模型來(lái)預(yù)估未被發(fā)現(xiàn)的新冠肺炎感染者數(shù)量及其對(duì)公共健康的影響。研究覆蓋了全球12個(gè)地區(qū)。通過(guò)運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)并與AWS診斷開(kāi)發(fā)計(jì)劃合作，他們開(kāi)發(fā)了一種新的方法來(lái)量化未被檢測(cè)到的感染者，即通過(guò)分析病毒在人群中傳播時(shí)如何變異從而推斷有多少被遺漏的感染者。

在疫情爆發(fā)之初，一家專(zhuān)注于使用人工智能技術(shù)檢測(cè)疫情爆發(fā)的加拿大初創(chuàng)企業(yè)BlueDot，是最早對(duì)這次呼吸道疾病突然爆發(fā)發(fā)出預(yù)警的公司之一。該公司使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)65種語(yǔ)言的新聞報(bào)道、航空公司數(shù)據(jù)和動(dòng)物疾病網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行篩選來(lái)預(yù)測(cè)疾病的傳播，隨后由流行病學(xué)家審核數(shù)據(jù)結(jié)果，從科學(xué)角度驗(yàn)證這些結(jié)論是否有意義。BlueDot利用這些研究成果為衛(wèi)生系統(tǒng)官員、航空公司和醫(yī)院提供洞察，幫助他們更好地預(yù)測(cè)和管理風(fēng)險(xiǎn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)也幫助相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)機(jī)構(gòu)對(duì)新冠疫情做出更明智的決策。今年3月，由前白宮首席數(shù)據(jù)科學(xué)家DJ Patil領(lǐng)導(dǎo)的一隊(duì)志愿者專(zhuān)家找到AWS尋求幫助，希望AWS支持他們搭建一個(gè)基于場(chǎng)景進(jìn)行規(guī)劃的工具來(lái)模擬新冠肺炎的潛在影響，為類(lèi)似“我們需要多少?gòu)埐〈病被蛘摺拔覀儜?yīng)該發(fā)布多長(zhǎng)時(shí)間的居家隔離指令”這樣的問(wèn)題尋找答案。他們需要擴(kuò)展其開(kāi)源模型，以便美國(guó)各地的州長(zhǎng)都能夠了解接觸、感染和住院者的數(shù)量，來(lái)更好地做出應(yīng)對(duì)計(jì)劃。該機(jī)構(gòu)與AWS和約翰·霍普金斯大學(xué)布隆博格公共衛(wèi)生學(xué)院密切合作，將該模型轉(zhuǎn)移到了云端，在短短幾個(gè)小時(shí)內(nèi)處理了多個(gè)場(chǎng)景，并將模型推廣到美國(guó)所有50個(gè)州和美國(guó)以外，幫助做出直接影響新冠疫情全球傳播的決策。

各種機(jī)構(gòu)也在研究限制新冠病毒傳播的方法，特別是針對(duì)易感人群。AWS與人工智能初創(chuàng)公司Closedloop合作，利用他們?cè)卺t(yī)療數(shù)據(jù)方面的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，識(shí)別感染新冠病毒后發(fā)生嚴(yán)重并發(fā)癥的高風(fēng)險(xiǎn)患者。Closedloop開(kāi)發(fā)并開(kāi)源了一個(gè)新冠病毒易感指數(shù)“C-19指數(shù)”，這是一個(gè)基于人工智能的預(yù)測(cè)模型，可以識(shí)別可能發(fā)生新冠病毒嚴(yán)重并發(fā)癥的高風(fēng)險(xiǎn)人群。這個(gè)指數(shù)正被醫(yī)療系統(tǒng)、護(hù)理管理機(jī)構(gòu)和保險(xiǎn)公司用來(lái)識(shí)別高危人群，呼吁他們重視洗手和保持社交距離，向他們提供食物、衛(wèi)生紙和其他必需品，幫助他們進(jìn)行居家隔離保護(hù)。

加快針對(duì)新冠病毒的研究和對(duì)癥治療

醫(yī)療機(jī)構(gòu)和研究人員都面臨著有關(guān)新冠病毒的信息成倍增長(zhǎng)的問(wèn)題，很難獲得對(duì)癥治療的有效信息。為此，AWS發(fā)布了新冠數(shù)據(jù)搜索工具（CORD-19 Search），一個(gè)由機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)驅(qū)動(dòng)的搜索網(wǎng)站，可以幫助研究人員快速、方便地搜索大量研究論文和文檔，為諸如“什么時(shí)候唾液中的新冠病毒含量最高”之類(lèi)的問(wèn)題找到答案。AWS新冠病毒搜索工具是建立在艾倫人工智能研究所開(kāi)發(fā)的包含逾128000篇研究論文及其它資料的新冠病毒開(kāi)放搜索數(shù)據(jù)集上的。這樣一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案可以從非結(jié)構(gòu)化文本中提取相關(guān)的醫(yī)學(xué)信息，并提供了強(qiáng)大的自然語(yǔ)言查詢(xún)功能，可以幫助研究人員加快發(fā)現(xiàn)有用信息的速度。

同時(shí)，在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，研究人員正利用機(jī)器學(xué)習(xí)輔助識(shí)別圖像中的模式，幫助醫(yī)生盡早發(fā)現(xiàn)并盡早診斷病情。

在中國(guó)，一家專(zhuān)注智慧遠(yuǎn)程心電平臺(tái)及專(zhuān)業(yè)會(huì)診服務(wù)的初創(chuàng)企業(yè)益體康，通過(guò)聯(lián)網(wǎng)專(zhuān)業(yè)心電設(shè)備和云端遠(yuǎn)程醫(yī)療平臺(tái)幫助中小醫(yī)療機(jī)構(gòu)解決專(zhuān)業(yè)醫(yī)生資源不足的問(wèn)題。他們利用AWS的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)快速構(gòu)建了其AI訓(xùn)練和推理場(chǎng)景，提升了模型訓(xùn)練的速度。此次新冠疫情期間，由于許多重癥患者存在心臟并發(fā)癥的問(wèn)題，益體康的智慧遠(yuǎn)程心電平臺(tái)為眾多身處隔離病房不方便醫(yī)生時(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)心臟受損狀況的病患提供了服務(wù)。此外，在許多大醫(yī)院減少甚至?xí)和Ｆ胀ń釉\的情況下，他們還服務(wù)于基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，讓患者在家門(mén)口就能獲得三甲醫(yī)院水準(zhǔn)的專(zhuān)業(yè)診斷，快速完成心臟問(wèn)題的初診和分診，減少誤診、漏診，真正做到了將患者留在基層，大幅減少跨區(qū)傳播的風(fēng)險(xiǎn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)也有助于加速發(fā)現(xiàn)有助于治療新冠病毒的藥物。

總部位于深圳、在北京和波士頓設(shè)有分部的晶泰科技（XtalPi），是一家以計(jì)算驅(qū)動(dòng)藥物研發(fā)創(chuàng)新的科技公司。在新冠疫情爆發(fā)后，該公司很快對(duì)近3000個(gè)已通過(guò)美國(guó)藥監(jiān)局（FDA）審核的上市藥物、以及超過(guò)1萬(wàn)種中藥成分分子，進(jìn)行了老藥新用的掃描，成功找到了183個(gè)可能對(duì)新冠病毒有潛在治療效果的藥物。之后，晶泰科技對(duì)這些藥物的活性進(jìn)行了排序，然后又通過(guò)更加高精度的計(jì)算方法，最終鎖定了38個(gè)藥物。晶泰科技能迅速地完成大量藥物篩選，得益于其Intelligent Digital Drug Discovery and Development （ID4）云端智能藥物研發(fā)平臺(tái)。在這個(gè)平臺(tái)上，晶泰科技通過(guò)自主研發(fā)的基于AWS GPU計(jì)算實(shí)例的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的模型訓(xùn)練及參數(shù)優(yōu)化。同時(shí)在AI模型研究及設(shè)計(jì)初期，晶泰科技的科學(xué)家團(tuán)隊(duì)能夠通過(guò)Amazon SageMaker服務(wù)實(shí)現(xiàn)對(duì)于模型及參數(shù)的快速驗(yàn)證，其友好的交互式界面加速了算法研發(fā)效率。

一家英國(guó)的人工智能公司BenevolentAI也在利用人工智能技術(shù)了解人體對(duì)新冠病毒的反應(yīng)，從而進(jìn)行藥物治療方面的研究工作。他們利用人工智能藥物發(fā)現(xiàn)平臺(tái)開(kāi)展了一項(xiàng)調(diào)查，以確定已經(jīng)獲準(zhǔn)上市的藥物中哪些有可能抑制新型冠狀病毒。他們利用機(jī)器學(xué)習(xí)獲得基因、疾病和藥物之間的內(nèi)在關(guān)系，篩選出一組藥物化合物。僅僅幾天，BenevolentAI就發(fā)現(xiàn)巴里替尼（一種目前用于治療類(lèi)風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎的藥物，由禮來(lái)公司Eli Lilly所有）是其篩選出的眾多藥物中的最佳的候選藥。巴里替尼目前正在美國(guó)國(guó)家過(guò)敏和傳染病研究所（NIAID）進(jìn)行后期臨床試驗(yàn)，以研究其作為新冠肺炎潛在治療方法的有效性和安全性。藥物進(jìn)入臨床試驗(yàn)的速度反映了新冠疫情的緊迫性，也體現(xiàn)了人工智能技術(shù)在促進(jìn)新療法發(fā)現(xiàn)方面的重要性。

我始終相信機(jī)器學(xué)習(xí)有潛力幫助解決我們面臨的最大挑戰(zhàn)。隨著全世界的通力協(xié)作，我們相信這一可能性正變得越來(lái)越大。希望在這個(gè)艱難的時(shí)刻，我們能夠在全球范圍內(nèi)共同努力，不斷創(chuàng)新，讓機(jī)器學(xué)習(xí)更好地貢獻(xiàn)于抗擊新冠肺炎的新途徑。