六大场景，看懂声纹识别技术怎样“抗疫防疫”

截至2月4日16时，全国累计确诊新型冠状，病毒感染的肺炎20502例，疑似病例23214例，累计死亡病例426例，累计治愈出院693例。...



截至2月4日16时，全国累计确诊新型冠状，病毒感染的肺炎20502例，疑似病例23214例，累计死亡病例426例，累计治愈出院693例。

不断上升的确诊数字牵动着，每个人的心，社会各界纷纷投入到这，场没有硝烟的疫情阻击战中。可以看到，除了不舍昼夜的医护工作者外，人工智能技术也在这场，战役中起到了不可小觑的作用，快速体温检测、大数据防控、接诊问诊、机器人接待……毫无疑问，人工智能技术正逐渐成为人类，的新一代(新一代)守护者。

由于这次春运返程高峰期与疫情防控关键期重叠，春运期间的疫情防控，便显得尤为重要。面对密集的人流，高铁站、机场等交通枢纽采用传统，的手持式“额温枪”“耳温枪”显然难以满足需求。在这种情况下，以人工智能图像识别技术结合红外，热成像技术，可以在一定面积范围内对人流区域多人额头，温度进行快速筛选及预警，解决了佩戴口罩及帽子造成的面部识别，特征较少的问题，方便对人流聚集处的快速筛选。

根据新闻显示，百度已在北京清河火车站，落地ai多人体温快速检测解决方案，基于人脸关键点检测及图像红外温度，点阵温度分析算法，可实现人流密集场所，的快速体温检测。运用云计算、大数据等技术进行精确翔实的，数据归集和分析，能有效助力政府进行科学化决策。例如一家加拿大人工智能，初创企业bluedot，以AI系统搜索外语新闻报道、动植物疾病报告和各类，官方公告，通过自然语言处理分析，可能的疫情报道，2019 年 12 月 31 日该系统发出警告，并正确预测了新型冠状病毒在首次出现后的几天内，将从武汉扩散到曼谷、汉城、台北和东京。

除了拉响警报，大数据技术还能从宏观上预测多少，人可能被感染，帮助政府决策物资，投放和管控手段，精确掌握散落在各地的，隐性传染者。例如基于大数据可以获知，在武汉华南海鲜市场关闭前，有多少曾去过那里的人，通过跟踪他们的信息，进而获得精准防控能力。

此外，有关部门和技术公司还能利用不同维度，的海量数据信息，如地图数据、航空数据、移动通信数据、电商消费数据等，进行综合建模和分析，做出针对疫情的合理决策判断。随着基层百姓对疫情的认识不足，由于普通的头疼、发烧、咳嗽而挤向医院的，患者数不胜数。越多的人涌向医院，交叉感染就越多，必将不利于疫情的防控，也让本就紧张，的医疗资源雪上加霜。即使一部分医院、组织通过线上咨询解答，患者疑问，但受到线上医生接待服务时间、精力限制，仍旧无法解决大部分患者疑，问及恐慌。

为缓解一线压力，可以借助自然语言处理，等技术打造肺炎咨询机器人，辅助医生解决简单病情问答，释放医生时间精力去做更有，价值的事。国内智能客服企业快商通已，于1月29日上线肺炎咨询机器人，当前已与北京同仁堂、智业互联、部分三甲医院达成合作，为医院、政府、公益组织等免费提供。由于新型冠状病毒的传染性，利用机器人来完成，某些替代性工作，可以有效防止人与人之间的接触所可能，造成的疫情扩散。在本次新型冠状病毒肺炎，确诊案例的治疗过程中，机器人已经派上用场。以美国首例新型肺炎，病患救治过程为例，为了防止病毒的进一步传染，治疗过程中，医生负责在隔离窗外操作机器人，而机器人配备了摄像头、麦克风和听诊器等设备，能替代部分人类工作。

另一方面，机器人除了用来对，病人进行治疗，还可以承担其他的一些，非接触性工作。例如：以送餐机器人为，隔离区人员送餐送物，可避免交叉感染；应用中国科学技术大学，附属第一医院（安徽省立医院）联合中国科大相关技术团队研制，的无接触式多功能自助终端设备，使用者无需与屏幕接触，点击空中成像，就能完成挂号预约缴费等，多功能自助服务。对于新型冠状病毒，快速找到其自然宿主、中间宿主，弄清通过什么途径传播到人类，对于切断传播途径，具有重要意义。1月25日，北京大学工学院教授朱怀球团队在biorxiv预印版平台，发表了一篇题为《深度学习算法预测新型冠状病毒的，宿主和感染性》的研究论文。

该团队使用双路卷积神经网络（BiPathCNN）技术，预测新型冠状病毒的宿主，通过分析，研究团队发现，蝙蝠冠状病毒与新型冠状病毒，具有更相似的感染模式，可能是其自然宿主。通过比较所有宿主在脊椎动物上的，病毒传染模式，发现水貂病毒的传染性模式更，接近新型冠状病毒，可能是其中间宿主。传统药物研发的大致流程是先筛选出病毒特异性的蛋白靶点，然后从数以万计的化合物库，中大规模筛选，期望从中选出效果好，毒性小的药物。由于筛选量庞大，研发过程费时费力，成本高昂。

在人工智能的参与的，药物研发模式下，首先将大量已知的靶点3d结构与药物，作用模式输入模型，教会人工智能判断某个，药物是否对靶点有作用。人工智能驱动的药物研发变成，了确定靶蛋白的3d结构，然后人工智能便会从庞大的，化合物库中自动筛选可能有效的药物，研发人员只需通过实验，验证少数筛选出的结果，大大节约研发时间和成本。

当前疫情之下，BAT等巨头纷纷捐助庞大AI算力，便是为了协助科学家快速筛，选出药物。

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