“三進武漢”李蘭娟：大數據表明武漢是安全的，武漢人是健康的

每經記者｜鄭潔    每經編輯｜陳俊杰    

7月11日，2020世界人工智能健康云峰會召開。在“AI+公共衛生”分論壇上，中國工程院院士、傳染病診治國家重點實驗室主任李蘭娟，分享了自己在疫情防控中“三進武漢”的經歷，和人工智能技術應用于公共衛生事件處理中的經驗。

李蘭娟院士 圖片來源：主辦方供圖

一進武漢：“當初疫情研判來自大數據的信息”

1月18日，李蘭娟等專家受國家衛健委委托，到武漢進行疫情研判，在經過研判后，鐘南山院士、李蘭娟院士等專家認定疫情來勢兇猛，存在人傳人的狀況，在1月20日的國務院常務會議上，李蘭娟等匯報了疫情研判，國務院當時決定按甲類傳染病管理。

據李蘭娟介紹，這次疫情的研判來自大數據信息，“我們當初已經用人工智能大數據平臺了解有關情況，用這樣的方法來發現和控制傳染源。”在李蘭娟看來，大數據的研判，對于傳染病的發生、發展的情況，以及疫情預測有非常重要的作用。

之后的疫情防控中，大數據平臺尤其是尋、管、研、服為一體的整合疫情研判模型，對遏制疫情擴散，助力疫情防控發揮了重要作用，包括對高危病患人員的排查，“尤其是利用防控模型，智慧抗疫APP工具來篩查高危人群，提出就醫指南，對于甄別、控制傳染病發揮了非常重要的作用。”

據李蘭娟介紹，在智能監控方面，國內有許多研究團隊采用了知識圖譜的技術，對用戶精準查詢相關聯的信息，以及自動分析電子病例的數據可視化來觀測確診病例的變化，“在這個信息化的指引下，我們各種疫情的信息就相對非常準確”。

二進武漢：“通過AI從151種老藥中篩出5種抗病毒藥物”

在大數據的指引下，國家迅速采取了有效措施控制疫情，李蘭娟表示，“但當時武漢還有很多病人，武漢疫情已經成為中國的重點，所以我們第二次去了武漢”。

2月1日，李蘭娟帶領醫療隊進駐武漢人民醫院東院區救治危重癥病人，這次進駐，在李蘭娟的表述中是“針對怎么降低新冠肺炎的病死率”。

為了達成這個目標，李蘭娟帶著三大技術去了武漢，也是H7N9救治中的“四抗”、“二平衡”的策略：第一要抗病毒，抗病毒要早；第二個是抗休克，重危病人都有休克的情況；第三個是抗低氧血癥和MEDS。

“通過大家的共同努力，國家在新冠肺炎治療當中取得了經驗，國家也采用了一些用人工智能AI的手段新技術抗擊疫情。”李蘭娟表示，從最終數據可以看到，在疫情防控中，人工智能技術參與了包括公共衛生、疫情研判、情緒管理、地圖服務、基因檢測、藥物研發，互聯網醫院等領域，發揮了非常重要的作用。

李蘭娟尤其提到人工智能技術在研發藥物方面的應用，新冠肺炎是新發傳染病，沒有針對性的特效藥，而通過人工智能算法，李蘭娟團隊“從151種已經上市的老藥當中分析出了5種可能對（新冠）病毒有效的藥物”。后續在臨床中有了很好的運用。

同時，人工智能技術作為醫療影像學的輔助診斷手法也十分重要，李蘭娟給出一個數據，“通過AI病灶快速識別，精準測量，準確率達到79.3%”。

三進武漢：“武漢是安全的，武漢人是健康的”

5月31日，李蘭娟第三次進入武漢，這次已是抗疫后期，李蘭娟表示，此行主要是為了解武漢核酸檢測排查情況，她表示，在此次排查和分析數據中，人工智能也起到較大的作用。

“武漢下了很大的決心。”李蘭娟解釋，對1065萬人進行核酸檢測是一項相當大的工程，而在這么大的數據中，通過分析發現，其中無癥狀感染者只有300個，而且這300個人的所有密切接觸者中，也沒有發生新冠肺炎，也沒有被感染，“這300個人也都做了病毒的分流和培養，也全都是陰性的。”

這說明一個什么結論？“武漢總體來講是安全的，武漢的人也是健康的。”李蘭娟認為，這個數據對于復工復產復學具有非常重要的指導作用，“這些統統都是大數據（的作用），我們要利用好它”。

后期的疫情防控中，智能社區防疫方面，在隨訪系統中采用語音識別、語義理解等，用AI設計疫情感染校區地圖查詢功能，這些功能都十分實用和重要，李蘭娟還提到，紅外智能AI發熱、測溫、人臉識別的智能化系統在傳染病防控當中發揮了重要的作用。

而當人工智能技術運用在疫情篩查方面時，其效率也相對較高。李蘭娟舉例，“一個新冠肺炎患者早期的篩查程序，準確率可以達到91%，今后也可作為核酸篩查的工具，我覺得這方面在今后可以不斷發展和提高效率。”