史上最大規模のAIによる疫病対策キャンペーン

普段は人工知能技術にあまり興味がない人でも、この特別な期間中はAIという文字の組み合わせに注目するでしょう。

2月4日、工業情報化部は「新型コロナウイルス肺炎の流行と戦うために人工知能の力を十分に活用するためのイニシアチブ」を発表し、できるだけ早くAI技術を使用して流行制御における技術的ギャップを埋め、新型コロナウイルス肺炎の診断と治療、流行の予防と制御におけるAI技術の応用シナリオを十分に探求するよう呼びかけました。

これは歴史上、AI技術と疫病対策を組み合わせた初の政府による取り組みかもしれない。中国における新型コロナウイルス肺炎との全面的な戦いは、特殊な時間と空間の関係により、人類が大規模な公衆衛生イベントにAI技術を適用した初めての事例となった。

現在、研究室、病院、公共交通機関、コミュニティなどでは、さまざまな AI 技術や製品がそれぞれの機能を発揮し、流行病との戦いに挑んでいます。 AIテクノロジーがパンデミック中にどのような役割を果たしてきたのか、そしてその役割がAI業界、医療業界、さらには社会のあらゆる分野にどのような洞察をもたらしたのかを見てみましょう。

客観的に言えば、AI技術は疫病との戦いにおいて補助的な役割しか果たしていない。しかし、おそらく流行が終息したときに私たちはこの疑問を抱くだろう。このテストを経て、公衆衛生と医学研究の分野でインテリジェントなプロセスをさらに発展させることができるのか、また発展させるべきなのか？

もし答えが「はい」なら、私たちは教訓と経験を通してどのように未来を見つければよいのでしょうか?

この伝染病の根底にある雰囲気は常に残酷さだが、人間は残酷さから抜け出す方法を見つけることができることが多い。近代医学の歴史では、1918 年のスペイン風邪が人類に近代的な公衆衛生保護システムの構築を完成するきっかけとなったと一般に考えられています。したがって、伝染病との戦いにおける AI のパフォーマンスから、私たちはさらに考え始めることができるかもしれません。

ウイルス分析とワクチン開発

疫病の発生後、大手クラウドコンピューティング企業が最初に発表したのは、AIコンピューティングパワーを科学研究機関や医療機関に無料で開放することだった。

当時、多くのネットユーザーはAIの計算能力と防疫活動の関係に興味を持っていた。ここで、AI コンピューティングの本質、つまりテンソル コンピューティングによる非構造化データのマッチング処理について触れる必要があります。

従来のコンピューティング環境では、画像認識、音声合成、遺伝子マッチング、地質情報計算など、多くの非構造化データ処理タスクを効率的に実行することができません。つまり、AI コンピューティングには別個のコンピューティング チップとコンピューティング アーキテクチャが必要であり、近年、チップおよびクラウド サービス メーカーにとって AI コンピューティング パワーが重要な分野となっています。

業界が蓄積した AI コンピューティング能力は、伝染病が発生し、医療分析能力を加速させる必要があるときに役立ちます。今日の医療分析分野では、ウイルス遺伝子の配列解析、タンパク質ターゲットのスクリーニング、ウイルスと薬物の研究開発履歴データのマッチングなど、すべて AI コンピューティング能力のサポートが必要です。同時に、より優れた関連アルゴリズムにより、関連テストの効率が大幅に向上します。これらの研究は、ウイルスの性質を理解し、より良い治療計画を分析し、ワクチンや標的​​薬を開発するための極めて重要な基礎研究であり、その価値は明らかです。

ウイルス分析やワクチン開発におけるAIコンピューティングの役割は、マッチングサイクルの短縮と検出効率の向上のみであり、私たちが想像したようにそれ自体でワクチン開発を完了することはできませんが、オープンで豊富なAIコンピューティングパワーは、疫病との戦いにおいても非常に重要です。

現在、大手クラウドコンピューティングベンダーは、感染症対策のニーズを満たすために AI コンピューティング能力を無料で公開していることがわかります。一部のテクノロジー企業は、遺伝子検査関連のアルゴリズムを遺伝子検査機関や防疫センター、学術機関に無料で提供し、新型コロナウイルスの遺伝子検査時間を短縮している。

今回の防疫活動では、ウイルスを迅速に分離し、関連する遺伝子配列の解析を完了し、関連する治療薬の研究情報が迅速に公開されたことを国民に知らせることができた。その背後にあるAIコンピューティングパワーとアルゴリズムの業界蓄積は重要な役割を果たした。

診断補助

科学研究機関や研究所から伝染病との戦いの最前線に至るまで、AIはさまざまな重要な役割を果たすことができます。

その中で、現在の感染症対策にとって最も価値のあるものの一つは、視覚認識と音声対話機能を備え、医療従事者に代わって患者のケアを行うことができるロボットです。米国で新型肺炎の治療に医療ロボットが使われることは、つい最近中国でも議論を呼んだ。しかし、医療用ロボットは比較的成熟した産業支援を必要とし、すぐに導入するのは困難です。現在、中国には医薬品や医療用品の配達などの業務を担うよう改造したAIロボットを導入しているホテルもある。

防疫の最前線において、より役立つ AI 機能は診断支援であり、現在は主に医療用画像 + AI 分析機能に注力しています。感染拡大から1週間以内に、多くの国内AI技術企業の医療用画像処理機能が主要病院に導入され、医師や患者に医療用画像分析に基づくインテリジェントシステムを提供し始めた。新型肺炎の診断には主に試薬などの検査用品が必要だが、患者の肺の画像にも比較的強い識別可能な特徴がある。 AI技術を活用することで、従来何時間もかかっていた検査がわずか数秒で完了します。この機能は、試薬のテストを効果的に支援し、迅速な診断に役立ち、医療従事者の不足を補います。

今後数日のうちに、AI医療画像に基づく補助診断能力が徐々に感染症との戦いの最前線に進出することが予測されます。大手AI企業は、この分野での製品力を緊急に強化しており、医療研究機関との連携もより緊密にしている。

インテリジェントな温度測定

帰国便の到着に伴い、空港、駅、高速道路の交差点などの公共の場所が、防疫・抑制の重要な検問所となっている。こうした場所での体温測定のための長い行列は、特別な時期には無力な手段となっている。しかし、この長い待ち時間は大規模な人々の集まりも引き起こし、明らかに防疫にリスクをもたらします。

最近では、多くの場所で、待ったりマスクを外すことなくスマートな体温測定が開始され、人々は何も感じることなく通り抜けられるようになっていることに気づいたかもしれません。同様のシステムでは、AI は不可欠なリンクです。

まず、AIはマスクを外さずに顔をロックし、検査対象者を検査データと正確に照合する必要があります。次に、人体の形状を識別して追跡し、センサーから返送された温度閾値と比較し、体温が異常な人に早期警告を発する必要があります。赤外線センサーや可視光センサーと組み合わせることで、AI温度測定は公共の場での通過効率を大幅に向上させることができます。

現在北京などで発売されている関連製品から判断すると、1台のデバイスで1秒あたり10～20人を検知できることが保証されており、明らかに駅、空港、地下鉄に出入りする人の通常の効率に追いついている。

公共の場では、AI による防疫・制御の保護が公安の分野にも反映されています。たとえば、AI カメラは顔認識技術を使用して、公共の場での人物の活動を判断できます。この技術は近年、公共の安全レベルを向上させただけでなく、今回の伝染病予防においても繰り返し奇跡的な役割を果たしてきました。例えば、当事者が知らない感染過程を、わずか十数秒の接触履歴まで遡って追跡することで、予期せぬ状況下でウイルスが大規模に拡散するのを防ぐことができます。

公衆衛生と安全の保護と AI テクノロジーの組み合わせにより、安全性と効率性のバランスが再定義されます。流行期におけるAIの応用は、その後の公衆衛生安全システムの長期的な構築を変えることになると信じています。

スマートフォン

予防と制御のもう一つの目に見えない領域は、電話を介して発生します。

パンデミック中に外出していた場合、AI からの電話を受けたことがあるかもしれません。外出経験、移動時間や場所、帰宅後の体調などを尋ね、AI発信システムを通じてこれらのデータを集約し、草の根レベルの防疫・制御のデータベースとする。

春節旅行の人口規模と規模が大きいことに直面して、コミュニティと草の根の住民の人口調査と防疫通知は、実際の実施において大きな課題となっている。コミュニティの現場スタッフは数が非常に少ない場合が多く、防疫問題は非常に重く複雑であるため、24時間体制で電話対応を行うことは明らかに適切ではありません。そのため、電話をかけるという反復的な作業は、草の根レベルでは耐えられないが完了しなければならない作業となっている。この場合、比較的完成度の高いインテリジェントな顧客サービス システムが、行き詰まりを打破する鍵となります。

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インテリジェントな通話と音声対話に基づく AI カスタマー サービス システムは、短時間でインテリジェントなトラブルシューティング ツールに変身し、人員のスクリーニング、フォローアップ訪問、通知などの業務を完了できます。これは、手動の電話通話よりも数百倍効率的です。

さらに、一部のスマートフォンシステムは、ユーザーの状況や生活状況をランダムに調査してサンプリング統計データを形成したり、重要なグループを継続的に追跡・追跡して重要な予防・制御システムを形成したりするなど、比較的複雑な防疫調査および追跡タスクも実行できます。

同時に、各レベルの医療管理部門や草の根部門も、現在一般的に無料かつオープンになっているスマートフォンの機能を基に、よりターゲットを絞ったスマートフォンシステムを独自に開発し、特別な時期におけるAIを社会福祉や社会の絆の一部にすることができます。

電話

上記の AI と防疫活動の組み合わせを振り返ると、他のテクノロジーとは異なり、AI はあらゆるレベルで防疫活動の核心に到達できることがわかります。例えば、比較してみると、インターネットは情報伝達の役割しか果たせないことが分かりやすい。この役割はかけがえのない、非常に重要なものだが、AIのようにウイルス分析やワクチン開発を直接加速させることはできない。

あらゆる分野の中核業務層はAIでカバーできます。これは、感染症と闘うこの大きな試練の時期に、社会がAI技術を理解する上で役立つ前提条件です。同時に、AI技術の基本的な能力は、人間の労働を置き換えるのではなく、産業効率を向上させ、一部の反復的な労働を置き換えることであるということも認識する必要があります。つまり、AIは疫病との戦いにおいては補助的なものに過ぎませんが、非常に重要な補助ツールであり、加速器なのです。一般的に、AI は次の 3 つの条件下で伝染病の予防と制御のシナリオで役割を果たすことができます。

1. 労働効率が低く、効率改善が急務となっている。たとえば、公共エリアでのインテリジェントな温度検出などです。

2. 大規模な反復労働。例えば、AI電話による国勢調査や通知など。

3. 従来のコンピューティング モデルを使用して完了するのが難しい、あいまいなデータ。たとえば、AI ウイルスの遺伝子配列解析。

実際、私たちはこの 3 つの AI 動作特性を何度も繰り返してきました。ここで改めて強調したい理由。私たちは、各界のAI開発者、医療製品、遺伝学、ロボット工学分野の開発者やメーカーに、AIの基本能力に改めて注目し、協力して多くの防疫ニーズの中から特別なシナリオを見つけ、彼らのオープンな能力と知恵を十分に発揮するよう呼びかけたい。

現状では、大手AI企業やクラウドコンピューティングベンダーがAIの能力を駆使して関連製品の開発を急速に進めており、無償で感染症対策に投資していることがわかります。しかし、少数の大手企業のカバー能力だけでは明らかに不十分です。AI技術の価値を最大化し、AI疫病予防・抑制の2.0段階に入るには、幅広い開発者が参加する必要があります。現在、AIプラットフォーム企業は、開発者のエンパワーメントに重点を置きながら、単一のAI機能を感染症対策に投入し始めており、誰もがオープンで技術的なモデルを使用して共同で感染症対策のシナリオを見つけ、ロングテールのニーズを解決し、感染症対策戦争の全体的な効率を向上させることを目指しています。

このプロセスには、インターネット企業、AI 開発者、医療および科学研究従事者間の共同の取り組みと効率的なコミュニケーションが必要になる可能性があります。現在、多くの AI 開発者は試してみたいという意欲はあるものの、医療関連のシナリオのニーズ、データ、標準については明確に理解していません。この計画に医療従事者がより多く参加することも、伝染病との闘いに重要な貢献となります。

意味合い

AI技術と産業の防疫活動への貢献を称賛するつもりはありません。結局のところ、称賛して総括する時期ではありません。さらに、AI は間違いなく伝染病との戦いにおける主役ではありませんが、多くの重要な分野における AI の補助機能により、将来の可能性がまだ見えています。私たちは、AI がいつの日か公衆衛生の保護において主導的な役割を果たすようになることを心から願っています。結局のところ、AI の貢献が増すほど、医療従事者の犠牲が減るということです。

感染症対策にAIが大規模に活用されるのは今回が初めてだ。大手AI企業は十分な対応速度と社会的責任を示しているが、社会システム全体と医療システムにおけるAI技術に対する許容度と利用は依然として比較的初歩的であることに留意する必要がある。例えば：

1. AIの能力はユーザーに広く認知されていません。

今回、AIは急速に防疫戦場に参入し、主にクラウド+AI基盤に依存し、高い完成度を達成し、基本的にいつでも利用できるレベルに達しました。しかし、防疫活動の最前線に提供されているAI機能は依然として比較的単純で、十分なシナリオカバレッジを欠いており、多くの機能は一線都市で小規模にしか使用できず、そもそも武漢のような中核流行地域では使用できず、業界の統合度を高める必要があることを示しています。

AI は、多数の基本機能と基本アルゴリズムの組み合わせであり、いつでもさまざまな機能に組み立てられ、特定の製品やプラットフォームに固められるものと考えることができます。しかし、今回の感染症対策キャンペーンでは、最前線の医療従事者、医療研究者、テクノロジー業界の開発者がこれらの機能に精通しておらず、相互のコミュニケーションに多くの時間を費やす必要があることがわかりました。その結果、多くの優れた AI 機能が全国規模で迅速に推進され、主要地域に展開されなくなるという事態も生じています。

2. ソフトウェアとハ​​ードウェアの産業チェーンは比較的弱い。

AIは感染症との戦いで優れたパフォーマンスを発揮しましたが、これらのパフォーマンスは主にソフトウェアレベルから来ていることもわかります。 AIロボットやIoTハードウェアがすぐに防疫の最前線に進出することは考えにくい。最前線の医療スタッフは、遠隔操作が可能で、カメラ、マイク、聴診器などの機器を備えた医療用​​ロボットも利用できない。ソフトウェア AI の現在から AI ロボットの未来まで、必要なのは適切に構造化された AI + IoT 産業チェーンです。ハードウェアエコシステムの弱さにより、多くの中国産業のインテリジェント効率は予想よりも低くなっています。これは、次の技術サイクルで直面し、解決しなければならない問題でもあります。

3. 公衆衛生分野における全体的な情報レベルを向上させる必要がある。

AIは伝染病と戦うために多くのことを行ってきました。しかし、論理的に考えると、AI は伝染病の予防と制御にさらに貢献できるのだろうか、という疑問が依然として残るかもしれません。答えは明らかに「はい」です。例えば、米国にはソーシャルネットワークのデータを通じて新型肺炎の予測を行ったAIスタートアップ企業がある。これは将来的に可能性となるでしょうか? AI が早期警告を発してくれるので、「内部告発者」がソーシャル メディアの海に埋もれることはありません。

たとえば、公衆衛生システムのインテリジェントな管理や緊急物資のインテリジェントな割り当ての分野では、完全なソリューションが登場しています。しかし、こうした能力は長期的な準備を必要とするため、今回の流行病との戦いでは発揮されなかった。たとえば、最近のホットなイベントでは、スタッフが少なすぎるために資材がタイムリーに割り当てられなかったと組織から指摘されました。 AIによる無人展開は可能でしょうか？これはスマート産業やスマート物流のシナリオでは珍しいことではありませんが、疫病との戦いにおいて効果的な力にはなりませんでした。

誰もがこの疫病の残酷さと恐ろしさを深く認識したと思います。私たちがこの流行病を克服することは間違いありません。そして、それはすぐに実現するでしょう。しかし同時に、私たちは流行後に何を残したのかについても考える必要があるのではないでしょうか。感染症が終息した後、私たちは次のような可能性を提案する必要があるでしょうか。例えば、インテリジェント技術を軸に公衆衛生と防疫技術システムを全面的にアップグレードする。例えば、インテリジェント医療への投資を増やし、特にワクチン開発、ウイルス研究、新薬開発への長期的なインテリジェント投資を増やす。例えば、ハードウェア産業チェーンを導入・改善し、AIロボットが医療従事者に代わり、感染症の臨床現場における将来の最前線の戦闘員となるようにするべきかどうか。

おそらく、これらの問題は AI 技術、医療業界、そしてこの伝染病にのみ関係しているわけではないでしょう。しかし、反省と行動は常にタイムリーに行われます。