AI“黑頭盔”亮相成都，警察街頭2分鐘篩查上百人體溫！
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新冠病毒已進(jìn)入全球傳播階段，截止發(fā)稿，中國(guó)累計(jì)確診已超80000例，國(guó)外累計(jì)確診已超14000例，形勢(shì)嚴(yán)峻。
作為一種首次在全球范圍內(nèi)傳播的新型疾病，尚不清楚新冠疫情將如何影響我們的生活和工作方式，但目前看來(lái)，人工智能可能有助于對(duì)抗這種病毒及其經(jīng)濟(jì)影響。
從測(cè)量體溫到檢測(cè)病毒，從醫(yī)院消毒到治療患者，AI正在以人類無(wú)法比擬的效率和我們一起“抗疫”。
“黑科技”頭盔亮相成都街頭，兩分鐘篩查上百人體溫
在體溫檢測(cè)方面，AI正在做著不可思議的事情。
3月2日，成都春熙路街頭，頭戴智能頭盔的工作人員正為市民排查體溫。
智能頭盔通過(guò)固定在頭盔上的紅外攝像頭，毫秒級(jí)反應(yīng)捕捉視線范圍內(nèi)市民的體溫。頭盔內(nèi)有一塊虛擬現(xiàn)實(shí)顯示屏，人們的體溫就會(huì)呈現(xiàn)在佩戴者眼前。
這個(gè)智能頭盔可完成對(duì)前方5米范圍內(nèi)所有目標(biāo)人員的掃描，若發(fā)現(xiàn)體溫超過(guò)37.3度，頭盔立刻聲光報(bào)警。
有了這個(gè)黑科技頭盔，上百人隊(duì)伍可以在不到2分鐘時(shí)間就完成發(fā)熱人員篩查和記錄，而且可以在安全距離內(nèi)無(wú)接觸自動(dòng)記錄被檢測(cè)人員信息，保護(hù)工作人員、提升效率。
此外，該頭盔還可實(shí)現(xiàn)智能交互、人臉識(shí)別、證件識(shí)別、指戰(zhàn)交互等功能，網(wǎng)友紛紛感慨：成都已經(jīng)進(jìn)入科幻電影時(shí)代了！
不過(guò)也有一些網(wǎng)友擔(dān)心，這樣的話放屁會(huì)不會(huì)被看到呢？
有一位網(wǎng)友比較擔(dān)心工作人員的眼睛，并希望技術(shù)升級(jí)，換機(jī)器人來(lái)完成這份工作：
還有一位網(wǎng)友表示疑惑：額溫測(cè)量到底準(zhǔn)不準(zhǔn)？會(huì)不會(huì)因所處環(huán)境而發(fā)生偏差？
AI測(cè)溫普遍使用配備有熱傳感器的相機(jī)，新加坡一家醫(yī)院和公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)也在用AI來(lái)檢測(cè)人們的體溫。
百度也開(kāi)發(fā)的一種人工智能系統(tǒng)，使用紅外傳感器和人工智能來(lái)預(yù)測(cè)人們的溫度。
該方法結(jié)合了計(jì)算機(jī)視覺(jué)和紅外技術(shù)，在0.5攝氏度的范圍內(nèi)，每分鐘檢測(cè)200人的額頭溫度。由于發(fā)燒是新冠肺炎的征兆，如果檢測(cè)到一個(gè)人的體溫高于37.3攝氏度，系統(tǒng)就會(huì)發(fā)出警報(bào)。
上個(gè)月，深圳MicroMultiCopter在一份聲明中說(shuō)，它已經(jīng)在中國(guó)各個(gè)城市部署了100多架無(wú)人機(jī)。這種無(wú)人機(jī)不僅能感溫，還能噴灑消毒劑和在公共場(chǎng)所巡邏。
消毒機(jī)器人登場(chǎng)！實(shí)現(xiàn)99.9999%病毒殺滅效果
丹麥公司UVD Robots于2月19日表示，已與Sunay Healthcare Supply達(dá)成了在中國(guó)分銷機(jī)器人的協(xié)議。UVD的機(jī)器人可以在醫(yī)院內(nèi)四處走動(dòng)，通過(guò)紫外線為房間消毒。
中國(guó)也有類似的消毒機(jī)器人，并且已經(jīng)被多家醫(yī)院使用。這個(gè)機(jī)器人集成超干霧化過(guò)氧化氫、紫外線消毒、等離子空氣過(guò)濾等消毒方式，可以滿足疫情需要，做好環(huán)境物表、流動(dòng)空氣的六個(gè)對(duì)數(shù)以上的殺滅效果。
XAG機(jī)器人還在廣州部署噴灑消毒劑的機(jī)器人和無(wú)人機(jī)。
加州大學(xué)伯克利分校機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室主任和DexNet創(chuàng)造者Ken Goldberg預(yù)測(cè)，如果冠狀病毒成為大流行病，則可能出現(xiàn)更多的機(jī)器人在更多環(huán)境中運(yùn)作。
但并非每個(gè)推出的機(jī)器人的公司都是贏家。
初創(chuàng)公司Promobot推出的商業(yè)服務(wù)機(jī)器人就被吐槽了。機(jī)器人沒(méi)有搭載生物測(cè)量或溫度分析傳感器，它只是在篩選中問(wèn)四個(gè)問(wèn)題，比如“你咳嗽嗎？”，而且還需要人們觸摸屏幕來(lái)注冊(cè)回答，當(dāng)下使用實(shí)體觸摸屏似乎不是一個(gè)很好的選擇。
AI驅(qū)動(dòng)算法成功預(yù)警武漢肺炎
其實(shí)，AI在預(yù)防流行病爆發(fā)上也在發(fā)揮作用，加拿大的一個(gè)名叫BlueDot的健康監(jiān)測(cè)就通過(guò)AI驅(qū)動(dòng)的算法，在12月31日就早早向其客戶發(fā)出了疫情的消息。
BlueDot是為應(yīng)對(duì)SARS疫情而成立的。它使用自然語(yǔ)言處理（NLP）來(lái)瀏覽數(shù)十萬(wàn)個(gè)來(lái)源的文本，以搜索有關(guān)人類或動(dòng)物健康的新聞和公共聲明，從而向其客戶發(fā)出提前警告。
與美國(guó)國(guó)防部和情報(bào)機(jī)構(gòu)合作的Metabiota公司則是估計(jì)疾病傳播的風(fēng)險(xiǎn)。它的預(yù)測(cè)基于疾病癥狀、死亡率和治療的有效性等因素。
深度學(xué)習(xí)已用于冠狀病毒檢測(cè)
世衛(wèi)組織中國(guó)代表團(tuán)上個(gè)月發(fā)布了一份40頁(yè)的報(bào)告，介紹了中國(guó)COVID-19的應(yīng)對(duì)措施，其中提到中國(guó)如何利用大數(shù)據(jù)和人工智能作為應(yīng)對(duì)該疾病的一部分。用例包括 AI 用于接觸者追蹤以監(jiān)測(cè)疾病的傳播和“優(yōu)先人群的管理”。
WHO報(bào)告地址：https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf
學(xué)者、研究人員和健康專家也開(kāi)始在自己的工作中使用人工智能。周日，來(lái)自武漢大學(xué)人民醫(yī)院、武漢恩德安赫爾醫(yī)療技術(shù)公司和中國(guó)地質(zhì)大學(xué)的研究人員分享了深度學(xué)習(xí)的研究成果，他們聲稱檢測(cè) COVID-19的準(zhǔn)確率為95% 。該模型通過(guò)對(duì)51名經(jīng)實(shí)驗(yàn)室確診的 COVID-19肺炎患者的 CT 掃描圖像和45,000多張匿名 CT 掃描圖像訓(xùn)練而成。
深度學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn)可與專業(yè)放射科醫(yī)生相媲美，并提高了放射科醫(yī)生的臨床檢測(cè)效率。“它具有很大的潛力，可以減輕一線放射科醫(yī)生的壓力，改善早期診斷、隔離和治療，從而有助于控制這種流行病，”在 medrxiv. org 上發(fā)表的一篇關(guān)于這種模型的預(yù)印文章中這樣寫道。(預(yù)印意味著它還沒(méi)有經(jīng)過(guò)同行評(píng)審。)
研究人員說(shuō)，該模型可以將 CT 掃描的確診時(shí)間縮短65% 。其他地方也在進(jìn)行類似的實(shí)驗(yàn)，來(lái)自 Infervision 的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練了成千上萬(wàn)的 CT 掃描圖像，目前正在用于武漢中南醫(yī)院冠狀病毒的檢測(cè)。
AI 預(yù)測(cè)重癥 COVID-19患者生存率的研究
在另一篇預(yù)印文章中提到，根據(jù)同濟(jì)醫(yī)院的臨床數(shù)據(jù)，一個(gè)新的系統(tǒng)能夠以超過(guò)90% 的準(zhǔn)確率預(yù)測(cè)存活率。
這項(xiàng)工作是由來(lái)自人工智能和自動(dòng)化學(xué)院的研究人員，以及來(lái)自中國(guó)華中科技大學(xué)的相關(guān)部門完成的。
科學(xué)家們估計(jì)，冠狀病毒的存活率今天可以從300多個(gè)實(shí)驗(yàn)室或臨床結(jié)果中得出，但他們的方法只考慮與乳酸脫氫酶(LDH)、淋巴細(xì)胞和高敏感性 C反應(yīng)蛋白(hsCRP)有關(guān)的結(jié)果。
上個(gè)月，與中國(guó)政府合作的研究人員在 arXiv 上發(fā)表了另一篇題為“用于冠狀病毒篩查的深度學(xué)習(xí)”的論文。該模型使用多種 CNN 模型對(duì) CT 圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，并計(jì)算 COVID-19的感染概率。在初步結(jié)果中，他們聲稱該模型能夠以86.7% 的準(zhǔn)確率預(yù)測(cè) COVID-19、甲型流感病毒性肺炎和健康病例之間的差異。
深度學(xué)習(xí)模型由武漢三家醫(yī)院的流感患者、 COVID-19患者和健康人的 CT 掃描訓(xùn)練而成，其中包括110例 COVID-19患者的219張圖像。
由于疫情傳播得如此之快，那些在第一線的人們需要工具來(lái)幫助他們識(shí)別并以同樣快的速度治療受感染的人們，但同時(shí)也要保證準(zhǔn)確性。坊間有很多人工智能驅(qū)動(dòng)的解決方案已經(jīng)不足為奇，而且?guī)缀蹩梢钥隙ǖ氖牵鄟?lái)自公共和私營(yíng)部門的解決方案即將到來(lái)。
