DEFI:專家線上圓桌：AI、大數據、區塊鏈等技術可助抗擊新型肺炎_區塊鏈

來源：新京報作者：王霄編輯：李碧瑩校對：吳興發

2019年底，武漢市出現了新型冠狀病肺炎疫情。疫情很快蔓延到全國各省市。截至2020年2月1日14時，中國大陸確診感染該肺炎的人數已經達到11844人，遠超2003年非典時期中國大陸確診的人數。

在過去數年間，我們對人工智能、大數據、區塊鏈等新技術已經非常熟悉。那么這些技術對于應對當前的疫情防控有什么作用？相較2003年，這些技術的進步能給我們帶來什么樣的進步呢？

對此，新京報記者連線多位專家學者，就突發公共衛生事件中AI如何賦能抗疫與研制進行了探討。

訪談嘉賓：

易靖韜

張楠迪揚

左美云

發揮AI技術優勢，預判需求規模，補足人力、資源短板

數據安全專家：Worldcoin的去中心化和開源或導致偽造的數據竊取設備激增:金色財經報道，The Block報道稱，部分數據安全專家表示，制造Worldcoin球體的去中心化和設計指令的開源可能會導致非法設備的激增，這些設備會在沒有適當保護的情況下竊取生物識別數據。

Halborn 首席安全官兼聯合創始人 Steven Walbroehl 表示，可以設計假球體，將未加密的數據傳輸到網絡犯罪分子手中，他建議Worldcoin 聘請獨立的第三方審計師來評估 Orb 推出的硬件和軟件，增強對其全球人格證明工作的信任和信心。[2023/8/3 16:16:53]

新京報：您認為AI技術可以在哪些方面賦能突發公共衛生事件？

張楠迪揚：我認為，AI在智能護理上可有效補充基層社區、特別是農村地區的社會組織、社工力量缺位。在全社會都全力應對疫情的過程中，大量人力物力投向確診病例的機制、疑似病例追蹤排查，相對忽略了對弱勢群體的幫扶。疫情重災區的湖北黃岡出現了家人被隔離腦癱兒因缺乏照料在家死亡的悲慘事件。

比特幣安全專家：DeFi仍處于起步階段，要廣泛應用或需10年:5月17日消息，比特幣安全專家Andreas Antonopoulos近期在播客中表示，DeFi仍處于起步階段，需要時間證明其潛力。他認為，DeFi更多的是讓金融服務更廣泛地得到利用，消除傳統上阻礙經濟包容的中介機構和看門人。但目前，DeFi還需要很多理解，技術還不成熟，容易出現問題、風險、安全漏洞以及使用DeFi的用戶界面還不成熟。

他還表示，DeFi的愿景并非遙不可及，但它需要10年時間來完善和完善接口、拓寬訪問、增加流動性、降低波動性、改善智能合約的基礎安全性，以及建立更健全的基礎設施，使其能夠得到更廣泛地應用。（AMBcrypto）[2020/5/18]

一定程度上而言，我們很難預判突發公共衛生事件的規模、集中暴發場所的資源需求規模。危機暴發后，智能護理設備能夠彌補資源有限、護理力量不足的地區，特別是有護理需求，但護理意識、條件和能力無法滿足需求農村地區。

動態 | 馬紹爾群島共和國區塊鏈專家正起草設計加密貨幣SOV:據cryptoninjas報道，馬紹爾群島共和國今天宣布，區塊鏈專家Steve Tendon正在為該國提供咨詢和協助，起草和設計加密貨幣Sovereign（SOV）。據此前消息，馬紹爾群島共和國總統Hilda Heine計劃推出SOV作為國家官方法定貨幣后，遭遇議員的不信任投票，但投票并未獲得通過。Hilda Heine表示，她希望獲得明確授權，繼續推進SOV。[2019/1/11]

此外，AI護理在公共衛生危機事件中的意義更為重要。病人搶救之后，大量的時間需要在有效護理中度過危險期，或完成康復，如今大量前線護理人員冒著生命危險高強度工作，智能護理的運用，可有效保障醫護人員的安全，降低感染風險。

當然，AI監控人口流動對類似此次公共衛生危機事件也有重要的技術支撐。基于移動手機數據，推動利用區塊鏈技術追蹤人口流動匯集，并將大范圍、大規模、多點面的數據實時共享給相關部門機構，實時共享。區塊鏈的分布式、全程可溯、防篡改等特點能夠極大提升數據共享效率和精準追蹤效果，從而有助于準確識別人流軌跡，為危機人群分級、準確跟蹤監測提供有力支持。

動態 | 螞蟻金服專家在世界互聯網大會上展示區塊鏈板塊內容:第五屆世界互聯網大會上，阿里巴巴介紹了其區塊鏈布局。螞蟻金服技術合作與發展部高級標準化專家李克鵬表示，我們的螞蟻區塊鏈板塊，主要包含“真人、真租、真住、房屋租住全透明”的智能租房場景，“處方、復診、藥品到家，環環可追溯”的處方流轉場景，“全供應鏈可溯、驗明真偽、安全可靠”的商品溯源場景和“3秒到賬，省錢省事”的跨境匯款場景。[2018/11/7]

左美云：人臉識別技術和移動通信定位技術可以在人口流動監控方面發揮很大的作用。以人臉識別技術來說，在患者一旦確診為新冠肺炎病例，可以快速把他的臉部圖像上傳，在部天網系統中查詢他的行動軌跡，找出可能的密切接觸者。對于移動通信定位技術來說，通過手機定位，將經過武漢乃至湖北的返程人員名單制作出來，一是給他們發注意自我防護的提示，二是提前告知返程目的地城市的要求，讓其早作準備。

在智能護理方面，對于給隔離人員送餐和衣物，有條件的街道或社區可以把智能服務機器人派上用場。未來，在治療方面。也可以考慮輕癥患者采用機器人治療，只要患者能夠自由活動，就可通過醫用機器人與大夫溝通并進行操作。比如美國西雅圖發現的首例新型冠狀病的感染者現在是處于隔離室之中的，是完全由智能機器人進行治療的。這樣，可以減少新冠肺炎病傳播的機會，也會大大減輕醫生的工作量。

將深度學習算法與病患動態數據相結合，為研制新藥提供參考

新京報：您認為AI在抗疫與研制中，可以發揮哪些作用？希望結合國內外案例更好的解釋一下。

左美云：當前，對于輕癥新冠病人主要是對癥治療，給予相應的生命支持；對于重癥病人，許多醫院和大夫在積極嘗試使用一些原來在其他類似呼吸道疾病用過的藥物進行探索性治療，這非常重要。對于重癥病人，一定要注意積累病患使用后的動態效果數據。如此，既有可能找到有效的已有藥品進行治療，也可以在未來產品研發時，將這些數據與AI技術相結合來研制新的藥物。

國外曾基于大數據，將藥物與癥狀進行關聯分析，得到部分藥物具有正向副作用，我們也可采用類似的方法找到可用藥品。未來新藥研制時，全方面考慮將這些藥物的分子和元素作為輸入，設計深度學習的算法，檢驗哪些組合可以有效緩解新冠病人的癥狀，從而為研制新藥提供參考。

易靖韜：人工智能AI的三個核心要素包括數據、算力和算法。這三要素缺一不可，成為人工智能取得成功的必備條件。這次席卷全國的武漢新型冠狀病，因該病具有潛伏期長、傳染性強、無癥狀傳染等新型特征，確實對于傳統的治理防控的思維和邏輯帶來了巨大的挑戰。

人工智能在抗疫方面，預警功能明顯

人工智能在疫情的預警、預防和治療等方面突破了傳統治理防控的瓶頸，對于疫情的防控提供了新的理念、方法和手段，為數字經濟新時代疫情的防控提供了鮮活的經驗和全新的嘗試。

在抗疫方面，AI預警功能明顯。加拿大AI公司Bluedot利用AI驅動的算法，通過搜索外語新聞報道和動植物疾病報告，于2019年12月31日向其客戶發出警告，減少在武漢等地區進行活動，而這一警告比美國疾控中心于2020年1月6日發布的消息還要早。

在研制方面，AI輔助疫苗和新藥研發也早有先例。2019年7月，澳大利亞的研究團隊利用AI輔助研制出一種流感疫苗，可以刺激人體免疫系統產生比普通疫苗更多的抗流感病抗體。

在國內本次疫情期間，阿里云也向全球公共科研機構免費開放一切AI算力，以加速此次新型肺炎新藥和疫苗的研發。百度研究院向各基因檢測機構、防疫中心及全世界科學研究中心免費開放線性時間算法LinearFold，以提升新型冠狀病RNA空間結構預測速度。

此外，AI在治療方面的應用也有新的突破。據英國《衛報》1月22日的報道，美國華盛頓一家醫療機構使用機器人對美國首例新型冠狀病肺炎患者進行了治療。在患者居住的病房里裝有一個配備了麥克風、攝像頭、聽診器的機器人，對患者進行觀察治療，患者治療情況到目前為止令人滿意。

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