新冠肺炎疫情下谈人工智能的应用现状及发展前景

赵鹏 张硕

摘 要：2020年初，突如其来的新型冠状病毒肺炎疫情在武汉爆发，并迅速席卷全国，给全国的医疗系统带来了巨大的诊疗压力，不断增多的医疗人员却难以缓解集中诊疗所带来的巨大压力，期间人工智能赋能效用，协同医护人员共同抗疫，对此，笔者根据人工智能辅助医疗的算法模型分析人工智能辅助医疗在抗击新冠肺炎疫情上的应用现状及其发展前景。

关键词：人工智能;辅助医疗;大数据;新型冠状肺炎病毒

2020年初疫情突然爆发，进一步加速了人工智能赋能效用，促进了人工智能辅助医疗与医疗系统的融合，其在新冠肺炎诊疗上的优势主要体现在：细化诊断标准、提高诊断效率、一定程度地切断传播途径、优化药剂储备与研发、促进信息互通等方面，未来随着数据的不断增长丰富，学习能力不断增强，人工智能的算法、模型等技术不断优化，人工智能辅助医疗定能在疫情发展上及时做好疫情预警、控制等工作，将成为城市保护措施最好的“口罩”，本文将以人工智能在医院抗疫中最为常见的两个方面展开论述。

1 大规模影像筛查，提高诊疗效率

肺部CT检查是进行新型冠状病毒肺炎筛查的重要手段，疫情突发，给医疗系统带来了庞大的诊断方面的压力，一方面，民众出于恐慌的心理，一旦出现了发热、头痛、咳嗽等类似症状便会怀疑自身患上新冠肺炎而前往医院就诊，医院的拍片人数迅速增多;另一方面，大部分医生及医院对新冠肺炎的诊断标准不明确，常常容易误诊、漏诊。……