TOKEN:专家线上圆桌：AI、大数据、区块链等技术可助抗击新型肺炎

来源：新京报作者：王霄编辑：李碧莹校对：吴兴发

2019年底，武汉市出现了新型冠状病肺炎疫情。疫情很快蔓延到全国各省市。截至2020年2月1日14时，确诊感染该肺炎的人数已经达到11844人，远超2003年非典时期确诊的人数。

在过去数年间，我们对人工智能、大数据、区块链等新技术已经非常熟悉。那么这些技术对于应对当前的疫情防控有什么作用？相较2003年，这些技术的进步能给我们带来什么样的进步呢？

对此，新京报记者连线多位专家学者，就突发公共卫生事件中AI如何赋能抗疫与研制进行了探讨。

访谈嘉宾：

易靖韬

张楠迪扬

左美云

发挥AI技术优势，预判需求规模，补足人力、资源短板

声音 | 比特币安全专家：：比特币的全面普及一定会来:知名的比特币专家Andreas Antonopoulos本周在韩国发表演讲时表示，比特币的全面普及一定会来，但问题在于“什么时候”。他指出，在美国等地，这一趋势可能会来得更晚。加密货币在发达国家的普及可能需要等到其经历进一步的发展。（巴比特）[2019/4/7]

新京报：您认为AI技术可以在哪些方面赋能突发公共卫生事件？

张楠迪扬：我认为，AI在智能护理上可有效补充基层社区、特别是农村地区的社会组织、社工力量缺位。在全社会都全力应对疫情的过程中，大量人力物力投向确诊病例的机制、疑似病例追踪排查，相对忽略了对弱势群体的帮扶。疫情重灾区的湖北黄冈出现了家人被隔离脑瘫儿因缺乏照料在家死亡的悲惨事件。

一定程度上而言，我们很难预判突发公共卫生事件的规模、集中暴发场所的资源需求规模。危机暴发后，智能护理设备能够弥补资源有限、护理力量不足的地区，特别是有护理需求，但护理意识、条件和能力无法满足需求农村地区。

声音 | 比特币安全专家：美财政部将数字货币钱包地址列入黑名单的做法是可笑的:据Bitcoin Exchange Guide消息，针对此前美国财政部将特定地址列入黑名单，比特币安全专家Andreas Antonopoulos认为这一想法是可笑的。他表示，如果用户认为有必要，完全可以生成新地址，计算机每秒能产生数百万个地址。美国财政部外国资产控制办公室(OFAC)的决定不会对BTC网络产生任何影响。开始禁止并将特定地址列入黑名单的决定表明，美国希望将其权力强加于加密市场。当前政府制裁力度较小，但之后肯定会加大。因为这种打击不可能通过技术手段取胜，因此政府将尝试手段，对任何不敢执行黑名单的受监管实体施加压力。

Antonopoulos强调，虽然未来可能不止两个地址，而是20万或上百万的地址被阻止，但这一措施并不能实现其最终目标。政府和监管机构施加的这些规定并不会阻止恐怖主义融资或犯罪活动。事实上，这只会增加权力和对公民的权威，但却无法保护他们。[2019/1/18]

此外，AI护理在公共卫生危机事件中的意义更为重要。病人抢救之后，大量的时间需要在有效护理中度过危险期，或完成康复，如今大量前线护理人员冒着生命危险高强度工作，智能护理的运用，可有效保障医护人员的安全，降低感染风险。

声音 | 联合国教科文组织专家：区块链技术为推动教育智能化建设创造机遇:据经济日报消息，联合国教科文OECD（经济合作与发展）组织教育质量测试（中国）专家组专家许红伟近期接受采访时表示：区块链技术的出现，无疑为推动教育技术化向教育智能化迈进创造了非常好的机遇。我们可以通过教育区块链的建设，让教育真正回归到教育的本质上来。通过教育区块链的建设，不仅可以重塑教育评价体系，还可以助推我国诚信社会的建立。教育综合评价结果报告客观地记录了每个公民的成长历程，大学和用人单位可以延续学生的基础教育阶段，继续利用教育区块链技术留下个人的成长足迹，使公民的社会公德评价实现量化、透明化，促使每个人都珍惜自己的社会信誉，从而在根本上解决社会诚信体系建立的问题。[2018/10/8]

当然，AI监控人口流动对类似此次公共卫生危机事件也有重要的技术支撑。基于移动手机数据，推动利用区块链技术追踪人口流动汇集，并将大范围、大规模、多点面的数据实时共享给相关部门机构，实时共享。区块链的分布式、全程可溯、防篡改等特点能够极大提升数据共享效率和精准追踪效果，从而有助于准确识别人流轨迹，为危机人群分级、准确跟踪监测提供有力支持。

区块链资深专家罗佳：区块经济系统中不一定需要token:近日，中经网投资基金管理有限公司总经理、区块链技术资深专家罗佳接受采访时表示，token作为生态系统内的价值媒介，使得大规模、高效率、低成本的社会协作成为可能。而随着人工智能时代的到来，“区块链＋智能合约＋token”共同构成数字社会的底层操作系统，token可以成为激励机器人的手段。所以，一个区块链经济系统中是否一定要有token，还是看需要，不能一概而论。[2018/5/3]

左美云：人脸识别技术和移动通信定位技术可以在人口流动监控方面发挥很大的作用。以人脸识别技术来说，在患者一旦确诊为新冠肺炎病例，可以快速把他的脸部图像上传，在部天网系统中查询他的行动轨迹，找出可能的密切接触者。对于移动通信定位技术来说，通过手机定位，将经过武汉乃至湖北的返程人员名单制作出来，一是给他们发注意自我防护的提示，二是提前告知返程目的地城市的要求，让其早作准备。

在智能护理方面，对于给隔离人员送餐和衣物，有条件的街道或社区可以把智能服务机器人派上用场。未来，在治疗方面。也可以考虑轻症患者采用机器人治疗，只要患者能够自由活动，就可通过医用机器人与大夫沟通并进行操作。比如美国西雅图发现的首例新型冠状病的感染者现在是处于隔离室之中的，是完全由智能机器人进行治疗的。这样，可以减少新冠肺炎病传播的机会，也会大大减轻医生的工作量。

将深度学习算法与病患动态数据相结合，为研制新药提供参考

新京报：您认为AI在抗疫与研制中，可以发挥哪些作用？希望结合国内外案例更好的解释一下。

左美云：当前，对于轻症新冠病人主要是对症治疗，给予相应的生命支持；对于重症病人，许多医院和大夫在积极尝试使用一些原来在其他类似呼吸道疾病用过的药物进行探索性治疗，这非常重要。对于重症病人，一定要注意积累病患使用后的动态效果数据。如此，既有可能找到有效的已有药品进行治疗，也可以在未来产品研发时，将这些数据与AI技术相结合来研制新的药物。

国外曾基于大数据，将药物与症状进行关联分析，得到部分药物具有正向副作用，我们也可采用类似的方法找到可用药品。未来新药研制时，全方面考虑将这些药物的分子和元素作为输入，设计深度学习的算法，检验哪些组合可以有效缓解新冠病人的症状，从而为研制新药提供参考。

易靖韬：人工智能AI的三个核心要素包括数据、算力和算法。这三要素缺一不可，成为人工智能取得成功的必备条件。这次席卷全国的武汉新型冠状病，因该病具有潜伏期长、传染性强、无症状传染等新型特征，确实对于传统的治理防控的思维和逻辑带来了巨大的挑战。

人工智能在抗疫方面，预警功能明显

人工智能在疫情的预警、预防和治疗等方面突破了传统治理防控的瓶颈，对于疫情的防控提供了新的理念、方法和手段，为数字经济新时代疫情的防控提供了鲜活的经验和全新的尝试。

在抗疫方面，AI预警功能明显。加拿大AI公司Bluedot利用AI驱动的算法，通过搜索外语新闻报道和动植物疾病报告，于2019年12月31日向其客户发出警告，减少在武汉等地区进行活动，而这一警告比美国疾控中心于2020年1月6日发布的消息还要早。

在研制方面，AI辅助疫苗和新药研发也早有先例。2019年7月，澳大利亚的研究团队利用AI辅助研制出一种流感疫苗，可以刺激人体免疫系统产生比普通疫苗更多的抗流感病抗体。

在国内本次疫情期间，阿里云也向全球公共科研机构免费开放一切AI算力，以加速此次新型肺炎新药和疫苗的研发。百度研究院向各基因检测机构、防疫中心及全世界科学研究中心免费开放线性时间算法LinearFold，以提升新型冠状病RNA空间结构预测速度。

此外，AI在治疗方面的应用也有新的突破。据英国《卫报》1月22日的报道，美国华盛顿一家医疗机构使用机器人对美国首例新型冠状病肺炎患者进行了治疗。在患者居住的病房里装有一个配备了麦克风、摄像头、听诊器的机器人，对患者进行观察治疗，患者治疗情况到目前为止令人满意。

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