新冠肺炎疫情发生以来，人工智能在疫情监测分析、人员物资管控、药品研发等方面发挥了不可或缺的作用，渗透进了社会运行的方方面面；这其中，还有不少来自高校的人工智能技术。

　　1.十秒内诊断，新冠肺炎智能诊断系统的“清华速度”

　　疫情扩散期间，新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来了巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻调整。

　　为解决该问题，中国工程院院士、清华大学教授尤政团队，中国工程院院士、清华大学附属北京清华长庚医院执行院长董家鸿团队，清华大学精密仪器系、武汉大学附属中南医院、武汉科技大学附属天佑医院和北京精诊科技公司等单位共同完成部署“新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统”。

　　该系统可同步实现智能化影像诊断、炎症程度定量分析及临床分型三大功能。它能在5-10秒内完成疑似病例的胸部CT筛查，并依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新冠肺炎诊断效能，大幅度降低临床医师及影像医师的工作负荷，同时使患者获得早期诊断和及时治疗，改善患者预后和降低病死率，为上述难题提供解决方案。

　　该系统已在武汉大学中南医院、清华长庚医院等约20家医院部署应用。3月4日，系统还通过南京市政府被捐赠至韩国。

　　2.精准检测，北航出品多参数型核酸检测芯片

　　针对新冠肺炎病毒的快速精准检测需求，北航生物医学工程高精尖创新中心常凌乾教授团队用两周时间成功研制出 快速、高灵敏度的多参数新型核酸检测芯片，以核酸恒温扩增检测技术为关键技术，结合多参数检测微孔器件，同时开展新型冠状病毒快速核酸检测、患者快速筛查模型构建等相关检测技术研究。

　　据北航相关负责人介绍，相比市面上现有技术，该芯片在新冠病毒检测中优势明显：快速检出（<60分钟）、阳性检出准确率（>90%）、假阴性特异性（<10%）、操作简便、结果裸眼读取、成本低廉（2元/片）。目前，该技术已提交有关单位开展临床测试，并进入注册申报和体系考核阶段。

　　3.AI智能测温，深圳大学在行动

　　随着春节后返工日的到来，人员流动急剧加速，疫情防控迎来巨大挑战。在人员密度较大的公共场所，对往来人员进行体温检测，可以有效地阻绝病毒的传播。

　　为此，深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室及其成员单位中兴飞流，经过短期研发攻关，提出“人体识别+双光双通道”的创新解决方案，通过前段相机鉴别人流中的高温目标，再根据人脸信息进行快速定位，辅助工作人员在高密度人员流动场景下快速筛查异常体温者，实现大范围非接触多点快速智能测温。

AI智能体温预警系统

　　该AI智能体温预警系统集热成像、测温和人脸侦测技术于一体，特有双视配准机制，实现可见光与热成像视场高度一致，在极短的时间内将温度信息叠加于目标人脸之上。同时，系统不拘泥于普通的人脸识别算法，在人形识别和行为分析的基础上，实现人脸自行侦测，精确地定位人脸位置，从而达到精准测温和准确标定的效果。

　　4.“筛选”药物，加速研发，联合科研团队开启“AI抗疫”战

　　新药的上市耗资巨大，且时间漫长，短期内想要研发出针对新冠肺炎的有效抗病毒药物，异常艰难。如果能通过AI技术加速药物筛选，最快速地找到最有效的药物，或许能早日消灭这次新冠肺炎疫情。

　　2月3日，华中科技大学同济医学院基础医学院、华中科技大学同济医学院附属武汉儿童医院、西安交通大学第一附属医院、中科院北京基因组研究所、华为云联合科研团队宣布，已经筛选出五种可能对2019新型冠状病毒（2019-nCoV）有效的抗病毒药物。

　　此次的药物筛选针对数十个靶向蛋白和上亿小分子化合物，通过医疗智能体平台完成蛋白质同源模建，分子动力学模拟计算和大规模虚拟药物筛选，短时间内完成了上千万次的模拟计算，让以往耗时数月的计算机辅助药物筛选在数小时内完成。

　　能在短时间内获得这样的成果，离不开AI技术的加持。据悉，目前联合科研团队正在对上述五种抗病毒药物进行细胞学验证，并推动药物临床试验。

　　5.勇闯雷神山，智能机器人小珈来了！

　　2月27日下午，由武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心、测绘遥感信息工程国家重点实验室联合研发的首台医疗服务机器人小珈到达武汉雷神山医院，开始上岗工作。

　　据介绍，医疗服务机器人可以针对疫情和医院的复杂环境，依靠多传感器融合的同时定位与地图构建，算法实现场景建模与定位；还能自主规划最优路径前往指定的位置，遇到障碍物时，回结合激光、视觉及声呐等多传感器融合实现动态探测与跟踪，从而自动绕开障碍物。

　　小珈外形平滑，没有凹槽等容易滋生病毒的设计，外壳材质设计为抗腐蚀的医疗材料，只需用酒精喷洒或消毒巾擦拭即可快速完成消毒，主要用于医院物资的智能配送，承担递送化验单、送药、送餐进隔离区以及回收被服和医疗垃圾等工作。由该团队自主设计的基于WEB的远程部署交互接口可以实现远程快速部署，向机器人下达指令。

　　6.疫情智能预测：疫情防控的另一种力量

　　面对突如其来的疫情，我们往往很难短时间内收集相关信息，并协调各方加以应对。但利用AI技术对疫情发展趋势进行预测，可以做到未雨绸缪，帮助我们提前布局疫情防控工作。根据国家公布的疫情数据，清华AI团队构建了动力学模型来预测全国新型肺炎疫情的扩散情况及其高峰期。

图：清华AI团队根据截至 2 月 1 日 24 时疫情数据得出的预测结果

　　虽然，任何模型都是一定的假设加推理的结果，而疫情本身充满了复杂性和不确定性，这让准确预测疫情发展几乎不可能完成。但建模本身是有意义的，权衡模型结果与实际情况，给出未来疫情发展的推演猜测，可以作为下一阶段的防控参考。

　　目前，新型冠状病毒疫情仍在中国乃至全球继续蔓延。毫无疑问，疫情发展的迅猛程度超出了绝大多数人的预期，防控形势极其严峻，而AI模型预测或成为疫情防控的另一种力量。

　　在这场全民皆兵的抗疫大战中，高校快速行动，积极应用人工智能技术对抗新冠肺炎疫情，为打赢这场攻坚战注入科技力量。