可以说，新冠疫情是新中国成立以来传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的突发性公共卫生事件，是中国和世界各国面临的一次巨大挑战。
在各类疫情防控措施中，人工智能技术的应用成为防疫、抗疫的重要辅助手段。本文分析了人工智能助力新冠肺炎疫情防控的实践情境，其应用对控制疫情传播范围、缓解诊疗压力、提升研发效率等具有显著效果，并提出完善法律法规、保障数据安全、加强人才培养等发展建议。
在疫情防控过程中，人工智能技术在疫情的监测预警、医疗诊断、药物研发等方面均发挥了重要作用，有效地控制了疫情传播范围，缓解了疫情诊疗压力，为抗击疫情争取了更多的时间和资源。
疫情的监测预警
在疫情防控工作中，监测新冠病毒的传播过程是一项非常重要且繁琐的工作，病毒传播链以及传播方式的掌握对疫情监控、溯源以及政府制定防疫决策极其重要。
人工智能技术的大量应用不仅减轻了人力资源负担，也帮助实现了全面精确的疫情防控措施实施。
同时，人工智能技术与大数据结合还可发挥疫情预警作用，以便及时采取防控措施，减少感染人数。
在疫情监测方面，人工智能技术的应用主要体现在信息整合、新冠肺炎疑似病例的筛查和追踪等方面。
首先，通过人工智能和大数据技术可以实现对网络信息的筛查、管理，将民众关注最多的信息以及搜索最多的问题汇总，再将谣言与官方解答进行区分，让民众第一时间了解到最权威的信息。
由此降低人们对新冠肺炎疫情的恐惧感，避免因谣言而造成社会恐慌，这对控制疫情进一步发展有着重要意义。
其次，为更全面监测新冠肺炎疫情的传播情况，需要对居民流动情况进行排查。
由智能语音机器人通过电话通信进行人员排查是现阶段较为安全且高效的方法，可在2 h内拨打7000多个电话，并将得到的信息自动生成数据报表。
同时，智能测温系统实现了大批量人员的体温监测，可在不影响人们日常生活的前提下监测疫情传播，将疫情防控作为长期措施。
在疫情预警方面，主要利用大数据和人工智能技术相结合，实现对疫情的早识别、早预警以及早处置。
根据病例信息、交通信息、社交信息等大数据，通过人工智能技术可建立疫情的监测预警系统，该系统可精确的找到潜伏期内到达过风险地区以及与确诊病例或疑似病例密切接触过的人员的定位信息，进而帮助相关部门采取对应防控措施。
人工智能技术还可构建模型来预测疫情的发展态势，并评估各类疫情防控措施的实施效果，为政府提供科学的防控预案，以采用最有效的措施来控制疫情发展。
疫情的医疗诊断
人工智能技术在医学影像领域的应用可以有效缓解医学影像学医生的诊断压力，一方面降低了医生人为诊断的失误率，另一方面提高了诊断效率，尤其是在面对新冠肺炎这类具有高度传染性疾病时，快速高效地诊断病情尤为重要和关键。
人工智能医学影像诊断高效率、耗时短，是疫情诊断阶段的重要辅助手段。
同时，新冠肺炎的影像表现与其他病毒性肺炎有明显差异，其自身的独特特征为人工智能的应用提供了前提条件。
通过人工智能技术建立的新冠肺炎医学影像诊断工具可以在疑似病例中快速识别出新冠肺炎病人与其他病毒性肺炎病人，有助于诊断过程中的早期筛查，同时能够节约大量医疗资源，为疫情防控做出重要贡献。
人工智能技术还用于对病患追踪的非入侵性测量和远程问诊。
利用人工智能技术可在人群中快速识别体温异常者，并对异常者进行定位和追踪，根据呼吸特征，人工智能还可实现大范围地监控潜在病毒感染者。
同时，人工智能机器人可实现对病人的远程问诊和部分非接触性工作，有效减少医护人员的感染，防止因人员直接接触造成的疫情扩散。
人工智能在医疗诊断领域的应用有效缓解了疫情期间一线医护人员的工作压力，并为新冠肺炎感染患者争取了更多时间，提高了医生对病患的救治率，成为疫情诊疗的重要手段之一。
病毒及药物研究
在此次新冠肺炎疫情的防控过程中，基因检测和药物研发这两类人工智能产品在病毒及药物研究领域应用最多。
成功战胜新冠肺炎疫情最核心的工作是对新型冠状病毒进行深入研究，了解其基因组成和特性，进而研发出有效的药物及疫苗。
人工智能算法可在27 s内预测出新型冠状病毒的结构，不仅提升了疫苗研发、基因检测等科研工作的效率，也为药物研发工作争取了更多时间。
新冠病毒不仅基因序列长且具有不稳定的特性，随时可能产生变异，需进行全基因检测以防止因病毒变异而产生的漏检，人工智能算法可将全基因检测的时间缩短至半小时内，为医生诊疗节省了大量时间。
在药物研发过程中，主要包括2个环节：靶点筛选和药物筛选。
其中靶点筛选是关键环节，利用人工智能技术可以从海量数据中提取有用信息，并进行生物化学的预测处理，可节省大量时间和资源。
在药物筛选环节，利用深度学习、神经网络等人工智能技术结合高通量计算机来辅助药物设计和筛选也是药物研发的重要手段。
通过计算机算法进行药物筛选可以实现大范围的高通量筛选，此过程以大量的数据支撑为基础，计算机进行快速数据模拟，缩短了药物筛选时间的同时也提高了成功率。
多个机构和企业均研发了药物筛选系统，为新冠肺炎疫情的防控工作做出了突出贡献。
人工智能助力疫情防控面临的现实难题
在疫情防控过程中，人工智能的多方面应用均发挥了巨大作用，但目前尚面临着一些现实难题。
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人工智能应用中的伦理和法规问题
完善详尽的法律法规是人工智能落地的根本保障，医疗人工智能的可行性需要解决大量的社会伦理和法律问题。
现阶段，与人工智能技术发展相比法律的滞后性十分明显，引进医疗人工智能后，各类责任划分、应用标准等是亟待解决的重要问题。
其次，医疗领域的医患关系本就是一个复杂的问题，引入医疗人工智能意味着增加了新的关系主体，给医患关系带来了更多挑战。
此外，人们对于人工智能的理解仍停留在表面，尚难以寄予充分的信任。
随着科技的发展，当医疗人工智能可以独立地诊疗患者时，人们的信任问题、对医生这一行业的影响等社会伦理问题将是影响医疗人工智能应用落地的重要因素。
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人工智能应用中的数据问题
实现人工智能的广泛切实应用，特别是在临床医学辅助方面，需要广泛且准确的数据输入进行建模和分析。
由于数据问题，医疗人工智能系统仅能发挥其部分效用，应用范围也局限于医院内部，而无法实现全国范围的联通。
首先，医疗数据信息无法实现共享。目前对于人工智能医疗数据的研究仅局限于部分医院，数据输入相对单一，建立的模型普适性不足，同时尚未建立统一的数据共享方式。
其次，医疗数据信息无法达到高质量水平。不同医院的数据格式、信息描述均存在差异，这在输入数据时需要许多经验丰富的医生书写统一标准的病历数据，增添了大量的额外工作。
最后，存在个人信息的隐私保护问题。在实现医疗人工智能的过程中，科技公司、医院等主体需共享医疗信息资源，这就存在隐私泄露的风险。
因而，完善法律法规、保障公民的信息安全，是医疗人工智能落地的重要问题。
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人工智能的算法偏见问题
算法偏见是指人工智能系统中产生的不公平结果和可重复的错误，这种偏见不仅是算法本身的设计问题，还受到输入数据、算法训练方式等多种因素的影响。
首先，若原始输入数据存在偏见，即数据范围不够广泛，某类型数据过多则会导致算法将这种偏见带入到运行过程中，进而使结果带有偏见。
其次则是人为造成的算法偏见。因为算法由程序员编写，而当设计者将自身价值观所带的偏见嵌入到算法中，人工智能则会继承这种思想，经过多重的算法运作，这种偏见将会被进一步放大或固化，进而使得人工智能产品带有“偏见”，给市场带来负面影响。
结论
虽然医疗人工智能在疫情防控中表现出了一定问题，但依旧可见其拥有的巨大发展潜力，随着各方面的逐渐完善，人工智能将会为医疗领域做出更大的贡献。
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完善法律法规，强化伦理监管
成立医疗人工智能伦理监管机构，从医疗人工智能产品的设计、生产到使用实行全程监管，明确医疗人工智能使用过程中的责权问题。
同时要在医疗人工智能产品设计之初便根据伦理原则进行风险评估，降低人工智能风险。
要完善相关法律法规，在法律上明确界定医疗人工智能开发者、生产者和使用者的责任，建立责任体系。
制定医疗人工智能的应用评价体系，对医疗人工智能产品进行多方面的考察，引导形成良性的市场竞争环境。
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建立数据安全管理制度，打破数据孤岛障碍，保护公民的个人信息隐私
建立数据管理制度，在保障数据安全的同时规范数据标准，建设高质量的信息数据资源库，满足医疗人工智能学习训练的数据需求，促进医疗人工智能推广应用。
此外，在现有隐私保护法等法律法规的基础上完善医疗人工智能信息隐私安全管理，保障公民的个人隐私信息安全。
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加强医疗和人工智能交叉人才的培养
医疗人工智能是未来医疗行业不可避免的发展趋势，高水平的复合型人才不可或缺。
需建立医疗人工智能人才培训体系，促进高校、医院、企业等多方合作，对医务人员进行专业规范的技能培训，加强人工智能与医学交叉性学科的建设，积极引进高端人才，保障医疗人工智能持久发展。
