從疫情發生到現在，全國范圍內終于出現了較大好轉，并且保持著較為穩定的局面。這除了得益于普通人群居家隔離的效果發揮外，還依賴科學的防治體系，以及醫護人員的辛勤努力。在整個防治體系中，人工智能在發揮不可小覷的作用。

在疫情防控過程中，工信部大力推崇使用人工智能、大數據、5G等技術，用于加快病毒檢測診斷、疫苗新藥研發，提高抗疫效率。工信部稱，支持運用互聯網、大數據、云計算、人工智能等新技術服務疫情監測分析、病毒溯源、患者追蹤、人員流動和社區管理，對疫情開展科學精準防控。

AI輔助診斷 提升救治效率
首先，人工智能可以配合醫生及相關醫療資源進行輔助診斷。例如，通關醫療平臺進行遠程在線問診、通過AI影像輔助診斷、利用AI快速智能檢測診斷等。
輔助診斷在疫情防控中有自身的優越性。在疫情高發期，人們既要保持相對隔離的狀態，要有對疑似病例進行診斷，因此AI遠程在線問斬可以既減少接觸的風險，又達到有效診斷的功能，并且為其他醫院釋放了醫療資源。
在成都，“醫聯”互聯網醫院平臺推出網絡問診服務，AI遠程在線問診通過人工智能系統與用戶多輪問答了解患者的病情，進而給出合理分析及建議。目前平臺上3600余名醫生已完成在線問診14萬人次。

AI影像分析，則能大幅度提升診斷效率。在疫情實際檢測過程中，由于核算檢測存在輕微反復性而引發不確定性，因此通常需要結合臨床CT檢查最終給出診斷結果。CT檢車的過程，則需要消耗醫生大量的時間，既會延誤部分治療時間，又加重了醫院檢測的重擔。而AI影像分析技術，可一同人工智能的強大算法，在5秒內完成數百張影像的初步診斷分析，再給醫生復查提升效率。疫情中有多所AI醫療企業通過構建醫療影像診斷系統CT+AI的模式，為快速隔離、診斷、治療爭取了時間。

AI體溫檢測，精準排查疑似人群
疫情期間，人體測溫基本上成為了全民共識。在人群密集的區域，雖然額溫槍、測溫儀架起了嚴防死守的把手，還是會出現人工應對巨大流量反映不及時、或者錯漏現象。
因此，把人工智能圖像識別技術與紅外熱成像技術結合應用，可以在一定面積范圍內對人流區域多人額頭溫度進行快速篩選及預警，快速提升在人流聚集處的篩選效率。據了解，百度已經在火車站落地了AI人體溫快速檢測解決方案，通過人臉關鍵點檢測及圖像紅外溫度點陣溫度分析算法，可實現人流密集場所的快速體溫檢測。

AI助力藥物研發 縮短周期
不僅如此，AI技術還在幫助加速研發藥物對抗疫情。傳統藥物研發中篩選過程十分緩慢，花費時間及金錢成本高于高昂?；诖?，人工智能可以充分算力優勢和分析能力，通過建立算法模型，完成藥物原材料配比、設計、從而加速藥物生產。
疫情期間，一些AI企業與醫學研究機構共同抗擊疫情。例如，百度向各大基因檢測機構、防疫中心及世界科學研究中心免費開放線性時間算法LinearFold。新型冠狀病毒（2019-nCoV），利用LinearFold算法能夠將解析時間從55分鐘縮短至27秒，提速120倍。阿里巴巴與全球健康藥物研發中心GHDDI合作開發藥物研發大數據平臺，能夠對疑似病例的病毒樣本進行全基因組序列分析比對，有效防止由于病毒變異產生的漏檢，可將原來數小時的基因分析縮短至半小時，并且檢測出病毒變異情況。

事實上，疫情期間AI不僅在疫情防控上發揮了巨大作用，其在因疫情而受影響的商業、城市、生活層面，如電子合同的數據處理、參與城市治理決策、遠程智能教育方面都有著極為關鍵的應用。相信隨著科學技術的進一步提升，疫情防治及社會治理、居民生活將會迎來更多益處。