抗击疫情，如何利用AI保护一线医护人员?

我们正经历着前所未有的危机。在新冠病毒COVID-19大流行期间，医护人员已成为一线英雄，加班加点，以保护我们的社区免受新型冠状病毒的传播。但是，他们并不能免于大流行所营造的焦虑，不确定的气氛，甚至会感染冠状病毒。

因此，我们需要保护在危机期间奋战在第一线的医护人员。在我看来，这意味着充分利用我们可以使用的所有工具，其中包括AI。

创意解决方案

毫无疑问，当前形势需要创造性的解决方案。美国已经成为全球大流行的中心;截至4月16日，美国共确诊644188例，死亡28579例。尽管通过下令关闭部分地区和留在家中来努力使曲线变平，但所有的医院几乎都被传入的病例所淹没。根据NPR的报告，对医务人员士气的影响同样存在问题。

NPR记者Will Stone和Leila Fadel最近写道：“宣布的大流行病已近一个月，一些医疗保健工作者说，他们已经疲惫不堪，因为在日益紧张的医疗保健体系中治疗一批重症患者的压力很大。”

“许多人质疑他们有多长时间会冒着自己的健康风险...在许多医院中，大流行病改变了急诊室，并颠覆了以前人们认为理所当然的规程和预防措施。”

医院正在竭尽全力确保看护者的安全和受到保护，但是他们的资源却太少了。据报道，纽约等高传染地区的一些医院只能每五天给医护人员一个N95口罩。使用过的口罩要收集、消毒并在两次使用之间循环使用。但是，一些前线工人担心，鉴于这种疾病具有高度传染性，他们可能得不到充分的保护。

位于圣路易斯的急诊室护士索菲亚·拉戈(Sophia Rago)对NPR的记者说：“那种不确定的感觉令人沮丧，因为你不会受到保护。”

我们需要尽可能地保护一线工人。显而易见的解决方案是增加个人防护设备(PPE)和N95口罩的存放;但是，鉴于我们面临全国性的短缺，这种解决方案似乎不太可能。我们至少可以减少患者与医护人员之间传播的风险的方法是，投资能够自动执行某些医疗保健协议并限制紧密联系的AI驱动解决方案。

“传统过程，那些依靠人在信号处理的关键路径中发挥作用的过程，受我们训练、组织和部署人工的速度的限制。而且，传统的流程随着规模的扩大而回报率越来越低。”一群数字健康研究人员最近在《哈佛商业评论》的一篇文章中写道。

“数字系统可以无限制地按几乎无限的速率扩展。理论上唯一的瓶颈是计算能力和存储容量。数字系统可以跟上指数增长的步伐。”

这些由AI驱动的数字化解决方案通常分为两大类：疾病控制和患者管理。

评估AI限制疾病传播的能力

在限制疾病传播方面，目标是使用AI工具更好地分配人力资源，同时仍然保护患者和员工。以最近在佛罗里达州坦帕综合医院部署的筛查系统为例。该AI框架是由自主护理创业公司Care.ai设计的，旨在促进感染者与他人接触之前的早期识别和拦截。

根据《华尔街日报》的一份报告，Care.ai工具会进入入口摄像头并进行面部热扫描。如果系统标记出发烧或变色等发烧症状，则可以通知医护人员并立即采取干预措施。

其他技术公司(例如Microsoft)已在全球各地的设施中推出了类似的远程诊断和警报工具。它们的独特功能各不相同，但目的却是相同的：防止感染扩散并为过度劳累的人员提供支持。

正如Microsoft的代表在最近的新闻稿中分享的那样，“ AI技术不仅可以提高防疫工作的效率，而且还可以减轻一线人员的工作负担，从而可以更有效地利用有限的人力资源。”

在这些资源紧缺的时间里，毫无疑问需要援助。

AI的诊断和患者管理应用程序

与大流行作斗争是一项需要速度的任务。现在，医务人员必须比以往任何时候都更能够准确、快速地识别出感染的患者，以便他们能够追踪并希望遏制病毒传播。但是，这样做并非易事。

借用《福布斯》撰稿人温迪·辛格(Wendy Singer)的话说：“如今，分析测试结果需要熟练的技术人员和许多宝贵的时间，甚至几天。但是在当前现实中，医疗保健系统需要立即分析成千上万的结果，并使尽可能少的实验室工作人员暴露于该病毒。”

我们没有那么多时间。不能让我们的实验室工作人员面临不必要的风险。幸运的是，尖端的AI技术可以提供解决方案。借助AI，医院可以自动化测试过程的某些步骤，从而减少了处理测试结果所需的时间和精力。

这些功能不只是假设的;自大流行爆发以来的几周内，卫生技术初创公司Diagnostics.ai为美国和英国的实验室提供了一种诊断工具，该工具可通过自动进行DNA分析来简化测试过程。

但是，人工智能诊断程序的应用并不仅限于测试。一些人还使用人工智能来支持过度扩张的医院中的人口管理。以色列的一家医疗设备开发商EarlySense最近开发了一种AI驱动的传感器，该传感器可以识别哪些患者最有可能在六到八个小时内面临败血症和呼吸衰竭等并发症。这样可以为医院提供最佳分配有限资源和员工注意所需的信息。

任何AI创新(无论多么出色或有帮助)都不会解决我们的资源短缺问题。毫无疑问，医疗保健提供者需要更多的个人防护装备和支持，或者他们立即需要它。但是，AI为筛查和患者管理工作提供的好处显而易见。我们至少考虑到这样的工具的部署可以减轻我们疲惫的前衬板肩膀的负担，这似乎是合理的。