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
日本财务省举行数字日元专家会议:金色财经报道，日本财务省21日举行探讨发行电子数据形式的法定货币“数字日元”可行性的专家会议首次会议，为年内汇总课题等论点启动了讨论。日本央行也在4月开始筹备民间金融机构等参加的实证试验。该会议是“CBDC（中央银行数字货币）相关专家会议”。政府尚未决定是否引进数字日元，将把会议的报告作为今后的判断材料。[2023/4/22 14:20:18]
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。
加密法律专家：美SEC在针对Ripple的诉讼中“犯了错误”，或带来新困扰:6月9日消息，加密货币法律专家Jeremy Hogan表示，美国SEC在针对Ripple的诉讼中犯了错误。最近的诉讼争论集中在与前美国SEC官员William Hinman有关的文件上，他在2018年的一次演讲中表示以太坊不是证券。
今年1月，联邦法官Sarah Netburn最初要求SEC出示与该演讲有关的电子邮件，但SEC寻求驳回该命令。Netburn驳回其请求，并在4月份命令SEC交出要求提交的草稿和电子邮件。随后，美国SEC要求更多的时间来对Netburn驳回其动议的决定提出异议。
据Hogan透露，周三的听证会围绕着SEC的反对意见展开。这位律师指出，SEC之所以犯了错误，是因为它在Hinman电子邮件的问题上策略不统一。
他还指出，美国SEC的律师表示，演讲的目的是就SEC将如何对待数字资产提供市场指导，这些描述“让Hinman的演讲重新发挥了市场指导作用，并让它重新变得重要起来”，而可能会给SEC带来困扰。（The Daily Hodl）[2022/6/9 4:13:33]
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。
动态 | 市场研究专家预测区块链行业将呈指数增长:据zycrypto报道，BFSI（银行，金融服务和保险）部门开始依赖公共区块链，通过私有区块链和财团区块链来简化其功能环境。根据市场研究专家Technavio的预测，2018 - 2022年该行业的复合年增长率为62.78％，预计增长将呈指数增长。区块链在BFSI中的实际应用包含：处理欺诈行为，KYC，支付，提供信贷。[2018/8/27]
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。
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。
安全专家认为数字货币将作为主流资产存在:绝大多数网络安全专业人士认为，数字货币将成为金融领域的永久性固定资产，甚至可以作为法定货币的既定替代品。这是根据调查网络恶意软件保护提供商Lastline在200多名随机选择的参加2018年旧金山RSA会议的IT安全专业人员中进行的。受访者中有84％的人认为数字货币将一直存在，成为传统货币（45.2％）或周边产品（38.9％）的主流替代品。约14.5％的人表示他们愿意以数字货币的方式获得他们的工资，而不是用法定货币。[2018/5/25]
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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