你有多久没有关注疫情的消息了？
除了戴口罩变得格外闷热，以及偶尔从海外传来的新闻之外，我已经很少会主动点开《新型冠状病毒肺炎疫情地图》了，而几个月之前，我简直恨不得“住”在疫情新闻板块里，随时追踪数据更新。
随着北京高风险地区的清零，二度紧张的医护们、科学家，以及每个普通老百姓，生活也都日渐重回正轨。但想必每一个人都心知肚明，这场疫情犹如一个投进生活湖面的巨石，所引发的激荡和涟漪一直在继续。
比如首次将医疗作为赛题的第六届国际大数据竞赛，就即将迎来决赛。比赛拥有联合国教科文组织IKCEST、中国工程科技知识中心（CKCEST）、百度公司、西安交通大学等协办单位的“华丽阵容”。
同时，来自哈佛大学、哥伦比亚大学、帝国理工、清华、北大、西交大、哈工大等顶尖高校的人才，将在图灵奖获得者Reddy教授、郑南宁院士等等产学界大牛们组成的强大AI评委团指导下，尝试运用智能工具来预测传染病的传播趋势和速度。
在16支决赛队伍的诞生之际，来自AI界、医学界的众多“最强大脑”也展开了精彩的尖峰对话，为大家加油鼓劲。
其中，中国工程院副院长王辰院士与百度CTO王海峰，想必大家都不陌生。一个是在17年前的“非典”身先士卒，在新冠疫情期间带头出征，“方舱医院”的首倡者；一个是国际知名的人工智能学者，中国产业AI的领军人物。
7月20日晚，当这二位“大魔法师”向大众挥舞起自己手中的技术“魔法棒”，想必现场参赛选手心中，也种下了“AI+产业”的燎原之星火。
大数据如何打破AI魔法与现实医学的次元壁？
大数据技术与医学的结合，在国际大数据竞赛举办的六年中，尚属首次。人工智能与大数据技术究竟如何找到传染疾病的规律，助力疫情防控呢？
对话一开始，王海峰就抛出了这个让数亿中国人挂心的话题。
如果说，王海峰所代表的AI军团，手握的是智能+大数据的“魔法棒”，那么王辰院士背后的医学精英们，则手执现代医学，用来刺穿现实中的残酷疫病。
显然，对于王辰院士所代表的医学工作者来说，大数据“魔法”已经成为医学研究不可或缺的原料。
在他看来，高致病性传染的传播本身就是一个高元多次方程。因为待解的函数太多，影响因素更多，几个简单的参数想要预测疫情的发展规律几乎不可能。
王辰院士不无感慨地说道，疫情期间大家时刻关注着“拐点”何时到来，科学家们也十分为难。毕竟自变量都还没搞清楚，社会干预等各个因变量又会如何相互影响，就更增加了推算的复杂程度。
前期疫情的严重程度不同，社会干预的程度和强度不同，种种变量的互相作用构成了非常浩繁的数据，直接导致抗疫决策与结果也南辕北辙。
所以在对话中，王海峰抛出的大数据+AI双重魔法，就有机会显现神通了。
在王海峰看来，大数据和传染疾病一样，不仅内部复杂，而且也处在剧烈的动态变化之中。能够抓住大数据规律的人才，运用人工智能算法各显神通，从各种数据中挖掘出疾病潜在规律的概率自然也很大。
不难发现，大数据技术+人工智能的结合，就像是为疫情预测上了一道超强的计算buff，分分钟就将奥数级别的现实难题，整得明明白白，让普通人可以坐享技术果实的甘美。
AI+医学混合双打：智能技术如何帮助医护人员？
疫情之中，为一线医护工作人员悬心的大众，将目光移动到智能机器人身上，也是自然而然发生的故事。
毕竟由机器人来辅助和替代他们完成一些相对常规的工作，可以很大程度地降低医护人员的风险。
在对话中，王辰院士和王海峰和一拍即合，完成了一场配合完美的“男子双打”：
王辰院士：防传染问题很严重，实验室里的检验人员，病房里面工作的医生和护士，一整套防护服穿上以后，给体力、与病人接触、医疗操作等都造成很大的困难，能不能有一部分的工作由智能机器人来替代？
王海峰：百度在这次疫情防控过程中尝试用了机器人，来帮助送餐、送药，相信这个会用得越来越广泛。
王辰院士：病房里忙碌的机器人比重越来越大，但最关键的部分还是由人来做。
王海峰：机器人减少传染是一方面，另一方面用AI技术进行远程诊疗，结合算法对病毒RNA进行二级结构预测等等，这些都对疫情防控有帮助。
一场业界最强大脑关于AI+产业的“混合双打”到此告一段落。事实上，智能技术繁荣的过程，也就是在这样日复一日的探索与博弈之中不断成长，挑战一座座科学高峰，最终惠及你我这样的普通人。
高含金量的未来人才，在技术专家和医学专家眼里都长什么亚子？
看到这里大家可能会问，既然智能技术与传染疾病的碰撞如此有用，为何二者的融合还需要疫情作为催化剂？
大家不妨想一想，今天的医学家和工程师，都在忙些什么？
夸张点说，前者渴望智能技术加持，恨不能加入“拜AI教”；后者眼馋高质量医疗数据，就差潜伏到医院做护士。
王辰院士就跟王海峰“吐槽”道，国内无论计算机软硬件都已经具备了条件，但一直打不破医学界跟信息科学界、大数据相关技术人员之间的坚冰，所以大家还是在不同的频道上唱着各自的歌，说着不同的话，没有交融在一起，把真正的IT技术、大数据分析能力跟医学问题深刻地结合起来。
而造成这种局面的核心，就是缺乏既懂医学、又懂信息技术的复合型人才。
谁知管理千万技术精英的王海峰也深受其困，当即现身说法，坦言百度在做AI医疗时的人才难题。
比如帮助基层医生的辅助诊疗系统，协助他们出具诊疗方案，就需要又很懂医学又很懂计算机的团队。所以百度这一团队不仅有很多计算机工程师，还招募了许多专业医生的加入，用跨领域人才协作的模式来搞。
复合型人才的培养、跨领域人才协作等等，都指向了一个未来——全民普惠的智能医疗。
王辰院士举个一个例子，按照百度AI医疗的思路，加上中国EMR（电子医疗病历系统）医疗信息化整合之后的大数据基础，未来就算疫情相对持续存在甚至加重，那整个中国社会的应对状态都会大不一样。比如要不要加大社会距离，加大社会距离有什么方式？是减少聚会还是要戴口罩？这些都可以根据大数据的分析结果来做出合理判断。
而大数据竞赛的核心目标，也是从技术与产业的碰撞中挖掘出更多的人才。正如王辰院士和王海峰先生所说，医学深奥，数据浩繁，而在其中翱翔的学子们正如星河之子，心向远方。
在我看来，像百度一样踏浪智能征途，在万千行业与场景当中，这样关系人类福祉的技术桥梁还在一座座拔地而起……这或许是大数据技术与人类社会，一次最值得铭记的邂逅。
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