自然语言处理（NLP）等人工智能技术可以通过处理海量数据帮助研究人员应对新冠疫情，而这些数据量是人类无法处理的。
机器可以查找、评估并总结关于新型冠状病毒的数以万计的研究论文，而且随着科学家竞相寻找疫苗或治疗方法，每周还会新增数千篇。
人工智能还可以帮助我们追踪新冠及其他疾病的传播，通过发现早期预警信号，例如某个新地区出现的成簇症状。
2015年夏天，我被诊断出患有乳腺癌。在治疗过程中，我阅读了数十篇研究论文，以评估自己的治疗选择。我是人工智能（AI）领域的专家，能够运用所学的统计显著性等概念来理解这些医学研究。在阅读这些论文的过程中，我意识到，我所在领域的人工智能技术可以为医生、科学家和患者带来巨大改变，例如以复杂的工具搜索全球癌症数据库的形式。
人工智能有能力改变医学研究，而不仅限于癌症研究。目前，它可以帮助我们应对另一项截然不同且极为紧迫的医学挑战：抗击新冠疫情。
机器可以协助我们分析关于新型冠状病毒的大量已发表研究，并提取最相关的信息。它们处理数据的速度远超人类，并能发现我们可能难以察觉的规律。这意味着，它们还可以帮助我们快速理解有关新冠及其他疾病传播的数据，并及早采取干预措施。
以下是全球各地的研究人员和机构（包括我的团队和我本人）正在利用机器的力量应对新冠危机的两种方式。
对紧迫问题的快速解答
与新型冠状病毒相关的学术论文约有67,000篇，且数量每天都在增长。仅在过去一周左右的时间里，就新增了数千篇论文。每位致力于研发治疗方法或疫苗的科学家都必须了解这些既有研究，以便尽可能快地开展工作，并避免错误和重复劳动。然而，即便一个人什么都不做、只专注阅读，通读所有这些论文也需要数年时间。机器可以改变这一局面，帮助我们即时获得概览。
3月，包括白宫在内的多家机构组成的合作机构创建了新冠开放研究数据集（CORD-19），作为面向全球人工智能社区的免费资源。该数据集包含迄今已发表的数以万计的冠状病毒相关论文，并不断纳入新发表的文献。世界各地的人工智能专家，包括我的团队和我本人，已经着手开发工具，利用机器学习搜索该数据集并提取最重要的信息。这可以让医学研究人员跟上这一快速发展领域的步伐。
机器学习是人工智能的重要组成部分，指机器在海量数据样本上接受训练，之后便能够独立分析数据集，并发现模式、趋势、关系等。机器学习已被用于预测新冠传播的速度和模式，并助力疫苗研究，但此前很少被用于大规模处理医学研究论文。在新冠研究方面，它可能会带来颠覆性的变革。
我的团队为新冠开放数据集提出的工具，采用了一种名为自然语言处理（NLP）的人工智能技术。该技术训练机器完整分析用户以完整句子提出的问题，然后阅读数据库中数以万计的学术文章，对其进行排序，并生成答案片段和摘要。
例如，科学家可以在与数据库相连的搜索引擎中输入一个简单问题，如“新冠是否具有季节性？”。随后，该搜索引擎会查找并排列所有相关论文。一个名为“神经问答引擎”的程序会浏览排名靠前的论文，并识别出能够回答该问题的段落。另一个名为“神经摘要引擎”的程序则会将所有这些段落总结成摘要，并以摘要形式呈现给用户，其中包含关于新冠季节性的最重要且最新的信息。
“神经”意味着这些算法基于神经网络，类似于大脑中的神经网络，信息沿着众多不同的连接进行传递。这使机器能够通过考察某类事物的大量示例进行学习，然后独立评估新的信息。这一过程也被称为深度学习。
利用这些技术，我们的团队得以构建一个系统，能够基于不断增长的科学出版物数据库即时回答问题。我们正在将我们系统的源代码向公众公开，以便其他开发者可以将其用于后续工作。
发现威胁
每天，世界上某个地方都会出现一些信息，它们很可能有助于我们预防下一次大流行。这些信息可能看似微不足道，例如在意想不到的地方出现的一簇异常综合征。挑战在于，要在大量其他无关紧要的观察结果中发现这些关键信息。这项任务是流行病情报工作的核心——发现并评估疫情，理想情况下是在其最早阶段。这也是众多机器学习项目有望带来巨大改变的另一领域。
开源流行病情报系统（EIOS）是世界卫生组织卫生突发事件信息与风险评估部门开展的一项倡议。它收集并分析来自卫生监测项目及各类卫生数据库等来源的数据。第一篇报道武汉12月出现肺炎聚集性病例的文章，正是由该部门发现的。
我们近期开始与EIOS团队合作，提供与我们为CORD-19数据库开发的技术类似的问答和摘要技术。在此情况下，我们的系统需要筛选的不是数以万计，而是数亿条在线资料，以找到问题的答案。联合国所有成员国的卫生部门和疾病控制中心，以及医疗和卫生保健专业人员，都将使用这些工具开展流行病研究。
这些项目正在迅速推进。然而，要真正发挥人工智能在公共卫生和医学研究中的作用，我们需要加强各国之间以及科学家之间的合作，并在保护患者隐私的前提下，开放医学数据库的访问权限。
利用人工智能守护人类健康
抗击新冠疫情给世界带来了难以估量的苦难和破坏，但它也表明，只要我们携手合作，便能取得何等成就。人工智能研发领域跨越国界的开放与协作本质，向我们展示了未来此类共同进步可能呈现的样貌。
在治疗自身癌症期间，我在人工智能领域的经验发挥了重要作用。它帮助我理解了最终挽救我生命的相关研究。开发全球癌症数据库，并通过机器学习释放其潜力，仍然是我的主要目标之一。
鉴于医生和研究人员在新冠危机中，在极端条件下和巨大压力之下所取得的成就，我相信，我们所有人都能够应对最严峻的健康威胁，并利用技术造福所有人。人工智能和机器学习可以协助诊断，加快治疗方法、疫苗、药物及预防措施的研发，为数百万患者带来福祉，并在当下和未来改善人类生活。
