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                                                            来源:5分3D
                                                            发稿时间:2020-07-12 10:29:39

                                                            【编者按:因为疫情,今年7月9日至11日的世界人工智能大会改为线上举办,也再次凸显了人工智能的优势。本文为中国工程院院士李兰娟在“AI+公共卫生论坛”的主题演讲,通过讲述她在一线抗疫的经历,总结了AI技术在此次抗疫中的应用和前景。经主办方授权观察者网发布。】

                                                            累计771.0毫米,居历史同期第二位

                                                            通过远程医生会诊指导,让我们的国际交流也更加方便,前段时间我几乎每天都要跟美国、法国、英国的同行等等进行网上交流,这些都需要远程。另外机器人抗疫大军,大家知道武汉机器人消毒发挥了非常重要的作用,下一步机器人在医院的传送运输,以及非常重要的AI设备,都会在医院应用。AI+大数据也可以用准确的位置和时间来定位监测人的症状和体征等等。所以未来的AI,尤其加区块链,打造全国一体化的公共卫生应急响应,将会发挥更加重要的作用。

                                                            11日,一名长江救援队队员在汉口江滩江面上巡逻。随着江水持续上涨,汉口江滩的二级亲水平台已被江水淹没,江水接近最高的28.8米三级亲水平台。长江日报记者任勇 摄

                                                            虽然疫情来了,家国有难、使命必达、科学防护,我们全力以赴、众志成城、攻坚克难,我们要不忘初心,牢记使命,永远奋斗,控制疫情,尤其现在国外还是有疫情,所以我们不能麻痹大意,掉以轻心,外防输入的任务还是非常繁重。智能健康共筑家园,使我们的经济社会更加健康的发展,谢谢大家。

                                                            据悉,武汉常年梅雨期为20天左右,近30年来,共有3个年份梅雨期超过35天,分别为1991年48天、1992年39天和2015年36天。

                                                            武汉区域气候中心专家介绍,长江洪水不仅和降雨量有关,更与降雨的时空分布关系密切。1998年全流域性洪水成因主要是长江中游出现两度梅雨叠加。1998年长江中下游在7月下旬至8月上旬出现“二度梅”,武汉在7月21日出现285.7毫米特大暴雨,长江上游强降雨形成8次洪峰,长驱直下,与长江中游洪水叠加,形成1998年大洪水。

                                                            我们当初参加了20日的国务院常务会议,汇报了疫情研判,国务院当时就决定按甲类传染病管理。这次疫情研判来自大数据的信息,我们当初已经用人工智能大数据的平台了解有关的情况,也向国务院做了汇报,用这样的方法来发现和控制传染源。这个大数据的研判,对于传染病发生、发展的情况,以及疫情预测有非常重要的作用,所以以后通过大数据的平台,尤其是对寻、管、研、服为一体的整合疫情研判模型,遏制疫情扩散,助力疫情防控也发挥了重要作用。今天是信息化大会,我们觉得大数据下网格化的方式对高危人员的排查起到非常重要的作用。尤其是对防控的模型,通过智慧抗疫APP工具来筛查高危人群,提出就医指南,对于甄别、控制传染病发挥了非常重要的作用。

                                                            2015年来最长梅雨季中新社约翰内斯堡7月12日电 南非总统拉马福萨12日发表电视讲话时宣布,为应对激增的新冠肺炎疫情,南非将延长“国家灾难状态”期限至今年8月15日,同时恢复“禁酒令”和宵禁,加强民众外出管理。

                                                            在智能诊疗方面,我们又可以在树兰医院通过这样的评价系统及人口学、临床特征,入院48小时检测检查的数据,可以对患者的重症化预后,在减少生命健康损失方面做了很多的工作,未来可以不断完善智能诊断,使其发挥很好的作用。