2020年11月6日下午，2020中國自動化大會“CAC2020 Workshop 向科學要答案要方法-新冠疫情攻關中的人工智能技術論壇”在線上成功召開。
習近平總書記在考察中強調，人類同疾病較量最有力的武器就是科學技術，人類戰勝大災大疫離不開科學發展和技術創新。要把新冠肺炎科研攻關作為一項重大而緊迫任務，綜合多學科力量，統一領導、協同推進，為打贏疫情防控人民戰爭、總體戰、阻擊戰提供強大科技支撐。習近平總書記的重要講話，在廣大科技工作者中引發強烈反響。大家紛紛表示，這是在疫情防控關鍵時期發出的新的動員令，必將鼓舞大家堅定信心、提振士氣、再接再厲，為維護人民生命安全和身體健康作出更大貢獻。習近平總書記強調，要統籌病毒溯源及其傳播途徑研究，利用病毒蛋白和不同受體的結合特征，評估可疑動物作為中間宿主的可能性，利用人工智能、大數據等新技術開展流行病學和溯源調查，搞清楚病源從哪里來、向哪里去，提高精準度和篩查效率。
因此，本次Workshop旨在針對人工智能技術在新冠肺炎疫情防控應急攻關及支撐疫情防控和復工復產復課中發揮的技術支撐作用展開專題研討，通過優秀專家研討交流，探討人工智能技術在新冠肺炎疫情防控應急攻關及支撐疫情防控的應用并激發靈感。
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論壇組成
本次Workshop邀請了北京航空航天大學單光存教授、解放軍總醫院第二醫學中心尹明主任、北京航空航天大學屈曉磊副教授、北京航空航天大學王靜遠副教授、清華-福州數據技術研究院醫療總監李艷和武漢大學許永超教授等優秀專家學者做了精彩報告，報告分享了最新研究成果。論壇由中國自動化學會模式識別專委會承辦，北京航空航天大學單光存教授擔任主席，北京航空航天大學單光存教授和北京航空航天大學屈曉磊副教授擔任論壇主持人。
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單光存：基于深度學習的細胞影像理解識別的藥物重定位與療效分類方法
首先，北京航空航天大學單光存教授做題為“基于深度學習的細胞影像理解識別的藥物重定位與療效分類方法”的報告。報告針對2019新型冠狀病毒的藥物療效分析，提出了一種根據細胞影像進行藥物療效分類的方法；通過對在不同藥物刺激下的細胞影像數據進行預處理，形成增強的細胞影像圖像，從而實現了細胞影像理解識別的藥物療效分類。
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尹明：新冠肺炎檢測與應急救護中人工智能的應用
解放軍總醫院第二醫學中心急診科尹明主任做了題為“新冠肺炎檢測與應急救護中人工智能的應用”的報告。報告回顧了抗疫機器人和感染防控智能識別等新冠肺炎檢測與應急救護中人工智能的應用。
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屈曉磊：基于醫學超聲圖像和人工智能技術的新冠肺炎檢測
北京航空航天大學屈曉磊副教授做了“基于醫學超聲圖像和人工智能技術的新冠肺炎檢測”的報告。報告針對2019新型冠狀患者，旨在通過人工智能技術，對肺部超聲圖像進行自動分類，判定患者是否患有肺炎，是否患有新冠肺炎，從而實現經濟、便攜、無輻射的自動新冠肺炎檢測。
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王靜遠：基于人工智能技術的新冠肺炎疫情大數據預測
北京航空航天大學王靜遠副教授做了“基于人工智能技術的新冠肺炎疫情大數據預測”的報告，報告介紹了在上半年的疫情防控過程中，王靜遠老師帶領團隊開展了基于大數據的疫情分析與預測研究，完成對全國31個?。▍^市）、91個重點城市以及全球40多個國家疫情的持續精準預測，并開展復工復產、武漢解封、清明假期、海外輸入等多項的防控政策的仿真研究，所開發的決策支持系統被納入國務院電子政務辦“互聯網+”監管平臺。
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李艷：破疫—基于人工智能與區塊鏈技術的流調系統
清華-福州數據技術研究院醫療總監李艷老師做了“破疫—基于人工智能與區塊鏈技術的流調系統”的報告，報告介紹了如何有效地開展流行病學調查，追蹤新冠病毒，捕捉病毒的行蹤，破解疫情的秘密，保護易感人群，避免疫情的進一步擴大。并進一步介紹了基于人工智能與區塊鏈技術的系統在此次抗疫工作中極大提高了公共衛生領域的信息化水平。
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許永超：人工智能技術在新冠肺炎AI輔助醫學影像量化分析系統的應用
武漢大學許永超老師做了“人工智能技術在新冠肺炎AI輔助醫學影像量化分析系統的應用”的報告，介紹了在疫情期間與華為云等團隊聯合開發了人工智能輔助醫學圖像定量分析系統，用于新診斷肺炎。徐永超老師針對患者胸部CT圖像中存在多個小斑點、多個毛玻璃影、浸潤影、肺實變等特點，為基于紋理感知的病灶分割核心算法提供了支持。該算法可以實現單個病例的全自動、準確量化結果的二階輸出，大大提高了診斷效率，有助于減輕醫生的沉重負擔。目前，已經取得了有效的臨床應用進展。
來源：CAA模式識別專委會
