主页（http://www.cnwulian.net）：大数据下的医疗将变得智慧
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。
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。
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。
AI+医学混合双打：智能技术如何帮助医护人员？
大数据如何打破 AI 魔法，与现实医学的次元壁？
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。
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。
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。
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。
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？
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。
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？
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。
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。
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。
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。
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。
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。
