难以置信，距离新冠疫情首次爆发已经过去了五年。尽管生活逐渐恢复正常，但其影响仍在以无数种方式显现。新冠疫情加速了许多技术的发展，包括人工智能（AI）。曾经被视为新颖且充满希望的人工智能已经发生了巨大的转变——从一种有前景的实验性技术转变为创新的关键驱动力。
受益于这种加速发展的领域之一是医疗保健，人工智能被用于支持临床决策、监测患者结果和加速药物发现。
那么，在人工智能工具发挥如此核心作用的世界中，今天的疫情响应会是什么样子？
更先进的AI模型可以通过多种直接方式支持医疗系统。例如，数据分析可以帮助实时跟踪病毒的传播，并比以往更快地确定最有效的治疗方法。
但人工智能的真正潜力远远不止这些基本功能。今天，我们能够以更具影响力的方式利用其能力，特别是在解决五年前面临的挑战方面。
以检测为例。人工智能具有在瞬间分析来自多个来源的大量数据的能力。通过这种分析，它可以预测可能出现的任何异常模式，使政府有机会提前一步行动。不仅如此，借助机器学习，人工智能可以基于以往疫情的历史数据进行训练，并预测可能出现的任何预警信号。政府可以利用这些情报来规划响应措施并采取步骤减缓传播速度。
强大的预测系统的另一个主要好处是它可以显著提高效率——在许多方面。随着世界变得更加昂贵和预期寿命的延长，关于NHS财务可行性的讨论越来越多。政府已经采取行动，计划在预计下一年将出现66亿英镑预算赤字的情况下取消NHS England。此时，人工智能可以发挥作用。通过准确预测和预测未来的健康趋势，政府可以更有效地分配资源，减少政府浪费。
此外，当今的人工智能模型可以在重大健康危机带来的更技术性医疗挑战中发挥重要作用。回顾过去，新冠疫情期间最具挑战性的特征之一是疫苗的开发和推广。据估计，疫苗的总体成本为3760亿英镑。
然而，今天，人工智能在疫苗开发和发现方面正在发挥强大的作用。在美国，人工智能正被用来帮助为弱势群体定制疫苗。此外，通过数据分析，它可以预测哪些人最迫切需要疫苗，并预测候选人对疫苗的反应。更进一步，人工智能有能力在人类试验开始之前测试数百万种疫苗变体，从而优化临床试验设计。
一个更高效的疫苗发现、开发和分发系统不仅可以让政府更快地做出响应，还可以更好地将资源分配给其他承受巨大压力的医疗保健系统领域。
它不仅可以改善结果，还可以帮助塑造这些结果的信息共享方式。这引出了人工智能可以产生有意义差异的另一个领域：错误信息。
当病毒来袭时，关于它的信息很少，以及它如何影响公众，传递的信息可能不如所需那样可靠。当时的政府不得不设立专门单位来打击虚假叙述——耗费了宝贵的资源。凭借人工智能实时解码信息的能力，任何传播的信息或数据都可以轻松进行事实核查，从而减轻虚假和危险指导的传播。
人工智能已经改变了我们处理全球疫情的方式，但同样重要的是要理解新冠病毒如何加速了这一进程。虽然在疫情爆发时，人工智能在医疗保健中的作用已经在建立，但新冠疫情压缩了时间线——在五年内完成了原本可能需要十年的时间。
事实上，当疫情爆发时，医疗保健领域的人工智能主要是实验性的，通常仅用于研究和诊断，几乎没有实际部署。新冠疫情成为投资人工智能——乃至整个技术领域的催化剂。在疫情之前，对技术的投资正在减少，但到了2021年，对技术的态度有了明显的变化。
随着我们进入封锁期和严格的社交限制时期，重点转向了开发和实施能够改善心理健康和福祉的人工智能和技术，疫情期间心理健康和福祉应用程序的使用增加了200%。
新冠疫情还暴露了医疗保健系统中的许多漏洞；超负荷工作的员工、较慢的诊断速度和延迟的响应。然而，最显著的差距之一是收集的数据存在偏见。疫情凸显了某些人群中对医疗保健的信任缺失。例如，英国的黑人社区接种疫苗的可能性远低于其他族裔群体。
因此，在少数族裔社区中建立对医疗保健的信任对于确保医疗保健系统能够支持每个人至关重要。如果提供正确的数据，人工智能可以显著建立信任并挑战在当今以技术为中心的社会中容易传播的错误信息。
展望未来，人工智能有能力改变全球健康危机的管理。各国政府正在投资建设人工智能基础设施，构建大型语言模型（LLM），并考虑创建数据共享平台以支持这一创新。
这里我们需要合作。NHS拥有最广泛的医疗保健数据集，但并未共享。如果这些数据得以公开，我们可以训练人工智能平台来分析可以改进的领域。还需要承诺培训员工，让他们了解人工智能在提高生产力和工作流程方面的好处。
总之，疫情及其后的五年凸显了人工智能和医疗保健机构在未来如何更好地准备应对潜在的健康危机。通过合作，人工智能的力量可以促进透明度，收集公平的数据，并在民众中建立信任。通过携手合作，我们可以建立一个积极主动且具有韧性的医疗保健生态系统。
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