头条：如果 AI 算法决定某些患者是否「值得」救治
这并不是一个新命题，但在「新技术」的 AI 面前，这个命题又有了新的延展。《南华早报》上周报道了湖北的一个 AI 诊断工具（论文地址），可以通过分析患者血液样本来预测其存活的可能性。
研发人员表示，根据同济医院入院当天采集的血液样本，该 AI 工具对 400 多名患者病死率和存活率的预测准确度达到 90%。
换句话说，这个 AI 工具为医生提供了一个参考框架：在医疗资源有限的条件下，应该优先治疗哪些患者。
这可能是人工智能在此次新冠肺炎治疗中最需要关注的应用场景，目前尚不知晓该工具在武汉的应用范围，但有几个值得延伸的思考。
其一，如何解决机器学习的「黑盒子」效应？机器学习的决策很大程度上受限于其输入数据的标准，在这个过程里，人类如何为机器学习决策系统选择数据，往往也决定着其最后的输出效果，也就是机器决策。具体到医疗场景里，研究人员能否杜绝其数据输入的偏见，并解释机器决策的方式？其二，在这样一个非常时期，将患者「生存或死亡的令牌」交给一个没有经过验证的算法，是否合法、合情、合理？
但愿我们能尽快看到这些问题的答案。
AI·防疫
IBM。蓝色巨人 表示，将利用超级计算机 Summit 发现有效的药物化合物。目前这台超级计算机已经确定了 77 种药物化合物，对于发现病毒疫苗有重要意义。
上周，AWS 宣布将拨付 2000 万美元用于推进新冠肺炎的研究支持，目前有 35 家研究机构、创业公司和大公司将在该研究项目下开展相关工作。
与此同时，阿里云也在上周宣布向全球医院免费开放新冠肺炎 AI 诊断技术。该技术由达摩院研发，已在国内 160 多家医院上线，累积临床诊断病例超 26 万例，这一技术可以辅助医生对 CT 影像进行分析。
西班牙的防疫机器人。西班牙卫生部门表示，他们计划使用基于 AI 能力的机器人来实现病毒检测自动化，从而实现每天 8 万次检测的目标，但这个项目的细节还比较少。
一家名为 Diligent 的机器人公司指出，护士每天有 28% 的时间被浪费在拿起放下医疗工具等低技能工作中，这家公司推出了一个助手机器人，拥有灵活的手臂、抓手以及机动性，可以有效帮助护士完成医疗工具的整理工作。
医院机器人的需求上升迅速。在中国，一位跨国机器人公司负责人告诉路透记者，他们接到非常多的医院需求，「很多人都是第一次给我们打电话」。消毒机器人就是其中一例，它可以在整个房间里投射紫外线，杀死病菌。另一类就是送餐机器人，可以减少护士为病人送餐的工作负荷，还能减少感染风险。
AI 公司 SparkBeyond 的数据发现。这家公司分析了意大利政府公布的患者行动轨迹数据后发现，公园、加油站、火车站附近的饮水机，是非常危险的区域。
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