人工智能不只是“纸上谈兵”，它已融入我们生活的方方面面

人工智能在医疗保健领域的应用是非常广泛的。医疗保健称得上是人工智能在生活中的具体应用。

人工智能的应用越来越广泛。比如说，它可以有效的改善世界许多地区的公共卫生保健状况。目前人工智能主要用来治疗个别病人，在公共卫生系统中的应用要少得多。

作者依据研究计算机在发展中国家和多个公共卫生领域的社会影响的经验，坚信人工智能可以完善公共卫生系统，改变医疗物流。

人工智能可以改善世界各地的后勤系统以确保每个地方的保健中心都可以为儿童提供充足的疫苗。它还可以解决围绕疫苗的许多其他问题。例如，如何在适当的温度下将疫苗储存在冰柜中等等。人工智能还可以改善物流的各个方面（从运输到仓储）。然而，高效利用人工智能是离不开相关组织和当地政府的大力扶持的。

多年来，人工智能有了显著的进步。无论是计算博弈论、机器学习、自动规划还是多智能体推理技术应用于社会相关问题都展示了巨大的潜力。但是，这一切的一切都是建立在适当（或充足）的数据上的。在大多数情况下，部分地区缺乏或没有相关数据的主要原因是，这些地区相对封闭。好比说，与发达地区的医院不同，偏远村庄的地方保健中心通常对一切（甚至数据）都有限制。

值得赞扬的是，作为人口大国的印度在这方面作出了巨大努力。印度积极收集并记录关于疫苗和用于储存疫苗的信息。在Bihar 、Uttar Pradesh等几个州都安置了疫苗管理系统。该系统不仅可以实时收集疫苗的相关数据，还记录了存储疫苗的冰柜状况，比如说温度记录。值得注意的是，这些数据涵盖了这些州最偏远的地区。通过这些信息我们可以预测疫苗的库存并优化供应链。利用人工智能算法，做出最快反应。

另一个可以从人工智能中获益的保健领域是母乳库。印度正在努力发展他们的母乳银行系统。但是，与疫苗一样，母乳的供应和质量方面也存在问题。这时候通过人工智能和数据分析可以帮助我们发现需要母乳的地区。此外，还可以保证母乳质量，提高配送效率。

在印度这样的国家，人工智能面临的最大挑战可能是看它能否被成功地用于根除某些传染病。一种疾病的根除分两个阶段进行。第一阶段是控制疾病、减少病例数。第二阶段是通过追踪每一种感染的潜在来源来消除这种疾病，面对这种密集数据，正是人工智能"大显身手"的地方。

治愈疾病最后需要追踪受感染者的家庭。这需要大量的、有效的数据来进行预测分析，然后用来确定（或预测）发病地区，从而做到有针对性的控防。通过人工智能，许多地区的疟疾都得到了很大程度的控制。人工智能分析也在控制和根除登革热和奇孔古尼亚等寄生虫疾病方面产生巨大影响。

以农业为例。印度许多地区使用的农业模式和技术早已过时，效率低下，而且高度依赖天气条件。但是通过人工智能可以处理卫星照片、收集人口、天气、作物和现有的耕作技术的数据。分析这些数据能做到因地制宜，即根据环境条件设计更好的耕作模式，使农民能够最佳地利用其资源。与疾病不同的是，人工智能可能无法做到根除耕作中产生的问题，但它肯定能帮助我们减少一些不必要的麻烦。

由于数据是人工智能应用于社会福利的最基本要素，因此我们有必要收集处理这些问题的所有数据。有很多种方法可以做到这一点，当然还有更多的方法正在被发现。例如，观察卫星数据可以准确地衡量经济活动。许多公司正在开发低成本的传感器，并把他们发给农民。这些传感器可以在很长一段时间内收集降雨模式的数据。无人机摄像机和氦气气球可以捕捉农场的图像，帮助农民评估农作物产量。

收集数据的创新方法，再加上人工智能应用范围的扩大，我们可以预测到未来会更好。作者相信，在未来的几年里，观察人工智能如何克服现实生活中的问题将非常有趣。