1.算法診斷
如果我們問Siri，“Siri，我得了COVID-19嗎？”它大概會在網上搜索一堆症狀出來。但或許不久後，手機裏就會有一個通過咳嗽聲、呼吸聲或大聲講話來檢測新冠的“家庭醫生”。
目前一些大學和公司已經在着手做這類研究，使用機器學習對測試陰性和陽性的人的聲音進行收集和處理，試圖獲得病患與健康人的差異聲紋。實現新冠的快速診斷（而且目前報道準確度還挺可信的）。
語音診斷是一個新的領域，但並不是因爲人們意識到新冠診斷試劑盒有限或者PCR方法有些慢才興起的。在過去的十年中，科學家已經使用人工智能和機器學習，通過鑑定疾病的語音標記（vocal biomarkers）來診斷癡呆症、抑鬱症、自閉症甚至心臟病。
可以想象，當未來這項技術結合人們手機上的揚聲器，那麼不僅是早期診斷，人們跟蹤疾病傳播，研究病害流行學也會更加得心應手。
算法的發展必將掀起諸如侵犯隱私、人文主義VS數據主義等問題。不過我想，如果技術讓人們看到了足夠大的福利，那麼它就將是多數人的選擇。從人類有限的歷史中，可以發現，我們的選擇一直都落在新興概念和能夠帶來發展的一方，我們在取捨中進化。
2.狗——嗅覺診斷
近日，在一個名爲“國際K9小組”的線上研討會上，人們分享了用訓練好的狗來檢測新冠病毒的實驗結果。訓練的18只狗對機場1680名乘客進行篩查，其中陰性檢測準確度100%，陽性病例結果檢測準確度92%（PCR檢測證實1680人中158人爲陽性患者）。
雖然它們替代不了PCR等傳統檢測，但是在機場，體育館等人流量大的地方或者條件有限的國家，一批訓練有素的狗絕對很有用。
狗的鼻子有3億個氣味感受器，人類只有500萬-600萬。並且一些疾病如癌症、瘧疾、新冠等會導致病人身體釋放不同的揮發性物質。正是這個原理使得狗聞到了新冠。