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人工智能科普:人工智能助力抗擊新冠肺炎疫情
來源:
科普時報
發(fā)布時間:
2020-04-03
瀏覽次數(shù):
1145
人工智能科普:人工智能助力抗擊新冠肺炎疫情
□ 吉鴻海
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????新冠肺炎疫情肆虐嚴重威脅著廣大人民群眾的生命安全,疫情牽動著每一個人的心。2月14日,中央全面深化改革委員會第十二次會議上強調(diào),要改革完善重大疫情防控救治體系,健全重大疫情應(yīng)急響應(yīng)機制,建立集中統(tǒng)一高效的領(lǐng)導指揮體系,做到指令清晰、系統(tǒng)有序、條塊暢達、執(zhí)行有力,精準解決疫情第一線問題。要鼓勵運用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等數(shù)字技術(shù),在疫情監(jiān)測分析、病毒溯源、防控救治、資源調(diào)配等方面更好發(fā)揮支撐作用。
????目前,疫情面臨的最大挑戰(zhàn)是疫情相關(guān)人群的動向,因此,疫情防控就顯得尤為重要。
????AI賦能使得疫情管控能力不斷提升,得益于以深度學習為代表的AI技術(shù)對于海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的端到端建模能力。采用AI及大數(shù)據(jù)工具打造的追蹤及查詢平臺,能夠智能整合匹配患者信息、交通信息、地理信息、醫(yī)用物資信息等多維度數(shù)據(jù),對整體人流遷移情況、交通疾控管制、同行人群搜索、物資需求對接等多項功能提供可視化展示及搜索工具,完成對患者及接觸者跟蹤及智能匹配分析等任務(wù),實現(xiàn)醫(yī)用物資高效對接,極大提升了疫情管控效率。
????其中,與感染者密切接觸的人,自身被感染的風險更高,并且有可能進一步傳染他人,因此,追蹤這些密切接觸者有助于將高危人群第一時間進行護理和治療,防止病毒擴散,而基于大量的用戶數(shù)據(jù),進行AI接觸者追蹤對防止疫情擴散具有較大幫助。
????對接觸者進行追蹤大概分為接觸者識別、建立接觸者列表和接觸者隨訪三步。2014年在非洲的埃博拉病毒暴發(fā)期間,當時非洲整體信息系統(tǒng)普遍落后,無法通過技術(shù)手段加速追蹤過程,主流追蹤手段依然是感染者自身回憶,主要的追蹤流程依然采用紙質(zhì)手段。不過在此次新冠肺炎疫情中,我們有機會通過近年來高度信息化工具來改變追蹤接觸者的速度和效率,從而控制疫情傳播,對接觸者追蹤主要分為兩步:接觸者識別、建立接觸者列表。
????接觸者識別本質(zhì)是尋找與感染者在時間、空間上有重疊的人群,現(xiàn)在已經(jīng)存在的各種數(shù)據(jù)源,可提供非常有效的數(shù)據(jù)痕跡,包括基站數(shù)據(jù)、支付數(shù)據(jù)、出行數(shù)據(jù)、公安數(shù)據(jù)、城市攝像數(shù)據(jù)等?;緮?shù)據(jù)包括手機交互的基本信息記錄。
????狹義的手機交互的基本信息記錄,是指手機通話或者發(fā)送短信時的基本信息記錄、消息發(fā)放者身份、接收者身份、通話持續(xù)時長等。這些只適用于2G或3G。4G以后,詳細的手機交互的基本信息記錄通常指任何手機與基站交互后被記錄的數(shù)據(jù)。這里的數(shù)據(jù)可能包含用戶位置估計,所以,若已知基站分布位置,任何人攜帶手機后的粗略運動軌跡,可以通過手機交互的基本信息記錄獲得。
????建立接觸者列表可以通過社交軟件,如微信、QQ等。添加接觸者及對接觸者的醫(yī)學觀察,可通過社交軟件高效完成。通過社交軟件建立接觸者與醫(yī)療人員的觀察聯(lián)系,可以有效分擔醫(yī)療壓力。
????(作者系北京交通大學電子信息工程學院控制科學與工程專業(yè)博士研究生)
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