疫情下，大数据与AI做了什么
发布时间：2020-04-23
信息来源：中国科学报
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发布时间：2020-04-23
信息来源：中国科学报
- 大数据;人工智能
疫情之下，大数据与人工智能（AI）等技术手段正在成为人类战胜病毒的新型“武器”。它们能够为疫情的预防控制做些什么？4月18日，在爱思唯尔云论坛上，多位来自学术界和工业界的专家分享了此次新冠肺炎疫情中大数据与AI的相关研究与应用。
做防控的“先知”
疾病预测是将被动预防转化为主动预防的重要环节。在上海交通大学计算机科学与工程系教授高晓沨看来，在疾病预测工作中，可以利用数学模型、大数据分析、机器学习技术，精确刻画疫情变化规律，在疫情防控上掌握主动。
“可以采用基于概率统计的回溯模型、基于传播动力学的模型、基于大数据的机器学习模型、基于社交模式的疫情分析、基于信息扩散的网络传播模型、基于复杂网络流的传播预测模型等，对疫情进行预测和分析。”高晓沨说。
她介绍，目前全球已经有一些科研团队聚焦疫情动态的建模与数据分析，如麻省理工学院团队、牛津大学团队等，国内也有一些相关的研究团队，如上海财经大学团队等。此外，全球已经有团队在做数据的可视化分析。
“基于社交的疫情建模，可以帮助我们及时发现高危个体，阻止疫情传播，缩小病毒传播范围，部署防疫力量，减少损失。”高晓沨说。
做社会的智囊
疫情期间，研究刊物、新闻媒体、官方文件中充斥着大量新冠肺炎的相关信息。能否对这些过载信息进行整合，决定着信息价值是否能得到充分利用。
从春节开始，清华大学计算机系教授唐杰就和学生一起，探讨如何进行疫情信息的有效利用。最终他们决定汇聚新冠病毒的各种数据，在可视化的基础上对疫情发展趋势、各地风险指数等作出智能预测，并尝试构建新冠病毒的知识图谱，为科研人员、社会公众服务。
“目前，新冠肺炎开放数据库已经汇聚了近200项数据资源，并且还在不断更新中，数据范围覆盖了疫情现状、科研动态、政策等多个方面。”唐杰说。
除了为复工复产等社会决策提供信息支持，他们还汇总了国内外专家信息，对高关注度专家学者的研究兴趣、领域、科研成果影响力、学术动态等信息进行深度挖掘，对新冠疫情相关学术成果的时间线、相关性进行汇总分析，为科研人员提供参考。
做医生的助手
疫情给医护人员带来了庞大的工作量，而AI正在成为新冠肺炎疾病诊治的助手。
“新冠肺炎影像人工诊断面临挑战。”阿里巴巴集团副总裁华先胜表示，在效率方面，CT影像人工阅片量大，影像医生阅片耗时长；在精确度方面，疫情期间影像检查业务量极大，医生容易因过度疲劳导致误诊、漏诊率增加，诊断准确率不稳定；此外，人工阅片定量分析少，对临床诊断的支持性定量分析存在不足。
他介绍，在此背景下，阿里云创立了新冠肺炎CT辅助诊断系统方案，平均最长20秒钟处理一个病例，读片速度是医生的50倍，每天可以分析大约13000例样本。
“目前该方案已经为国内包括火神山医院在内的168家医院提供服务，并向海外各国开放。”华先胜说。
此外，他表示，阿里云还提供了新冠病毒全基因组检测方案，以解决全国范围内核酸检测能力不足、PCR方法假阴性率高及病毒可能发生变异等问题。
“全基因组分析可以通过序列分析和序列拼接，分析与病毒序列的同源性，定制化地给出最终诊断报告；可以构建进化树，智能分析病毒传播或演化的时间图谱，智能分析患者感染事件；还可以预测病毒蛋白二级结构和三维结构。”华先胜说。
此次云论坛上，多位专家也呼吁，大数据时代应加强科研合作与交流，工业界与学术界的互动及学科间的交叉将碰撞出更多智慧的火花。（倪思洁）
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