疫情之下，大数据与人工智能做了什么？

100多年前的1918年，西班牙流感席卷全球，给人类带来了难以忘记的痛苦。100多年后的今天，新的冠状肺炎已经成为人类生存的另一个挑战。不同之处在于，大数据和人工智能等技术手段正成为人类战胜这一流行病的新“武器”。

在疫情下，大数据和人工智能技术能做些什么来预防和控制疫情？4月18日，来自学术界和工业界的许多专家在爱思唯尔云论坛上分享了大数据和人工智能在新流行中的相关研究和应用。

预防和控制的“先知”

疾病预测是将被动预防转变为主动预防的重要环节。上海交通大学计算机科学与工程教授高晓峰表示，在进行疾病预测时，我们可以利用数学模型技术、大数据分析技术和机器学习技术来准确描述疫情变化规律，积极有效地控制疫情。

可以采用基于概率统计的追溯模型、基于传播动力学的模型、个体模型、基于大数据的机器学习模型、基于社会模式的疫情分析、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峰说。

她表示，目前，世界各地的一些研究团队都专注于流行病动力学的建模和数据分析，如麻省理工学院团队和牛津团队，中国也有一些相关的研究团队，如上海财经大学团队和陕西师范大学团队。此外，世界各地的团队已经在对数据进行可视化分析。

“基于社会的流行病建模可以帮助我们及时发现高风险个体，防止流行病传播，减少病毒传播，部署防疫力量，减少社会损失。”高晓峰说。

成为一个社会智囊团

在流行期间，研究出版物、新闻媒体和官方文件中充斥着大量与新发肺炎有关的信息。这些过载信息能否被整合决定了信息的价值能否被充分利用。

自春节以来，清华大学的计算机教授唐杰一直在家和学生们一起为他们过去的科研成果寻找一个地方。最后，他们决定收集各种冠状病毒的数据源，在可视化的基础上对各地的流行趋势和风险指数进行智能预测，并试图建立一个冠状病毒知识地图，为科研人员和公众服务。

“目前，新的皇冠肺炎开放数据库已经收集了近200个数据资源，并且仍在更新中。数据范围涵盖疫情、科学研究、知识、媒体、政策和其他方面。”唐杰说。

他们除了为重返工作岗位和恢复生产等社会决策提供信息支持外，还收集国内外专家的信息，深入挖掘备受关注的学者和专家的研究兴趣、领域、科研成果的影响和学术动向等信息，总结分析与新皇冠疫情相关的学术成果的时间线和相关性，如筛选专家文献、分析解读文献、提取专家意见、发现学术事件等。，为科研人员了解学术动态提供参考。

唐杰说，他们还分析了冠状病毒的研究趋势，包括冠状病毒研究的技术趋势、国家趋势、制度趋势和学术趋势。

当医生助理

这种流行病给医务人员带来了巨大的工作量，人工智能正在成为诊断和治疗新发肺炎的助手。

"新的冠状肺炎影像手动诊断面临挑战."阿里巴巴集团副总裁华宪生表示，就效率而言，手动读取CT图像的工作量很大，成像医生要花很长时间才能读取。就准确性而言，流行病期间的影像检查量非常大。医生容易因过度疲劳而增加误诊和漏诊率，诊断准确率不稳定。此外，手动读取胶片的定量分析很少，支持临床诊断的定量分析也不够。

他介绍说，在这种背景下，阿里云建立了新的冠状动脉肺炎CT辅助诊断系统计划，平均在20秒内处理一个病例，以医生50倍的速度读取胶片，每天分析约13000个样本。

目前，该项目已为中国的168家医院提供服务，包括霍申山医院，并向海外开放华宪生说。

此外，他说，ariyun还提供了一种新的冠状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、聚合酶链反应方法假阴性率高以及可能的病毒变异等关键问题。

“全基因组分析可以通过序列分析和序列拼接来分析与病毒序列的同源性，并以定制的方式给出最终诊断报告；它可以构建进化树，智能分析病毒传播或进化的时间图，智能分析患者感染事件。它还能预测病毒蛋白质的二级和三维结构。”华宪生说。

如今，新皇冠肺炎疫情在世界许多地方的爆发和快速传播给社会带来了巨大的影响，也给大数据和人工智能研究者带来了新的挑战。在此次云论坛上，许多专家还呼吁加强大数据时代的科研合作与交流，通过行业与学术界的互动以及学科的交叉，产生更多智慧火花。