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人工智能助力疫情防控:能精準(zhǔn)篩查、推演疫情、溯源病毒

人工智能
在疫情防控過程中,及時發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險人群與超級傳染者,準(zhǔn)確掌握疫情發(fā)展動態(tài)是關(guān)鍵。同時,如果能就不同政策對疫情的影響進行預(yù)演判斷,以及更快速地追溯到病毒的傳播路徑,將極大提高政府部門的防控效率。

在疫情防控過程中,及時發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險人群與超級傳染者,準(zhǔn)確掌握疫情發(fā)展動態(tài)是關(guān)鍵。同時,如果能就不同政策對疫情的影響進行預(yù)演判斷,以及更快速地追溯到病毒的傳播路徑,將極大提高政府部門的防控效率。

2月9日,澎湃新聞了解到,國內(nèi)人工智能企業(yè)第四范式,聯(lián)合南京大學(xué)、蘇北人民醫(yī)院臨床專家,已經(jīng)研發(fā)出基于人工智能(AI)的精準(zhǔn)防控、疫情推演及病毒溯源方案,并正式投入到抗擊疫情的一線戰(zhàn)斗中。據(jù)悉,這套方案基于第四范式機器學(xué)習(xí)技術(shù)以及臨床研究專家的專業(yè)經(jīng)驗,通過多維度數(shù)據(jù)分析和模擬,有利于進一步提升高危感染人員精準(zhǔn)篩查比例,推演疫情發(fā)展情況實施精準(zhǔn)防控,找到并切斷疫情蔓延的源頭。

第四范式成立于2015年,2016年獲“吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎”創(chuàng)新獎一等獎。目前,第四范式已將 人工智能賦能醫(yī)療、金融、政府、能源、互聯(lián)網(wǎng)等20多個行業(yè),完成近2000個AI落地案例。

高維機器學(xué)習(xí)防控篩查模型,精準(zhǔn)篩查高風(fēng)險易感人群

在疫情防控中,高風(fēng)險易感人群的精準(zhǔn)篩查非常關(guān)鍵,通過找出此類人群,采取及時發(fā)現(xiàn)、及時告知、及時隔離等措施,能夠有效防止疫情的擴散。傳統(tǒng)的篩查規(guī)則系統(tǒng)是通過判斷是否和確診或疑似人員在同一地區(qū)同時出現(xiàn),規(guī)則簡單、易于操作,但供判斷分析的數(shù)據(jù)源獲取難度大,基于有限數(shù)據(jù)源獲得的篩查結(jié)論,其準(zhǔn)確度還有很大的提升空間。

人工智能助力疫情防控:能精準(zhǔn)篩查、推演疫情、溯源病毒

這套方案通過多維度數(shù)據(jù)分析和模擬,有利于進一步提升高危感染人員精準(zhǔn)篩查比例,推演疫情發(fā)展情況實施精準(zhǔn)防控,找到并切斷疫情蔓延的源頭。

第四范式利用AI技術(shù)豐富了現(xiàn)有的防控篩查規(guī)則模型,進一步提升人群的覆蓋面以及篩查的召回率與準(zhǔn)確率,降低了管控難度與成本。特別是在緊急狀況下,能夠協(xié)助主管部門把有限資源投入到最關(guān)鍵的區(qū)域。此外,面對病毒變異以及人群動態(tài)復(fù)雜性,第四范式還基于人工智能的自學(xué)習(xí)能力構(gòu)建了數(shù)據(jù)及系統(tǒng)閉環(huán),持續(xù)迭代,從而保證在非常有限的時間內(nèi)基于動態(tài)環(huán)境變化提供高效、準(zhǔn)確的判斷支持,協(xié)助各有關(guān)部門制定可操作性的政策和行動計劃。

可學(xué)習(xí)的省市區(qū)縣級數(shù)字孿生系統(tǒng),實時預(yù)演分析疫情發(fā)展

在疫情推演中,由于傳統(tǒng)SEIR、高斯過程回歸、SARS傳染擴散等模型很難考慮人口流動、管控措施等綜合因素,對實際抗疫戰(zhàn)爭中的防控決策支持力度不足,無法提供供決策層制定政策并影響疫情發(fā)展的有效方案。

第四范式采用了高維機器學(xué)習(xí)技術(shù)以及多維度的數(shù)據(jù),構(gòu)建了更細(xì)粒度、更接近實際情況的省市區(qū)縣級數(shù)字孿生系統(tǒng),充分考慮復(fù)雜環(huán)境下的各種突發(fā)因素,例如交通管制、復(fù)工時間、藥物投放等,對疫情發(fā)展的影響,最重要的是該系統(tǒng)具備模擬功能,可以就關(guān)鍵決策一旦實施所帶來的影響進行仿真預(yù)判,為制定實用有效的防控政策提供了重要依據(jù)。

基于AI技術(shù)構(gòu)建疫情溯源系統(tǒng),快速追溯傳染路徑

在防控初期及結(jié)束后,病毒傳染溯源極為關(guān)鍵。此前,病毒傳染溯源主要通過人工分析患者信息找到相關(guān)性,再經(jīng)推演現(xiàn)場驗證得出。但該種方式存在對新信息響應(yīng)慢、對復(fù)雜場景處理能力有限等諸多挑戰(zhàn),同時由于很難實際觀測到傳染事件的發(fā)生,使得傳染路徑以及傳染方向的推斷變得異常困難。

為了實現(xiàn)準(zhǔn)確、高效的溯源,第四范式、南京大學(xué)以及蘇北人民醫(yī)院臨床研究專家組成的聯(lián)合團隊,利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的新型冠狀病毒傳播數(shù)字孿生系統(tǒng),構(gòu)建潛在傳染的關(guān)系網(wǎng),結(jié)合病患信息,在關(guān)系網(wǎng)中找到可能的傳播源以及潛在的超級傳染者。此外,第四范式還構(gòu)建了可學(xué)習(xí)的事件回放模擬器,及時發(fā)現(xiàn)潛在傳染路徑,幫助防疫部門快速切斷疫情蔓延的源頭。

第四范式稱,目前這套系統(tǒng)已經(jīng)在防疫一線中使用。同時,第四范式將向社會開放智能疫情防控系統(tǒng),希望為更多疫情防護部門、機構(gòu)及單位提供人工智能技術(shù)幫助與支持。 

 

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 今日頭條
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