從近些天疫情防控實時報道中，以大數據、人工智能為代表的新型技術正被逐步應用在抗擊疫情的一線，在疫情防控過程中，及時發現高風險人群與超級傳染者，準確掌握疫情發展動態是關鍵。

　　大數據在疫情防控中起重要作用

　　監控人員流向、潛在傳染人群、切斷傳染源，在這場“戰疫”中，這些都是亟待解決的問題。雖然疫情的傳播性更強，但相比 2003 年，當下也有了更多的新穎技術來進行應對。在這場疫情抗擊中，背后的技術手段互聯網尤其是大數據正在發揮重要作用。

　　在過去的一段時間內，數家互聯網公司通過自己的數據和技術能力，給有關部門提供了大量數據支撐，為傳染源人員的篩查、追蹤、控制和隔離作出了巨大貢獻例如最新疫情信息發布、各路專家解疑答惑、社交媒體上的患者求助和認證、多平臺防疫科普直播等。此外，還可以通過網絡募集物資、對接需求。

　　加強數據共享是非常迫切的，省市之間、地方和地方之間、企業和政府之間、國內和國際之間都需要打通數據，圍繞疫情防控共享數據建立暢通的數據通道。將這個通道建起之后，能夠提升全國的整體防控能力，不再各自為戰。

　　利用手機信號追蹤接觸者

　　掌握手機信令數據的是中國三大手機運營商，其中中國移動占有 70%，中國電信和中國聯通各占用 15%。有了這些數據就完全可以掌握近期中國人口的流向和分布，特別是針對某一個地區的人口流向和分布。

　　本次疫情首發于湖北省武漢市，大部分病例有武漢或湖北居住、旅行史，1 月 23 日武漢采取“封城”措施主要目的是切斷傳染途徑。監測武漢、湖北手機號碼向外地漫游位置移動信息，可以很好地掌握武漢、湖北人員外流情況，對接當地的確診病例、疑似病例人員名單，政府、公安等相關部門在保護個人隱私的情況下，分析、篩選人員的出行歷史軌跡，篩查到訪區域，從而對這些區域進行重點觀察和消毒處理。同時還可以對密切接觸者進行事后聯系追蹤。

　　數學模型預測疫情發展

　　中國中山大學計算機專家胡延慶博士等人利用百度、Google 等大眾搜索趨勢大數據，通過具有控制干預機制的傳染病動力學 SEIR(易感 - 潛伏 - 感染 - 隔離)的數學模型，對武漢市爆發的新型冠狀病毒(2019-nCoV)傳染趨勢進行了預測。

　　數學模型是一種模擬，是用數學符號、數學式子、程序、圖形等對實際問題本質屬性的抽象而又簡潔的刻畫；它或能解釋某些客觀現象，或能預測未來的發展規律，或能為控制某一現象的發展提供某種意義下的最優策略或較好策略。對疫情發展的預測，有助于提前做好防控措施。在現有大數據分析的基礎上，利用傳染病數學模型進行疫情發展預測，可為疫情防控提供參考。

　　紅外線體溫監測儀篩查體溫異常人員

　　“5G+紅外”：廣東移動創新推出“5G+紅外”測溫信息化應用，能在人流密集的各類場所進行精準度高、安全性強的長時間連續體溫篩查，有效減少接觸式測溫引起的交叉傳染風險，助力守住防控疫情的第一道關口。“5G+紅外”測溫應用可實現對多人同時掃描，紅外精密溫感探測儀在距離 10 米處就開始探測，可以記錄被測人員的頭像圖片及對應體溫，實現 24 小時全天候監測。負責監測的人員可以在遠程進行體溫篩查，及時發現體溫異常個體，實現早發現、早隔離。

　　“無人機+紅外”：國內的大疆近日也試行通過“無人機+紅外”來篩查可疑患者。據了解，大疆御 2 行業雙光版由于便攜、飛行穩定性高、且自帶熱成像鏡頭以及喊話器配件，被不少社區、道路檢查點用于遠程體溫檢測。

　　機器人+紅外”：目前，在醫院、機場、車站、園區這類人員相對聚集且流動性大公共區域，可移動測溫設備相較于固定測溫儀，部署簡單、無需專人看管、應用也更加靈活。比如高新興推出了 5G 測溫巡邏機器人；眸視科技、獵戶星空也在原有機器人之上增加了測溫功能。

　　人工智能診斷快速分析疑似病例基因

　　新型冠狀病毒是基因組序列最長的病毒之一，快速檢測其基因組“全貌”非常困難，而臨床精準診斷又比較依賴這種基因信息。阿里達摩院醫療 AI 團隊通過浙江全基因組檢測分析平臺可對病毒樣本進行全基因組序列分析比對，能夠有效防止病毒變異產生的漏檢，并將原需數小時的全基因分析流程減少到半小時，大幅提高病例的確診速度和準確率。

　　依圖開發了基于 CT 醫學影像的“新冠肺炎智能評價系統”，進行新型冠狀病毒感染的肺炎快速診斷（患者的嚴重程度）及療效智能分析。以往采用傳統手工勾畫 ROI 的方法進行量化的評估，往往需要 5-6 小時，效率低，臨床推廣難，而利用這個新 AI 系統能夠實現病變區域的自動檢測，在 2-3 秒之內就能完成定量分析，極大提升了精準定量分析的效率。

　　結尾

　　大數據、人工智能應用于突發急性傳染病疫情的防控在我國處于起步階段，但這場疫情把它推到了防護前線，讓廣大人民了解了這個概念，相信其廣闊的應用前景將為人類傳染病疫情防控以及其他領域帶來突破性進展，值得進一步深入研究。