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用科技抗擊疫情 人工智能發揮著什么作用?

2020-02-06 12:58:19 慧聰物聯網 點擊量:32556
  【安防展覽網 焦點新聞】隨著產業需求的變化,5G、AI以及大數據等新技術風口密集爆發,為傳統行業賦能全新價值。在近期爆發的疫情當中,為了實現更好的管控防治效果,不少企業紛紛應用諸多技術手段來抗擊疫情。對比2003年肆虐的非典疫情,此次的疫情在癥狀上潛伏期更長,傳染性更強,因此在防治方面無疑會面臨更大的困難。
 
  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,背后的技術手段正在發揮重要作用。
 
  在傳染病疫情的防治上,確定傳染源是  重要的一點。相比明顯的癥狀,此次疫情較長的潛伏期和春運流動無形中擴大了傳染范圍,因此加劇了疫情狀況。對于這一方面,大數據就發揮了作用。此前武漢市市長周先旺表示已有500萬人員出于春節節假以及疫情等因素流出武漢,而這一龐大的人員流動毫無疑問會增強潛在的傳染風險。
 
  對于這一點,百度地圖慧眼遷徙大數據通過數據定向、分析等途徑確定了500萬人員流出的方向。在1月1日至1月26日期間,武漢人員遷出地前十排行多為孝感、黃岡等省內市區。通過百度遷徙,用戶可以對全國乃至省市每天遷入遷出流動進行分析。在直觀的可視圖下,地方可以對疫情控制進行更加精準和嚴格的控制。
 
  例如在武漢遷出地上,不只是疫情爆發期間,在23日封城之前,我們也不難看出孝感和黃岡兩者遷出比例都排名前列,傳染風險性更高。從確診人數來看也確實如此,截至2020年1月31日24時,湖北省內確診人數分別為武漢(3215例)、黃岡(726例)以及孝感(628例)。在采取封鎖政策之后,除開武漢,黃岡和孝感等高遷出目的地也應當給予重視,避免出現“燈下黑”的情況。
 
  除開宏觀的人員流向,大數據還能夠應用于微觀用戶的運動軌跡。對于已確定感染人群來說,通過基于移動終端的軌跡,我們可以通過匯集的大數據來勾畫關系圖譜,進一步追蹤接觸者以進行隔離管理。
 
  這兩種應用場景并不相同,但在技術手段上還是依靠地理位置授權等數據。以百度為例,除開百度地圖應用的用戶位置感知,當用戶打開百度系等APP的時候,基于LBS我們可以同樣知悉用戶地理位置。除此之外,大數據也將會對用戶的支付、車票行程、住宿等信息進行整合分析。通過AI對于密集的  進行分析,我們將可以通過多個維度來篩出潛在傳染用戶,并且迅速采取措施斬斷彼此的聯系。
 
  5G在去年迎來了風口,而應用場景在此次疫情中也逐漸落地。由于擁有更大的帶寬、更低的時延優點,5G在數據傳輸上具有明顯優勢。在疫情爆發的時間段內,5G網絡的布設不僅可以讓診斷更加高效,同時還能夠有效減輕交叉感染的機會,從而增強疫情防控效果。無論是各省市醫院還是火神山、雷神山醫院,5G網絡加設都在其中起到了重要作用。
 
  通過5G網絡,對于醫院人流量情況相應部分可以實現實時高清視頻監控,同時醫生還能夠開展遠程視頻診療、遠程視頻會議,遠程手術,從而減少直接接觸,提高防控能力。不只是傳播維度的拓寬,5G網絡的高速率還保證了通訊的暢通,營造出更為暢通的信息環境。
 
  除開直接的信息通訊,5G網絡還帶來了“業務上云”的可能。例如在病患信息采集上,可以直接通過5G網絡實時反饋到醫生面前,減少直接接觸的機會。此外,病患的病歷還可以實現云上共享,打通彼此信息,從而便捷病情之間的診斷交流。
 
  大數據的處理離不開人工智能,而后者在疫情中所能發揮的作用也越來越多。此次疫情不僅本身具有較強的傳染性,在時間點上也碰上了流感爆發以及春運流動的時間點,因此病情人數不斷上升。也正因如此,在大規模傳染之后,現有的醫療資源勢必難以滿足抬升的病患用戶。
 
  為了提高效率,此前阿里巴巴達摩院推出了“智能疫情機器人”,通過語音識別、自然語義理解等人工智能技術,機器人可以針對疫情問題、就醫注意、防護措施進行回答。對于正常用戶、輕癥用戶來說,人工智能可以起到一定的答疑作用,避免醫療資源緊缺以及交叉感染的風險。
 
  人工智能還被應用于疫苗科研研發。通過AI技術的深度學習處理,它能夠便于科研人員進行數據分析、快速篩選文獻以及相應的測試工作。不僅如此,AI還可以應用于建立模型以觀察疫情傳播。早在之前,國內基于AI和大數據的流感實時預測模型便登上了《柳葉刀》的子刊,為傳染病預測提供了更加精準的邏輯框架。
 
  該模型由平安科技、平安智慧城市、重慶市疾病預防控制中心、陸軍軍醫大學和清華大學聯合完成,用以預測重慶市流感活動。通過對衛生系統內部流感監測數據、天氣數據、互聯網輿情等數據的監測分析,相關部門可以更好地把握疾病發生周期、預計活動,從而合理分配衛生醫療資源、引導居民進行預防。
 
  利用數據分析來確定疾病威脅等級,從而預測疫情爆發,在海外也已經有了相應健康公共風險評估機構。對于這一次疫情,加拿大BlueDot表示在去年12月底便已經發現了新型冠狀病毒的存在,并已向客戶進行了通報。應對疫情來襲,疫苗和療法是重中之重,但在往后的風險傳播中,人工智能勢必將會被更多地應用于預測疫情爆發。

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