当AI乐成预测疫情，人类掌控病毒流传另有多远

文 | 李凌波，吴凡，宦羽茜，赵祚潮

新冠肺炎疫情仍在全球各地迅速伸张，死亡人数不停攀升。这场全球性灾难对全世界的经济、政治、文化将发生深远的影响。在控制疫情的同时，我们也需要反思如何才气防止以后类似的灾难再次发生。

事实上，早在2019年12月31日，加拿大人工智能康健监测平台BlueDot，就向其客户发出了第一条有关疫情的警告。这早于世界卫生组织（2020年1月9日）和美国疾控中心（2020年1月6日）公布疫情警告的时间。

之所以BlueDot能早于世界各大卫生组织公布疫情预警，正是因为BlueDot应用人工智能技术、自然语言处置惩罚以及网络爬虫技术不中断地收集、分析世界各地关于疾病和重大公共卫生事件的陈诉和评论，高效地从海量的数据中提取出关键的数据，并智能地判断全球疫情大暴发的可能性。

但准确预测疫情并非一件易事，这包罗海量数据的收集和处置惩罚、针对有效信息的筛选、虚假信息的自动剔除等。若是靠人为地处置惩罚这些数据，不仅效率低下，而且很难保证信息的有效和实时，尤其是在疫情的初期，仅有一些琐碎的有效信息夹杂在林林总总的信息“噪音”之中的情况下，更是如此。

所幸，人工智能技术正是处置惩罚海量数据的能手。人工智能技术让盘算机在某个领域拥有一定的学习能力，并能将学习到的知识应用到真实的场景中，辅助人类做决议。

人工智能技术预测疫情体现不俗

早在2015年，英国伦敦大学学院的研究员就实验联合人工智能与互联网信息（例如Twitter信息与评论）对大盛行病的流传举行了有效的预测。该科研结果揭晓在了2015年的Scientific Reports。今后，伦敦大学学院的科学家们通过继续收集差别的互联网数据（例如搜索引擎指数），大大提高了人工智能模型对疫情的伸张预测的准确度。

在预测疫情趋势方面，基于疫情高危人群相关数据，联合疫情新增确诊、疑似、 死亡、治愈病例数，借助流传动力学模型、动态熏染模型、 回归模型等大数据分析模型和实践技术，人工智能技术不仅可以展示发病热力漫衍和密切接触者的风险热力漫衍，还可以举行疫情峰值拐点等大态势研判。

▲图片泉源：新京报网

在预测疫情流传和追根溯源方面，使用深度学习等新兴人工智能技术，团结出行轨迹流动信息、社交信息、消费数据、袒露接触史等大量数据举行科学建模，可以凭据病患确诊顺序和密切接触人员等信息定位时空碰撞点，进而推算出疾病流传路径，为感染病溯源分析提供理论依据。

这与传统的疫情流传预警系统截然不同。传统系统绘制病毒的潜在流传情况并向有关部门发出警报，可能需要数周时间，而政府有时会在几周或几个月后才宣布数据。

现在，由于人工智能和大数据已经彻底改变了感染病暴发路径的追踪和预测方法，实时预测和提前预警已成为可能。

通过使用互联性越来越强、移动化的世界所生成的信息，好比从搜索关键字数据频率，人们点击维基百科页面的位置等种种信息等，用深度学习等人工智能技术联合云端处置惩罚技术就可以实现海量的数据挖掘。

BlueDot正是应用了人工智能技术，对海量的文本数据举行分析和筛选，才气快速准确地预测到这次新冠病毒导致的疫情。

使用自然语言处置惩罚和机械学习算法来检察卫生组织的声明、商业航班、牲畜康健陈诉、卫星气候数据和新闻报道，不仅可以预测盛行病的开始，还可以预测它将如何流传。

基于人工智能的快速疫情预测为这场疫情战争分夺秒，大大提高了抗疫措施的时效性，让防疫措施有的放矢。

现阶段AI疫情预测还需人工干预

然而，现阶段人工智能在疫情预测的历程中还需要一定水平的人工干预，需要人们更深入地研究差别的疫情案例。

受限于现在人工智能技术，疫情预测系统极易被触发、被忽略，同时系统还可能生成大量的假阳性效果。

正如开发BlueDot的公司“HealthMap”的开办人，约翰·布朗斯坦所说，“数据会基于人们在网上的行为不停变化，所以你必须不停重新调整你的算法”。

同样BlueDot的疫情预测系统也需要包罗地理信息系统、空间分析、盘算机科学，临床感染病、旅游和热带医学以及公共卫生方面的医学专家来审查人工智能标志的信息。

▲图片泉源：新京报网

相信随着人工智能的不停生长和算力的不停提升，更泛化的人工智能，或基于数据自适应的算法实现也将会酿成可能。

使用人工智能技术做疫情预测还在一定水平上依赖于数据的质量和可得性。好比一旦疫情为人所知，政府开始克制地域或者国家间的人员流动，旅行模式就发生了变化。继续使用航空公司的历史数据来用人工智能作为预测将会降低模型的准确性。

而使用人工智能处置惩罚智能设备的实时地理数据，可以更好地分析疫情的离合和流传轨迹。

以色列政府接纳反恐级此外技术监控来追踪疫情，通过严密监控人们的智能手机和面部摄像头以及体温陈诉，可以快速识别病毒携带者并提醒与熏染者的距离。不外在重视数据隐私的西方国家，这种数据的可得性将会限制并影响人工智能技术的体现。

人工智能预测疫情尚有提升空间

虽然人工智能在疫情流传预测中发挥了重大作用，但从这次疫情生长历程来看，人工智能仍有很大空间值得挖掘和提升。

现在公然渠道获取的疫情数据口径、数据统计时间等维度不统一、数据源混杂重复、数据质量不高，为人工智能处置惩罚分析带来很大难题，极大地影响了预测系统的稳健性与准确性。

而且各厂商之间的人工智能预测模型所需的数据流通不足，差别的预测系统之间的数据是疏散割裂，进而数据的价值、人工智能的模型不能获得最大化的使用。这些都是人工智能技术用于预测疫情所急需解决的问题。

使用AI技术，我们将不仅可以准确地预测类似本次新型冠状病毒的疫情，还可以在疫情控制、病情诊断、疫苗研发，以及社会经济等方面资助我们轻松战胜未来可能发生的其他疫情。

就像石油在第二次第三次工业革掷中的作用一样，人工智能技术在第四次工业革命起到了至关重要的作用。相信，在未来面临疫情时，有了人工智能的助力，我们将可以从容应对，不再恐慌。

□李凌波，吴凡，宦羽茜，赵祚潮（图灵智能科技研究员）

编辑：李碧莹 校对：卢茜

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