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目前，新冠疫情的發(fā)展，可以說(shuō)無(wú)時(shí)無(wú)刻不在牽動(dòng)著大家的心。在這樣的歷史背景下，作為人工智能/數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的從業(yè)者，我們不妨來(lái)探討一下，AI在遏制類(lèi)似的疾病傳播中，可以起到什么樣的作用。

當(dāng)然，單純靠AI技術(shù)確實(shí)無(wú)法讓病毒停止傳播，在一定時(shí)期內(nèi)，也不可能取代人類(lèi)傳染病學(xué)專家的地位。但AI算法可以為病毒傳播的干預(yù)和預(yù)防決策提供信息，并且可以幫助優(yōu)化抗擊疫情的資源分配，甚至可以在引起病理學(xué)家的注意之前，就可以檢測(cè)到疫情爆發(fā)的早期跡象。

實(shí)際上，早在2014年，研究人員就借助數(shù)據(jù)分析模型對(duì)英國(guó)的HIV病毒的檢測(cè)和治療情況進(jìn)行了評(píng)估，并且成功地預(yù)測(cè)出了未知的病毒感染者。根據(jù)研究人員的推斷，在該模型的幫助下，即便不改變?nèi)藗兊男袨榱?xí)慣，新增感染人數(shù)也可以降低5%。

而到了2016年，佐治亞大學(xué)、加州大學(xué)和梅西大學(xué)組成了研究團(tuán)隊(duì)，開(kāi)發(fā)出了可以預(yù)測(cè)絲狀病毒傳播的AI程序。（大名鼎鼎的埃博拉病毒就是絲狀病毒的一種）由于蝙蝠是這類(lèi)病毒的常見(jiàn)宿主，并可以傳染給人類(lèi)，因此該AI程序選取和蝙蝠有關(guān)的57種特征（包括其生活史、生態(tài)因素和遺傳因素等），進(jìn)行建模，預(yù)測(cè)出哪些類(lèi)型的蝙蝠有可能攜帶絲狀病毒。據(jù)稱，該模型的準(zhǔn)確率達(dá)到了87%。

2017年，上述團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了后續(xù)研究——他們使用AI算法來(lái)預(yù)測(cè)在有限的公共財(cái)政預(yù)算下，如何使預(yù)防丙肝病毒傳播的工作能夠?qū)崿F(xiàn)最優(yōu)效果。通過(guò)訓(xùn)練，AI模型告訴研究人員，如果預(yù)算有10億美金，那么公共衛(wèi)生資金應(yīng)當(dāng)全部用于該傳染病的早期治療；但如果將預(yù)算增加到50億美金，則第一年最好安排60%的預(yù)算用于篩查，其余部分用于治療——同時(shí)，用于篩查的預(yù)算應(yīng)逐年下降——到第三年時(shí)，只需安排20%的預(yù)算用于篩查即可。

同一年，新加坡Saw Swee Hock公共衛(wèi)生學(xué)院和新加坡國(guó)家環(huán)境局環(huán)境衛(wèi)生研究所的科學(xué)家開(kāi)發(fā)了一種預(yù)測(cè)“登革熱”暴發(fā)的AI算法，該算法通過(guò)對(duì)近十年的歷史氣候數(shù)據(jù)和登革熱的季節(jié)性模式進(jìn)行分析，能夠提前四個(gè)月預(yù)測(cè)到疫情爆發(fā)的可能性。而一家名為Aime的初創(chuàng)公司緊隨其后，開(kāi)發(fā)出一種可以預(yù)測(cè)登革熱爆發(fā)時(shí)間與地點(diǎn)的AI模型，據(jù)悉該模型的準(zhǔn)確率達(dá)到了84%。做出類(lèi)似成果的還有日本愛(ài)媛大學(xué)，他們使用降雨和氣溫?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練了一個(gè)AI模型，用于預(yù)測(cè)菲律賓首都馬尼拉的登革熱感染情況。

2018年，南卡羅來(lái)納大學(xué)的科學(xué)家開(kāi)發(fā)了一個(gè)AI模型，用于幫助公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)提高其資金使用效率。通過(guò)使用印度和美國(guó)的預(yù)防結(jié)核病和淋病的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明，如果使用該模型替代現(xiàn)有的體制，每年可以減少約8000例結(jié)核病病例和約20000例淋病病例。

現(xiàn)在，讓我們?cè)侔涯抗廪D(zhuǎn)回到時(shí)下的新型冠狀病毒。據(jù)外媒報(bào)導(dǎo)，一家根據(jù)死亡病例數(shù)據(jù)和可治愈性數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)傳染病傳播風(fēng)險(xiǎn)的平臺(tái)MetaBiota正在和美方情報(bào)機(jī)構(gòu)和國(guó)防部合作，處理有關(guān)新型冠狀病毒的問(wèn)題。而另一家名為BlueDot的公司，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理算法，每天跟蹤65種不同語(yǔ)言的10萬(wàn)篇文章，以及大量旅行者的行程、飛行路線、某個(gè)地區(qū)的氣候溫度、當(dāng)?shù)厣蠓N類(lèi)等信息，跟蹤包括新型冠狀病毒在內(nèi)的100余種傳染病的傳播情況。

綜上所述，能夠自動(dòng)追蹤疾病傳播的AI系統(tǒng)，在未來(lái)幾年將會(huì)加速發(fā)展。BCC Research的分析師稱，到2023年，數(shù)字病理學(xué)和流行病學(xué)市場(chǎng)預(yù)計(jì)將達(dá)到102億美元（2018年為48億美元），這主要是由算力的不斷發(fā)展和模型特征工程方面的創(chuàng)新推動(dòng)。相信不久的將來(lái)，在該領(lǐng)域?qū)?huì)有越來(lái)越多的機(jī)會(huì)逐漸浮現(xiàn)出來(lái)。

圖片來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)

AI在遏制類(lèi)似的疾病傳播中，可以起到什么樣的作用？

AI在遏制類(lèi)似的疾病傳播中，可以起到什么樣的作用？