大數據與人工智能技術在COVID-19疫情防控中的應用分析

曹文潔，劉 杰，張本龔

（武漢紡織大學 數學與計算機學院，湖北 武漢430073）

2019年12月以來，由新型冠狀病毒感染引起肺炎疫情對全世界造成巨大影響。隨著世界范圍內科學工作者對該病毒深入研究，逐漸對其有了較多的認識。在此過程中，應用人工智能、大數據分析等方法技術手段取得了階段性勝利。國家工業和信息化部早在2020年2月發布倡議書，倡議人工智能相關學會、聯盟、企事業單位充分發揮人工智能賦能效用，組織科研和生產力量以全力應對新型冠狀病毒疫情。如何在這一關鍵時期利用大數據、人工智能等現代化治理手段打贏這場疫情防控戰，直接關系到人民生命健康安全和國家經濟社會穩定。本文主要梳理了疫情爆發以來，大數據與人工智能技術在COVID-19疫情防控中的實際應用。

1 大數據、人工智能助力COVID-19防控的進展

數字信息時代，大數據和人工智能技術引領了現代信息科技的發展，對醫學、生物學等眾多領域帶來了深遠影響。針對2019年新型冠狀病毒病，國家采取了相關疫情防控措施。

1.1 大數據、AI助力新型冠狀病毒基因組測序與分析

新型冠狀病毒全基因組測序是研究病毒傳染源、進化與變異、傳播途徑的基礎，也是實現疾病診斷、宿主-病原關系研究、藥物研制、疫苗研發的基礎。國內各互聯網企業、公司為病毒基因組測序與分析提供服務、創造條件。

目前研究結果表明，新型冠狀病毒基因組序列較長，快速檢測其基因組全貌極其困難。浙江省疾控中心借助 AI算法開發的全基因組檢測分析平臺，將常規人工病毒基因組測序數小時的工作內容縮短至兩小時完成，全基因分析流程也由數小時縮短到半小時，且可有效防止因病毒變異而產生的漏檢。阿里巴巴集團為公共科研機構免費開放新型冠狀病毒疫苗和新藥研發所需的一切 AI算力，以支持病毒基因測序、新藥研發、蛋白篩選等工作。百度研究院同時也為各基因檢測機構、防疫中心和全世界科學研究中心免費開放AI算法，提高了病毒RNA分析和空間結構預測速度，空間華為云服務與AI技術為實時機動的測序數據上云傳輸和計算實驗提供了保證[1]。

對于此次病毒傳染源的追溯是明確新型冠狀病毒的傳播機制、避免疫情反復的關鍵任務。科研學者積極推進利用深度學習方法推測病毒宿主的研究，基因組數據檢測與分析對探索新型冠狀病毒的源頭具有基礎性意義。通過大數據、人工智能技術代替人力完成基因測序與分析等工作，大大縮短了病毒檢測與分析的時間，對尋找病毒發源地、研發疫苗藥物等具有重要意義。

1.2 醫療大數據、AI助力2019新型冠狀病毒病智能醫療診斷服務

醫療大數據、人工智能技術對臨床診斷和遠程醫療服務均發揮重要作用。新型冠狀病毒具有傳播速度快、臨床癥狀不典型、傳染性強等特點，病毒核酸檢測作為此次 2019新型冠狀病毒病重要的確診手段特異性強，臨床檢測上易出現假陰性情況，使得病毒核酸檢測在臨床應用中遇到了難題[2,3]。胸部X線檢查的空間分辨率較好，但密度分辨率差，肺部病變漏診率較高。HRCT（高分辨率 CT）檢查簡便快捷，CT 為斷面影像，沒有重疊，多平面、多方位顯示病灶的細節，CT早期、進展期、重癥期與吸收期有不同的影像學表現且與臨床病情緊密相關，能夠早期發現病灶，是臨床較好的確診手段，現已被廣泛應用于臨床篩檢病變和評估病灶范圍[4,5]。

2019新型冠狀病毒病患者治療過程中病灶變化快, 短時間內需進行多次復查，產生大量影像從而增加臨床醫生診斷的工作量。推想科技針對 2019新型冠狀病毒病研發的人工智能肺炎診斷系統，投入到華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院臨床應用，可全自動、快速、準確地為醫生提供診療意見，提高診斷速度，減少患者院內等待時間，大大降低院內交叉感染的風險[6]。依圖醫療結合上海市公共衛生臨床中心指導開發了 2019新型冠狀病毒病智能影像評價系統，在上海市公共衛生臨床中心投入使用。系統采用創新的人工智能全肺定量分析技術，為臨床專家提供基于CT影像的智能化病灶定量分析、療效評價等服務，提升了精準定量分析的效率，為臨床醫生決策提供更為準確的依據，助力疫情防控[7]。華中科技大學與華為云等企業合作研發人工智能輔助醫學影像量化分析服務，運用計算機視覺與醫學影像分析等 AI技術為臨床醫生提供CT量化結果，該服務使用華為自主研發的昇騰系列AI芯片，其強大的算力可實現單病例量化結果秒級輸出，AI輔助醫生復核的總體效率是純人工量化評估速度的數十倍[8]。

武漢市火神山醫院5G網絡信號全面覆蓋，首個“遠程會診平臺”投入使用，遠在北京的醫療專家通過視頻在線問診，醫院配備有移動攝像頭的醫用推車，一定程度上實現云查房。火神山醫院遠程視頻會議系統連接指揮會議室實現了遠程指揮。醫院還配備信息系統、影像存儲傳輸系統，以保障患者入院治療的所有數據均通過網絡實時共享，極大地提高了診療效率。四川大學華西醫院快速建立“華西項目化工作模式”，在已有智慧醫療基礎上充分發揮互聯網、人工智能、大數據的優勢，通過華西醫院互聯網平臺開展疫情在線干預防控工作，避免人群聚集，快速整合院內資源，高效應對緊急疫情[9]。

賦能基層醫生，科大訊飛構建 2019新型冠狀病毒病攻關團隊幫助基層抵抗疫情，科大訊飛智醫助理平臺通過對感染肺炎的重點人群進行篩查、防控，分析病歷繼而篩查潛在高危患者，外呼平臺的推出實現與民眾的及時通信。百度應用軟件也開通了“在線問醫生”的服務，有效減輕基層醫務工作者的負擔。北京醫學會開通“北京市新型冠狀病毒感染肺炎在線醫生咨詢平臺”，采用5G、人工智能等技術手段使市民在家便可獲取預防、診治等權威資料和專業指導，為民眾提供高效、可靠的智能病情咨詢和分析[10]。

AI助力新型冠狀病毒臨床診斷，緩解了一線影像醫生緊缺的現狀，大大提升診斷的效率。遠程診斷方式滿足了疫情影響下基層百姓的醫療需求，醫療落后地區可獲得高素質專家診療指導，保證會診結果的高質量和權威性。

1.3 大數據、AI助力2019新型冠狀病毒病疫苗研發和藥物篩選

傳染性疾病由于其特殊性，如果不及時控制會造成大量人員感染。藥物的使用、疫苗的研制則是人類與傳染病作斗爭、控制其傳播的最有效武器。

騰訊云組建了應急工作小組，免費開放云超算等能力。百度為疾控機構、科研院所等單位提供技術支持，配套億級計算資源，成立專項基金，聯合大數據、人工智能技術支持抗擊疫情的新藥篩選和研發。阿里云與全球健康藥物研發中心共同開發人工智能藥物研發大數據平臺，對以往冠狀病毒有效的藥物進行再探究，深入分析藥物分子性質，對已有數據進行集成和挖掘，向科學界公開已有臨床數據，為新型冠狀病毒科學研究提供重要數據支撐。

新藥研發過程漫長而復雜，包含新藥篩選、藥理分析、安全評價、臨床反應等工作，對已有藥物的有效性篩選不失為一個高效、快速的手段。研究學者通過利用已有的分子庫和數據庫，篩選可能對新型冠狀病毒有療效的藥物，目前多種老藥新用的藥物和試驗性藥物已經被鑒定出來并不斷進行臨床驗證[11]。大數據技術、人工智能技術為藥物篩選創造了有利的條件，藥物篩選成果不斷，加速疫苗研發，為患者治療、疾病預防發揮巨大作用。

1.4 大數據、AI助力抗疫資源的生產組織與調度

大數據的運用、人工智能設備如智能機器人的使用，優化抗疫資源的組織調度，最大化資源利用率。

海爾公司開發了疫情醫療物資信息共享資源匯聚平臺，實現抗疫資源精準對接。電商平臺利用大數據+AI，進行2019新型冠狀病毒病防疫醫療物資如口罩、防護服、消毒液等的假冒產品銷售和虛抬物價等行為的判斷，利用智能優化，實現物資和人員的合理優化配置。胡卿漢等人針對2019新型冠狀病毒病防疫物資管理進行基于區塊鏈架構下防疫緊急物資供應信息管理的研究，為定向捐贈與供給提出有效建議[12]。

雷神山、火神山醫院使用智能遞送服務機器人，根據醫院需求完成遞送化驗單、藥物等工作；消毒機器人進行自行噴霧消毒、空氣凈化、紫外線消毒等工作；醫用送餐機器人在隔離區提供免接觸送餐服務，減少接觸傳染的可能性。多家人工智能企業研究推出具有功能多樣的機器人，應用即時定位與地圖構建技術、分布式調度技術，實現厘米級實時定位、最優路徑規劃和智能避障功能，確保機器人的智能性與機器人系統合作的高效性。測溫巡邏機器人協助一線民警完成防控、排查任務；智能化配藥機器人可實現操作人員不直接接觸藥物，調配過程由機器完成，避免藥物交叉污染和空氣污染；智能疫情機器人完成在線咨詢、網絡問診、重點群體關懷等任務[13]。大數據信息平臺，提高了應急物資配置的調度效率。AI機器人協助各部門防控疫情，有效減少直接接觸，降低工作人員被感染的風險，提高了工作效率。

1.5 大數據、AI助力2019新型冠狀病毒病疫情溯源與監測預警

電信大數據對疫情溯源和監測具有重要意義。我國移動互聯網的普及率高于全球平均水平，疫情期間新聞類軟件和應用小程序動態更新各地區確診病例人數、疑似病例人數、死亡人數、確診病例出行軌跡與乘坐公共交通車次信息等最新數據，公眾可根據本地區疫情變化情況及時加強自身防護，市區鄉鎮有關部門基層組織者可及時調整政策措施。

國家電網電力公司開發大數據分析算法，對用電數據進行分析，根據用電量判斷社區中是否有獨居人群、居家隔離人群，從而進行針對性的幫助與服務。通過城市用電量數據了解復工情況，從宏觀上掌握國家復工趨勢，電力大數據對疫情監測防控和政策制定實施具有重要參考價值。

百度、騰訊等公司以APP方式精確到小區向公眾發布確診病例的詳細位置及周邊確診病例數量，同時建立疫情期間城市熱力圖，細化到每一個縣，避免人口過度密集。百度大數據通過基于移動終端的軌跡對確診人群勾畫關系圖譜，進一步追蹤接觸者以進行隔離管理。高德地圖則對旅途經過地的疫情情況、管理要求、路況及返程所需時間等進行列出，方便返程人員提前做好準備。工信部統籌三大電信運營商推出用戶行程查詢服務，用戶通過掃碼等方式證明無疫區行程，個人自證服務提高疫情管理效率，保證監控的準確性。

百度通過人工智能技術建立口罩人臉檢測及分類模型，快速識別人臉是否佩戴口罩。AI智能測溫儀集人工智能和大數據技術于一身，采用 AI測溫儀的監控測量系統通過溫感攝像頭結合人臉識別、熱成像體溫檢測等技術形成數據報表，系統自動啟動預警機制。雷、火神山醫院采用全自動紅外熱成像測溫告警系統以監控醫院人群的體溫狀況，智能監控管理設備實現對病患及周邊環境的有效遠程監控。智能測溫、監控系統用于各類人員密集場所，減少監測人員的感染風險，大大提升檢測效率[14]。

支付寶為實現精準復工管理開發健康碼模式，率先在杭州市實施市民和擬進入杭州人員的“綠碼、紅碼、黃碼”三色動態管理。健康碼基于政府數字化管理體系、實名認證、大數據等產生，疫情期間領取綠色碼的人員憑碼通行，黃碼和紅碼需自行隔離。支付寶加速研發全國統一的健康碼系統以推向全國。健康碼系統是大數據數字助力抗疫的又一體現，為精準疫情防控和復工復產提供雙重支撐。

較早地預測疫情爆發是降低傳染病危險性最有效的方法。國內外，有很多公司和科研機構通過構建模型進行傳染病疫情預測，大數據、人工智能機器學習算法是傳染病疫情預測模型構建的關鍵技術方法[15,16]。政府、企業也積極構建疫情直報管理系統來防控傳染病的爆發，中國疾病預防控制中心繼SARS疫情之后建立了全球最大的傳染病與突發公共衛生事件監測信息系統即網絡直報系統，系統覆蓋全國，一旦出現傳染性病例并在此系統上報告，中國疾病預防控制中心第一時間便能了解情況，立即派人進行流行病學調查、病人訪查、采取樣本等工作，快速發現疫情、防控疫情[17]。

電信運營商、電力系統、衛生健康委員會、交通系統、工信部門的大數據結合數據分析模型、人工智能檢測分類技術，有利于在公共衛生監測、疫情預警管理等方面提高疫情檢測的靈敏度，快速指導公共衛生機構合理分配資源，協助政府開展疫情防控工作[18]。

2 展望與對策建議

隨著大數據與人工智能時代的到來，如何利用這些先進的技術服務社會，提高社會各方面特別是對公共衛生突發事件的應急處理能力，是擺在人們面前不可回避的難題。通過本次利用人工智能與大數據技術助力 2019新型冠狀病毒的疫情防控，我們發現目前大數據與人工智能的應用和社會實際需求還存在一些差距。主要表現在：第一、在利用大數據監控、預警與引導輿情傳播方面略顯滯后；第二、涉及疫情傳播大數據采集硬件建設還需進一步加強；第三、涉及疫情傳播科學大數據應用研究本身暴露出不足；第四、如何保護個人大數據隱私，目前尚缺乏完善的法律保護。為了進一步發揮大數據與人工智能技術在服務社會方面的作用，我們認為今后至少要做好以下幾個方面的工作：

（1）加大對涉及疫情傳播科學大數據應用研究投入力度，研發基于新型冠狀病毒知識庫與病例庫，構建AI診斷模型實現機器智能診斷，深入研發AI遠程診斷專家系統以實現真正的智慧醫療。

（2）加速構建全國范圍內協調一致的傳染病疫情防控AI預警系統，建設政府主導、專家指導、多部門參與、惠及全體人民的基于云計算的安全可靠、實時準確、全方位、多層次、高效的大數據信息網絡平臺，完善傳染病爆發預警機制和應急反應框架，實現國家各級各部門聯防聯控。

（3）加大涉及疫情傳播大數據采集硬件建設力度，將基站定位、衛星導航、數字地圖定位相結合，提升用戶覆蓋率和定位精度。

（4）完善涉及疫情傳播隱私大數據保護法律法規建設，加強對個人隱私、數據資源的管控，嚴厲打擊惡意侵犯泄漏他人隱私的行為和組織。

（5）加快基于AI預警系統的地方防疫響應措施落地，各地方政府和醫療機構積極采用現代科技手段落實各項政策，發揮大數據分析、AI預警系統在疫情風險預測、資源調度、風險評估、績效管理、輔助決策等方面的作用。

（6）加強地方、基層基于AI技術的防疫人才培養力度，國家應呼吁并支持高校增設傳染病學專業、急救專業，加大生物信息學、疫情信息化防控、傳染病預防防治等相關基礎性理論研究，加強對實地應對重大疫情人才的培養，鼓勵傳染病學、生物醫學、臨床醫學、影像學等相關醫學專業與計算機、人工智能、大數據等專業的跨學科結合，建立整合傳染病、感染病等的學科體系和研究平臺[19]。