大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在COVID-19疫情防控中的應(yīng)用分析

曹文潔，劉 杰，張本龔

（武漢紡織大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)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(duì)全世界造成巨大影響。隨著世界范圍內(nèi)科學(xué)工作者對(duì)該病毒深入研究，逐漸對(duì)其有了較多的認(rèn)識(shí)。在此過程中，應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)分析等方法技術(shù)手段取得了階段性勝利。國(guó)家工業(yè)和信息化部早在2020年2月發(fā)布倡議書，倡議人工智能相關(guān)學(xué)會(huì)、聯(lián)盟、企事業(yè)單位充分發(fā)揮人工智能賦能效用，組織科研和生產(chǎn)力量以全力應(yīng)對(duì)新型冠狀病毒疫情。如何在這一關(guān)鍵時(shí)期利用大數(shù)據(jù)、人工智能等現(xiàn)代化治理手段打贏這場(chǎng)疫情防控戰(zhàn)，直接關(guān)系到人民生命健康安全和國(guó)家經(jīng)濟(jì)社會(huì)穩(wěn)定。本文主要梳理了疫情爆發(fā)以來，大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在COVID-19疫情防控中的實(shí)際應(yīng)用。

1 大數(shù)據(jù)、人工智能助力COVID-19防控的進(jìn)展

數(shù)字信息時(shí)代，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)引領(lǐng)了現(xiàn)代信息科技的發(fā)展，對(duì)醫(yī)學(xué)、生物學(xué)等眾多領(lǐng)域帶來了深遠(yuǎn)影響。針對(duì)2019年新型冠狀病毒病，國(guó)家采取了相關(guān)疫情防控措施。

1.1 大數(shù)據(jù)、AI助力新型冠狀病毒基因組測(cè)序與分析

新型冠狀病毒全基因組測(cè)序是研究病毒傳染源、進(jìn)化與變異、傳播途徑的基礎(chǔ)，也是實(shí)現(xiàn)疾病診斷、宿主-病原關(guān)系研究、藥物研制、疫苗研發(fā)的基礎(chǔ)。國(guó)內(nèi)各互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、公司為病毒基因組測(cè)序與分析提供服務(wù)、創(chuàng)造條件。

目前研究結(jié)果表明，新型冠狀病毒基因組序列較長(zhǎng)，快速檢測(cè)其基因組全貌極其困難。浙江省疾控中心借助 AI算法開發(fā)的全基因組檢測(cè)分析平臺(tái)，將常規(guī)人工病毒基因組測(cè)序數(shù)小時(shí)的工作內(nèi)容縮短至兩小時(shí)完成，全基因分析流程也由數(shù)小時(shí)縮短到半小時(shí)，且可有效防止因病毒變異而產(chǎn)生的漏檢。阿里巴巴集團(tuán)為公共科研機(jī)構(gòu)免費(fèi)開放新型冠狀病毒疫苗和新藥研發(fā)所需的一切 AI算力，以支持病毒基因測(cè)序、新藥研發(fā)、蛋白篩選等工作。百度研究院同時(shí)也為各基因檢測(cè)機(jī)構(gòu)、防疫中心和全世界科學(xué)研究中心免費(fèi)開放AI算法，提高了病毒RNA分析和空間結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)速度，空間華為云服務(wù)與AI技術(shù)為實(shí)時(shí)機(jī)動(dòng)的測(cè)序數(shù)據(jù)上云傳輸和計(jì)算實(shí)驗(yàn)提供了保證[1]。

對(duì)于此次病毒傳染源的追溯是明確新型冠狀病毒的傳播機(jī)制、避免疫情反復(fù)的關(guān)鍵任務(wù)?？蒲袑W(xué)者積極推進(jìn)利用深度學(xué)習(xí)方法推測(cè)病毒宿主的研究，基因組數(shù)據(jù)檢測(cè)與分析對(duì)探索新型冠狀病毒的源頭具有基礎(chǔ)性意義。通過大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)代替人力完成基因測(cè)序與分析等工作，大大縮短了病毒檢測(cè)與分析的時(shí)間，對(duì)尋找病毒發(fā)源地、研發(fā)疫苗藥物等具有重要意義。

1.2 醫(yī)療大數(shù)據(jù)、AI助力2019新型冠狀病毒病智能醫(yī)療診斷服務(wù)

醫(yī)療大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)對(duì)臨床診斷和遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)均發(fā)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(qiáng)等特點(diǎn)，病毒核酸檢測(cè)作為此次 2019新型冠狀病毒病重要的確診手段特異性強(qiáng)，臨床檢測(cè)上易出現(xiàn)假陰性情況，使得病毒核酸檢測(cè)在臨床應(yīng)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(jiǎn)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(xì)節(jié)，CT早期、進(jìn)展期、重癥期與吸收期有不同的影像學(xué)表現(xiàn)且與臨床病情緊密相關(guān)，能夠早期發(fā)現(xiàn)病灶，是臨床較好的確診手段，現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用于臨床篩檢病變和評(píng)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(shí)間內(nèi)需進(jìn)行多次復(fù)查，產(chǎn)生大量影像從而增加臨床醫(yī)生診斷的工作量。推想科技針對(duì) 2019新型冠狀病毒病研發(fā)的人工智能肺炎診斷系統(tǒng)，投入到華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院臨床應(yīng)用，可全自動(dòng)、快速、準(zhǔn)確地為醫(yī)生提供診療意見，提高診斷速度，減少患者院內(nèi)等待時(shí)間，大大降低院內(nèi)交叉感染的風(fēng)險(xiǎn)[6]。依圖醫(yī)療結(jié)合上海市公共衛(wèi)生臨床中心指導(dǎo)開發(fā)了 2019新型冠狀病毒病智能影像評(píng)價(jià)系統(tǒng)，在上海市公共衛(wèi)生臨床中心投入使用。系統(tǒng)采用創(chuàng)新的人工智能全肺定量分析技術(shù)，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(píng)價(jià)等服務(wù)，提升了精準(zhǔn)定量分析的效率，為臨床醫(yī)生決策提供更為準(zhǔn)確的依據(jù)，助力疫情防控[7]。華中科技大學(xué)與華為云等企業(yè)合作研發(fā)人工智能輔助醫(yī)學(xué)影像量化分析服務(wù)，運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺與醫(yī)學(xué)影像分析等 AI技術(shù)為臨床醫(yī)生提供CT量化結(jié)果，該服務(wù)使用華為自主研發(fā)的昇騰系列AI芯片，其強(qiáng)大的算力可實(shí)現(xiàn)單病例量化結(jié)果秒級(jí)輸出，AI輔助醫(yī)生復(fù)核的總體效率是純?nèi)斯ち炕u(píng)估速度的數(shù)十倍[8]。

武漢市火神山醫(yī)院5G網(wǎng)絡(luò)信號(hào)全面覆蓋，首個(gè)“遠(yuǎn)程會(huì)診平臺(tái)”投入使用，遠(yuǎn)在北京的醫(yī)療專家通過視頻在線問診，醫(yī)院配備有移動(dòng)攝像頭的醫(yī)用推車，一定程度上實(shí)現(xiàn)云查房?；鹕裆结t(yī)院遠(yuǎn)程視頻會(huì)議系統(tǒng)連接指揮會(huì)議室實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程指揮。醫(yī)院還配備信息系統(tǒng)、影像存儲(chǔ)傳輸系統(tǒng)，以保障患者入院治療的所有數(shù)據(jù)均通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)共享，極大地提高了診療效率。四川大學(xué)華西醫(yī)院快速建立“華西項(xiàng)目化工作模式”，在已有智慧醫(yī)療基礎(chǔ)上充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，通過華西醫(yī)院互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)開展疫情在線干預(yù)防控工作，避免人群聚集，快速整合院內(nèi)資源，高效應(yīng)對(duì)緊急疫情[9]。

賦能基層醫(yī)生，科大訊飛構(gòu)建 2019新型冠狀病毒病攻關(guān)團(tuán)隊(duì)幫助基層抵抗疫情，科大訊飛智醫(yī)助理平臺(tái)通過對(duì)感染肺炎的重點(diǎn)人群進(jìn)行篩查、防控，分析病歷繼而篩查潛在高?；颊?，外呼平臺(tái)的推出實(shí)現(xiàn)與民眾的及時(shí)通信。百度應(yīng)用軟件也開通了“在線問醫(yī)生”的服務(wù)，有效減輕基層醫(yī)務(wù)工作者的負(fù)擔(dān)。北京醫(yī)學(xué)會(huì)開通“北京市新型冠狀病毒感染肺炎在線醫(yī)生咨詢平臺(tái)”，采用5G、人工智能等技術(shù)手段使市民在家便可獲取預(yù)防、診治等權(quán)威資料和專業(yè)指導(dǎo)，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(yī)生緊缺的現(xiàn)狀，大大提升診斷的效率。遠(yuǎn)程診斷方式滿足了疫情影響下基層百姓的醫(yī)療需求，醫(yī)療落后地區(qū)可獲得高素質(zhì)專家診療指導(dǎo)，保證會(huì)診結(jié)果的高質(zhì)量和權(quán)威性。

1.3 大數(shù)據(jù)、AI助力2019新型冠狀病毒病疫苗研發(fā)和藥物篩選

傳染性疾病由于其特殊性，如果不及時(shí)控制會(huì)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(zhēng)、控制其傳播的最有效武器。

騰訊云組建了應(yīng)急工作小組，免費(fèi)開放云超算等能力。百度為疾控機(jī)構(gòu)、科研院所等單位提供技術(shù)支持，配套億級(jí)計(jì)算資源，成立專項(xiàng)基金，聯(lián)合大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)支持抗擊疫情的新藥篩選和研發(fā)。阿里云與全球健康藥物研發(fā)中心共同開發(fā)人工智能藥物研發(fā)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，對(duì)以往冠狀病毒有效的藥物進(jìn)行再探究，深入分析藥物分子性質(zhì)，對(duì)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行集成和挖掘，向科學(xué)界公開已有臨床數(shù)據(jù)，為新型冠狀病毒科學(xué)研究提供重要數(shù)據(jù)支撐。

新藥研發(fā)過程漫長(zhǎng)而復(fù)雜，包含新藥篩選、藥理分析、安全評(píng)價(jià)、臨床反應(yīng)等工作，對(duì)已有藥物的有效性篩選不失為一個(gè)高效、快速的手段。研究學(xué)者通過利用已有的分子庫和數(shù)據(jù)庫，篩選可能對(duì)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(yàn)性藥物已經(jīng)被鑒定出來并不斷進(jìn)行臨床驗(yàn)證[11]。大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)為藥物篩選創(chuàng)造了有利的條件，藥物篩選成果不斷，加速疫苗研發(fā)，為患者治療、疾病預(yù)防發(fā)揮巨大作用。

1.4 大數(shù)據(jù)、AI助力抗疫資源的生產(chǎn)組織與調(diào)度

大數(shù)據(jù)的運(yùn)用、人工智能設(shè)備如智能機(jī)器人的使用，優(yōu)化抗疫資源的組織調(diào)度，最大化資源利用率。

海爾公司開發(fā)了疫情醫(yī)療物資信息共享資源匯聚平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)抗疫資源精準(zhǔn)對(duì)接。電商平臺(tái)利用大數(shù)據(jù)+AI，進(jìn)行2019新型冠狀病毒病防疫醫(yī)療物資如口罩、防護(hù)服、消毒液等的假冒產(chǎn)品銷售和虛抬物價(jià)等行為的判斷，利用智能優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)物資和人員的合理優(yōu)化配置。胡卿漢等人針對(duì)2019新型冠狀病毒病防疫物資管理進(jìn)行基于區(qū)塊鏈架構(gòu)下防疫緊急物資供應(yīng)信息管理的研究，為定向捐贈(zèng)與供給提出有效建議[12]。

雷神山、火神山醫(yī)院使用智能遞送服務(wù)機(jī)器人，根據(jù)醫(yī)院需求完成遞送化驗(yàn)單、藥物等工作；消毒機(jī)器人進(jìn)行自行噴霧消毒、空氣凈化、紫外線消毒等工作；醫(yī)用送餐機(jī)器人在隔離區(qū)提供免接觸送餐服務(wù)，減少接觸傳染的可能性。多家人工智能企業(yè)研究推出具有功能多樣的機(jī)器人，應(yīng)用即時(shí)定位與地圖構(gòu)建技術(shù)、分布式調(diào)度技術(shù)，實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)實(shí)時(shí)定位、最優(yōu)路徑規(guī)劃和智能避障功能，確保機(jī)器人的智能性與機(jī)器人系統(tǒng)合作的高效性。測(cè)溫巡邏機(jī)器人協(xié)助一線民警完成防控、排查任務(wù)；智能化配藥機(jī)器人可實(shí)現(xiàn)操作人員不直接接觸藥物，調(diào)配過程由機(jī)器完成，避免藥物交叉污染和空氣污染；智能疫情機(jī)器人完成在線咨詢、網(wǎng)絡(luò)問診、重點(diǎn)群體關(guān)懷等任務(wù)[13]。大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)，提高了應(yīng)急物資配置的調(diào)度效率。AI機(jī)器人協(xié)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(fēng)險(xiǎn)，提高了工作效率。

1.5 大數(shù)據(jù)、AI助力2019新型冠狀病毒病疫情溯源與監(jiān)測(cè)預(yù)警

電信大數(shù)據(jù)對(duì)疫情溯源和監(jiān)測(cè)具有重要意義。我國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及率高于全球平均水平，疫情期間新聞?lì)愜浖蛻?yīng)用小程序動(dòng)態(tài)更新各地區(qū)確診病例人數(shù)、疑似病例人數(shù)、死亡人數(shù)、確診病例出行軌跡與乘坐公共交通車次信息等最新數(shù)據(jù)，公眾可根據(jù)本地區(qū)疫情變化情況及時(shí)加強(qiáng)自身防護(hù)，市區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)有關(guān)部門基層組織者可及時(shí)調(diào)整政策措施。

國(guó)家電網(wǎng)電力公司開發(fā)大數(shù)據(jù)分析算法，對(duì)用電數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，根據(jù)用電量判斷社區(qū)中是否有獨(dú)居人群、居家隔離人群，從而進(jìn)行針對(duì)性的幫助與服務(wù)。通過城市用電量數(shù)據(jù)了解復(fù)工情況，從宏觀上掌握國(guó)家復(fù)工趨勢(shì)，電力大數(shù)據(jù)對(duì)疫情監(jiān)測(cè)防控和政策制定實(shí)施具有重要參考價(jià)值。

百度、騰訊等公司以APP方式精確到小區(qū)向公眾發(fā)布確診病例的詳細(xì)位置及周邊確診病例數(shù)量，同時(shí)建立疫情期間城市熱力圖，細(xì)化到每一個(gè)縣，避免人口過度密集。百度大數(shù)據(jù)通過基于移動(dòng)終端的軌跡對(duì)確診人群勾畫關(guān)系圖譜，進(jìn)一步追蹤接觸者以進(jìn)行隔離管理。高德地圖則對(duì)旅途經(jīng)過地的疫情情況、管理要求、路況及返程所需時(shí)間等進(jìn)行列出，方便返程人員提前做好準(zhǔn)備。工信部統(tǒng)籌三大電信運(yùn)營(yíng)商推出用戶行程查詢服務(wù)，用戶通過掃碼等方式證明無疫區(qū)行程，個(gè)人自證服務(wù)提高疫情管理效率，保證監(jiān)控的準(zhǔn)確性。

百度通過人工智能技術(shù)建立口罩人臉檢測(cè)及分類模型，快速識(shí)別人臉是否佩戴口罩。AI智能測(cè)溫儀集人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)于一身，采用 AI測(cè)溫儀的監(jiān)控測(cè)量系統(tǒng)通過溫感攝像頭結(jié)合人臉識(shí)別、熱成像體溫檢測(cè)等技術(shù)形成數(shù)據(jù)報(bào)表，系統(tǒng)自動(dòng)啟動(dòng)預(yù)警機(jī)制。雷、火神山醫(yī)院采用全自動(dòng)紅外熱成像測(cè)溫告警系統(tǒng)以監(jiān)控醫(yī)院人群的體溫狀況，智能監(jiān)控管理設(shè)備實(shí)現(xiàn)對(duì)病患及周邊環(huán)境的有效遠(yuǎn)程監(jiān)控。智能測(cè)溫、監(jiān)控系統(tǒng)用于各類人員密集場(chǎng)所，減少監(jiān)測(cè)人員的感染風(fēng)險(xiǎn)，大大提升檢測(cè)效率[14]。

支付寶為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)復(fù)工管理開發(fā)健康碼模式，率先在杭州市實(shí)施市民和擬進(jìn)入杭州人員的“綠碼、紅碼、黃碼”三色動(dòng)態(tài)管理。健康碼基于政府?dāng)?shù)字化管理體系、實(shí)名認(rèn)證、大數(shù)據(jù)等產(chǎn)生，疫情期間領(lǐng)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(fā)全國(guó)統(tǒng)一的健康碼系統(tǒng)以推向全國(guó)。健康碼系統(tǒng)是大數(shù)據(jù)數(shù)字助力抗疫的又一體現(xiàn)，為精準(zhǔn)疫情防控和復(fù)工復(fù)產(chǎn)提供雙重支撐。

較早地預(yù)測(cè)疫情爆發(fā)是降低傳染病危險(xiǎn)性最有效的方法。國(guó)內(nèi)外，有很多公司和科研機(jī)構(gòu)通過構(gòu)建模型進(jìn)行傳染病疫情預(yù)測(cè)，大數(shù)據(jù)、人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法是傳染病疫情預(yù)測(cè)模型構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)方法[15,16]。政府、企業(yè)也積極構(gòu)建疫情直報(bào)管理系統(tǒng)來防控傳染病的爆發(fā)，中國(guó)疾病預(yù)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(fā)公共衛(wèi)生事件監(jiān)測(cè)信息系統(tǒng)即網(wǎng)絡(luò)直報(bào)系統(tǒng)，系統(tǒng)覆蓋全國(guó)，一旦出現(xiàn)傳染性病例并在此系統(tǒng)上報(bào)告，中國(guó)疾病預(yù)防控制中心第一時(shí)間便能了解情況，立即派人進(jìn)行流行病學(xué)調(diào)查、病人訪查、采取樣本等工作，快速發(fā)現(xiàn)疫情、防控疫情[17]。

電信運(yùn)營(yíng)商、電力系統(tǒng)、衛(wèi)生健康委員會(huì)、交通系統(tǒng)、工信部門的大數(shù)據(jù)結(jié)合數(shù)據(jù)分析模型、人工智能檢測(cè)分類技術(shù)，有利于在公共衛(wèi)生監(jiān)測(cè)、疫情預(yù)警管理等方面提高疫情檢測(cè)的靈敏度，快速指導(dǎo)公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)合理分配資源，協(xié)助政府開展疫情防控工作[18]。

2 展望與對(duì)策建議

隨著大數(shù)據(jù)與人工智能時(shí)代的到來，如何利用這些先進(jìn)的技術(shù)服務(wù)社會(huì)，提高社會(huì)各方面特別是對(duì)公共衛(wèi)生突發(fā)事件的應(yīng)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(shù)據(jù)技術(shù)助力 2019新型冠狀病毒的疫情防控，我們發(fā)現(xiàn)目前大數(shù)據(jù)與人工智能的應(yīng)用和社會(huì)實(shí)際需求還存在一些差距。主要表現(xiàn)在：第一、在利用大數(shù)據(jù)監(jiān)控、預(yù)警與引導(dǎo)輿情傳播方面略顯滯后；第二、涉及疫情傳播大數(shù)據(jù)采集硬件建設(shè)還需進(jìn)一步加強(qiáng)；第三、涉及疫情傳播科學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究本身暴露出不足；第四、如何保護(hù)個(gè)人大數(shù)據(jù)隱私，目前尚缺乏完善的法律保護(hù)。為了進(jìn)一步發(fā)揮大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在服務(wù)社會(huì)方面的作用，我們認(rèn)為今后至少要做好以下幾個(gè)方面的工作：

（1）加大對(duì)涉及疫情傳播科學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究投入力度，研發(fā)基于新型冠狀病毒知識(shí)庫與病例庫，構(gòu)建AI診斷模型實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能診斷，深入研發(fā)AI遠(yuǎn)程診斷專家系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)真正的智慧醫(yī)療。

（2）加速構(gòu)建全國(guó)范圍內(nèi)協(xié)調(diào)一致的傳染病疫情防控AI預(yù)警系統(tǒng)，建設(shè)政府主導(dǎo)、專家指導(dǎo)、多部門參與、惠及全體人民的基于云計(jì)算的安全可靠、實(shí)時(shí)準(zhǔn)確、全方位、多層次、高效的大數(shù)據(jù)信息網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，完善傳染病爆發(fā)預(yù)警機(jī)制和應(yīng)急反應(yīng)框架，實(shí)現(xiàn)國(guó)家各級(jí)各部門聯(lián)防聯(lián)控。

（3）加大涉及疫情傳播大數(shù)據(jù)采集硬件建設(shè)力度，將基站定位、衛(wèi)星導(dǎo)航、數(shù)字地圖定位相結(jié)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(shù)據(jù)保護(hù)法律法規(guī)建設(shè)，加強(qiáng)對(duì)個(gè)人隱私、數(shù)據(jù)資源的管控，嚴(yán)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(yù)警系統(tǒng)的地方防疫響應(yīng)措施落地，各地方政府和醫(yī)療機(jī)構(gòu)積極采用現(xiàn)代科技手段落實(shí)各項(xiàng)政策，發(fā)揮大數(shù)據(jù)分析、AI預(yù)警系統(tǒng)在疫情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、資源調(diào)度、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、績(jī)效管理、輔助決策等方面的作用。

（6）加強(qiáng)地方、基層基于AI技術(shù)的防疫人才培養(yǎng)力度，國(guó)家應(yīng)呼吁并支持高校增設(shè)傳染病學(xué)專業(yè)、急救專業(yè)，加大生物信息學(xué)、疫情信息化防控、傳染病預(yù)防防治等相關(guān)基礎(chǔ)性理論研究，加強(qiáng)對(duì)實(shí)地應(yīng)對(duì)重大疫情人才的培養(yǎng)，鼓勵(lì)傳染病學(xué)、生物醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、影像學(xué)等相關(guān)醫(yī)學(xué)專業(yè)與計(jì)算機(jī)、人工智能、大數(shù)據(jù)等專業(yè)的跨學(xué)科結(jié)合，建立整合傳染病、感染病等的學(xué)科體系和研究平臺(tái)[19]。