科技抗击疫情,人工智能+大数据
2020年02月03日 由 TGS 发表
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随着产业需求的变化,5G、AI以及大数据等新技术风口密集爆发,为传统行业赋能全新价值。在近期爆发的疫情当中,为了实现更好的管控防治效果,不少企业纷纷应用诸多技术手段来抗击疫情。对比2003年肆虐的非典疫情,此次的疫情在症状上潜伏期更长,传染性更强,因此在防治方面无疑会面临更大的困难。
大疫当前,争分夺秒,监控人员流向、潜在传染人群、切断传染源,在这场“战疫”中,这些都是亟待解决的问题。虽然疫情的传播性更强,但相比2003年,当下也有了更多的新颖技术来进行应对。
在这场疫情抗击中,背后的技术手段正在发挥重要作用。
百度AI、大数据发力
1月30日,百度研究院宣布,将向各基因检测机构、防疫中心及全世界科学研究中心免费开放线性时间算法 LinearFold 以及世界上现有最快的 RNA 结构预测网站,以提升新型冠状病毒 RNA 空间结构预测速度,助力抗击疫情。
据百度研究院的科学家透露,LinearFold 算法可将此次新型冠状病毒的全基因组二级结构预测从55分钟缩短至27秒,提速120倍,节省了两个数量级的等待时间。与此同时,百度开放 LinearFold 网站给全世界科学家免费使用,较同类网站相比,在 RNA 结构预测速度和序列长度方面,该网站都具有明显优势,在预测速度上无出其右,而且能处理的最长序列长度达10万碱基,能满足对 RNA 病毒全基因组结构预测的要求。
针对疫情防控工作中基层社区居民排查、快速摸清健康情况和流动情况的需求,百度推出针对疫情防控的智能外呼平台,可提供流动人员排查、本地居民排查/回访、特定人群通知三大场景的外呼服务,能被应用于社区情况排查和通知回访等场景,比人工电话效率提高数百倍。百度智能外呼平台具有批量一对一电话呼叫的领先能力,可以通过定向或随机发起拨入居民电话,自动询问并采集居民疫情信息分析,并生成触达统计报告,还可以对居民进行疾病患教及防控指导。基层医护人员不用上门排查,避免被感染疫情的风险。更重要的是减少了排查时间,提高防控疫情效率。
此外,为便利公众了解肺炎疫情实时消息、掌握各地出行路线封堵情况、获取就诊信息与服务,百度地图于1月27日上线“肺炎疫情期出行管控消息速报”页面。页面实时更新疫情最新消息动态,聚合疫情期百度地图驾车出行、公交出行、旅游休闲、迁徙地图、发热门诊查询、湖北籍游客定点酒店、全国路况平台等功能入口。
用户通过百度地图首页上方的黄条提示,即可进入该聚合页面,及时获取疫情相关信息,并依据页面标识指引快速找到所需出行、就诊等功能服务。眼下,疫情防控工作仍处在关键时期。在人工智能、大数据等前沿技术的支持下,百度正在和全国人民一起众志成城,为打赢这场战役共同努力。
大数据与人工智能
在传染病疫情的防治上,确定传染源是最为重要的一点。相比明显的症状,此次疫情较长的潜伏期和春运流动无形中扩大了传染范围,因此加剧了疫情状况。对于这一方面,大数据就发挥了作用。
除开宏观的人员流向,大数据还能够应用于微观用户的运动轨迹。对于已确定感染人群来说,通过基于移动终端的轨迹,我们可以通过汇集的大数据来勾画关系图谱,进一步追踪接触者以进行隔离管理。
大数据的处理离不开人工智能,而后者在疫情中所能发挥的作用也越来越多。此次疫情不仅本身具有较强的传染性,在时间点上也碰上了流感爆发以及春运流动的时间点,因此病情人数不断上升。
正因如此,在大规模传染之后,现有的医疗资源势必难以满足抬升的病患用户。为了提高效率,此前阿里巴巴达摩院推出了“智能疫情机器人”,通过语音识别、自然语义理解等人工智能技术,机器人可以针对疫情问题、就医注意、防护措施进行回答。
对于正常用户、轻症用户来说,人工智能可以起到一定的答疑作用,避免医疗资源紧缺以及交叉感染的风险。此外,人工智能还被应用于疫苗科研研发。通过AI技术的深度学习处理,它能够便于科研人员进行数据分析、快速筛选文献以及相应的测试工作。