杨强:大数据领军数字战“疫”

2020-03-09 10:51:30
倪颖
全文共约 1382 字,阅读约需 3~5 分钟。
数字技术已成为此次新冠病毒肺炎疫情"阻击战"的主力军。尤其是大数据技术的应用,在疫情态势研判、精准防控及后续治理中发挥了重要作用。

数字技术已成为此次新冠病毒肺炎疫情"阻击战"的主力军。尤其是大数据技术的应用,在疫情态势研判、精准防控及后续治理中发挥了重要作用。国际人工智能联合会理事会主席、中国人工智能学会名誉副理事长、香港科技大学教授杨强在接受采访时表示:"目前,大数据技术在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等一系列疫情防控环节都发挥了巨大的支撑作用。"

疫情期间,关于大数据的来源和采集,杨强介绍说:"初期疫情不明朗的时候,可以通过统计采样反推确诊人数,和后来公布的数据相比,精确度非常高。"

杨强指出:"大数据的一个特点是高维度和多数据源。这个特点决定了信息的获取是分布式的而不是集中式的。在这次疫情防控中,来自互联网大数据、运营商大数据、医疗大数据等高维、多源的数据来源使得信息可以多方交叉验证,以保证数据的可靠性,帮助实现疫情的有效防控。"他强调:"大数据的采集渠道是个关键问题,尤其在疫情初期,不要放弃任何可能的渠道,很多信息来源都极为重视,如社区、医疗一线机构、公共机构与群体等,都是采集数据的重要来源。"

在疫情监测方面,大数据有助于政府和公众准确掌握疫情动态,疫情状况被及时有效地公开,可以防止恐慌,增强公众信心;高维、多源的大数据可以帮助追溯传染源,比如利用轨迹数据和互联网数据,把可能的传染源尽早尽快地锁定隔离;基于大数据的疫情监测分析和发展趋势预测可以为资源调配提供更加精确、有效的决策依据,包括医疗资源和生活资源。

在企业复工方面,大数据可以实时监测复工对疫情的影响,从而为趋势判断和复工安排提供决策依据。杨强说:"我们可以在两个不同的地方做对照实验,看复工的程度和疫情复发的关系有多大,以指导做出更大范围复工的决策。同时,我们还可以在各个小区、单位建立与完善疫情报告机制,以帮助推测疫情走向和修正疫情模型。"此外,大数据与人工智能结合,可以为复工提供全方位的安全保障。例如,复工人员利用智能终端(智能温度仪等)进行体温检测;如果有新的确诊情况或复发情况,防控部门可以通过大数据追踪密切接触人群,及时发现并隔离可能受感染的人群。

对于大数据对疫情走势的预测,杨强说:"这次疫情使大数据的重要性得到了进一步体现。如果数据充足,大数据可以对疫情的走向做非常精准的预测。"他强调:"建立大数据的收集和共享机制对于疫情发展态势的预测有关键性作用。流行病学和传播动力学为疫情扩展的数学模型建立了有力基础。高校的公共卫生、计算机、应用数学以及传播学等院系在这方面做了很多研究,所以依靠这些专家来帮助模拟、推理和决策至为重要。尤其在卫健委、疾控中心等政府部门,一定要有这些专家来参与决策。另外,人工智能与大数据的结合,可以提升预测准确性。"

对于大数据面向公众开放服务在未来所蕴含的潜力和发展趋势,杨强在接受采访时表示:"合规的大数据合作将释放数据的无限价值和潜力,正如此次在疫情防控中大数据发挥的巨大价值,将为社会公众带来更多便利,而合规的大数据合作需要解决数据隐私保护等一系列问题。很多的大数据来自不同的渠道,基于法律法规、社会要求等因素,我们不能简单的把数据进行交易、传输、聚合。所以,未来需要新的技术来驱动大数据和人工智能。"

最后,杨强认为人工智能和5G的发展,也在疫情防控中发挥了巨大作用,他表示:"人工智能、大数据、5G等新技术的融合,会帮助疫情治理发展到一个新的阶段。"

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