科技抗擊疫情，人工智能+大數據

隨著產業需求的變化，5G、AI以及大數據等新技術風口密集爆發，為傳統行業賦能全新價值。在近期爆發的疫情當中，為了實現更好的管控防治效果，不少企業紛紛應用諸多技術手段來抗擊疫情。對比2003年肆虐的非典疫情，此次的疫情在癥狀上潛伏期更長，傳染性更強，因此在防治方面無疑會面臨更大的困難。

大疫當前，爭分奪秒，監控人員流向、潛在傳染人群、切斷傳染源，在這場“戰疫”中，這些都是亟待解決的問題。雖然疫情的傳播性更強，但相比2003年，當下也有了更多的新穎技術來進行應對。

在這場疫情抗擊中，背后的技術手段正在發揮重要作用。

百度AI、大數據發力

1月30日，百度研究院宣布，將向各基因檢測機構、防疫中心及全世界科學研究中心免費開放線性時間算法 LinearFold 以及世界上現有最快的 RNA 結構預測網站，以提升新型冠狀病毒 RNA 空間結構預測速度，助力抗擊疫情。

據百度研究院的科學家透露，LinearFold 算法可將此次新型冠狀病毒的全基因組二級結構預測從55分鐘縮短至27秒，提速120倍，節省了兩個數量級的等待時間。與此同時，百度開放 LinearFold 網站給全世界科學家免費使用，較同類網站相比，在 RNA 結構預測速度和序列長度方面，該網站都具有明顯優勢，在預測速度上無出其右，而且能處理的最長序列長度達10萬堿基，能滿足對 RNA 病毒全基因組結構預測的要求。

針對疫情防控工作中基層社區居民排查、快速摸清健康情況和流動情況的需求，百度推出針對疫情防控的智能外呼平臺，可提供流動人員排查、本地居民排查/回訪、特定人群通知三大場景的外呼服務，能被應用于社區情況排查和通知回訪等場景，比人工電話效率提高數百倍。百度智能外呼平臺具有批量一對一電話呼叫的領先能力，可以通過定向或隨機發起撥入居民電話，自動詢問并采集居民疫情信息分析，并生成觸達統計報告，還可以對居民進行疾病患教及防控指導?；鶎俞t護人員不用上門排查，避免被感染疫情的風險。更重要的是減少了排查時間，提高防控疫情效率。

此外，為便利公眾了解肺炎疫情實時消息、掌握各地出行路線封堵情況、獲取就診信息與服務，百度地圖于1月27日上線“肺炎疫情期出行管控消息速報”頁面。頁面實時更新疫情最新消息動態，聚合疫情期百度地圖駕車出行、公交出行、旅游休閑、遷徙地圖、發熱門診查詢、湖北籍游客定點酒店、全國路況平臺等功能入口。

用戶通過百度地圖首頁上方的黃條提示，即可進入該聚合頁面，及時獲取疫情相關信息，并依據頁面標識指引快速找到所需出行、就診等功能服務。眼下，疫情防控工作仍處在關鍵時期。在人工智能、大數據等前沿技術的支持下，百度正在和全國人民一起眾志成城，為打贏這場戰役共同努力。

大數據與人工智能

在傳染病疫情的防治上，確定傳染源是最為重要的一點。相比明顯的癥狀，此次疫情較長的潛伏期和春運流動無形中擴大了傳染范圍，因此加劇了疫情狀況。對于這一方面，大數據就發揮了作用。

除開宏觀的人員流向，大數據還能夠應用于微觀用戶的運動軌跡。對于已確定感染人群來說，通過基于移動終端的軌跡，我們可以通過匯集的大數據來勾畫關系圖譜，進一步追蹤接觸者以進行隔離管理。

大數據的處理離不開人工智能，而后者在疫情中所能發揮的作用也越來越多。此次疫情不僅本身具有較強的傳染性，在時間點上也碰上了流感爆發以及春運流動的時間點，因此病情人數不斷上升。

正因如此，在大規模傳染之后，現有的醫療資源勢必難以滿足抬升的病患用戶。為了提高效率，此前阿里巴巴達摩院推出了“智能疫情機器人”，通過語音識別、自然語義理解等人工智能技術，機器人可以針對疫情問題、就醫注意、防護措施進行回答。

對于正常用戶、輕癥用戶來說，人工智能可以起到一定的答疑作用，避免醫療資源緊缺以及交叉感染的風險。此外，人工智能還被應用于疫苗科研研發。通過AI技術的深度學習處理，它能夠便于科研人員進行數據分析、快速篩選文獻以及相應的測試工作。