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大数据分析平台为疫情防控保驾护航
2021/7/5 10:36   中国科学报      关键字:大数据 分析 平台 疫情      浏览量:
基于海量真实数据的反馈,推演平台可定量评估不同防控措施的实施成效,为精准施策提供支持。例如,当再次出现新增病例时,为避免“一刀切”造成的资源无序调度及大规模损耗,可以进行模拟区域封锁,定量评估封锁位置、封锁范围、封锁强度等因素对防控成效和经济社会的影响,从溯源手段、数据采集、成效评估等疫情研究全链条出发,为合理制定防疫措施提供科学指导。
  一场突如其来的疫情打乱了人们的正常生活。疫情反反复复,形势依然不容乐观。最近,广东省再次出现疫情。利用人工智能和大数据技术最大程度减少经济代价并实现精准防疫,对未来的常态化防疫工作具有重要意义。
  在新冠疫情暴发初期,南方科技大学计算机科学与工程系研究员宋轩率领团队研发了“人流大数据和人工智能(AI)驱动的新型冠状病毒(COVID-19)传播建模预测和模拟推演平台”(以下简称推演平台)。该平台多次为国内外科研单位输出模拟推演结果,为政府制定高效防疫政策提供参考。“平台在今年年初正式在深圳市启动了应用示范实验,并在5月完成了第一次校内实验和数据分析工作。针对这次广东省的疫情特点,我们将于近期在中高风险区域开展第二次实验。”宋轩在接受采访时告诉《中国科学报》。
  据他介绍,平台的相关核心技术拥有自主知识产权,目前已经申请了40余项国内国际专利。该成果不仅可以在新冠病毒疫情的防控工作上有所助益,还能应用于灾难应急和其他重大传染病防疫,为保护人民的安全和健康做出贡献。
  能模拟分析疫情且能自我成长
  目前,当疫情出现时,主要管控方式还是以流行性病学调查寻访源头为主的传统流调,同时进行地毯式排查与隔离。这种做法虽然稳妥,但同样需要投入大量人力物力。
  对此,宋轩联合深圳市疾病预防控制中心、深圳市智慧城市科技发展集团有限公司等联合攻关利用人工智能和大数据技术,研发出针对新冠病毒传播建模预测的推演平台,对常态化传染病精准防控提出一整套包含推演平台和移动设备端应用程序在内的综合解决方案。
  “推演平台是针对新冠病毒传播的大数据分析和AI建模平台,通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据,结合新一代的人工智能技术,完成对新冠病毒的传播和感染人群细粒度建模,从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。”宋轩介绍说。
  使用者只需将人流大数据输入平台,即可让平台自动完成模型迭代训练,并得到相关的预测和模拟推演的可视化结果。“有别于传统的经验传播模型,这一项目的核心算法模型完全由数据驱动,通过AI技术实现模型校准和调优。通过数据的累积和更新,模型可以不断迭代优化。”宋轩表示。
  一般来说,个人尺度的感染风险由生活环境、移动轨迹、接触人群密切程度等跨领域多种要素共同决定。现有理论与方法难以融合这些关键要素,实现对复杂移动环境下个人尺度的感染风险的有效评价和建模。那么,如何解决细颗粒度、大规模潜在感染风险源检测等问题呢?宋轩介绍说,推演平台通过建立复杂环境下个人尺度的感染风险评价模型,分别在不同时间尺度下、传播概率与本质安全的不同视角下的要素建模与分析方法,融合城市移动性、传播物理模型、个人轨迹追踪、接触风险概率特征与功能特性,使用多维度建模模型。
  大数据与私密性并行
  基于海量真实数据的反馈,推演平台可定量评估不同防控措施的实施成效,为精准施策提供支持。例如,当再次出现新增病例时,为避免“一刀切”造成的资源无序调度及大规模损耗,可以进行模拟区域封锁,定量评估封锁位置、封锁范围、封锁强度等因素对防控成效和经济社会的影响,从溯源手段、数据采集、成效评估等疫情研究全链条出发,为合理制定防疫措施提供科学指导。
  同时,为最大程度地保护用户隐私,宋轩研究团队利用AI技术在不跟踪个人移动轨迹、仅使用聚合数据的情况下完成了模型训练,用户全程无需提供任何个人信息,做到了真正意义上的匿名化。“如何让大数据与个人隐私并行,是我们团队研发过程中遇到的困难之一。”宋轩坦言,要在最大程度保护个人用户隐私的前提下,完成模型训练并提升预测模拟和推演精度,是一件非常困难的事情。“我们需要在不跟踪个人移动轨迹、仅使用聚合数据的情况下完成模型训练。因此,这对我们的模型选择和算法设计提出了很高的要求。为此,我们也开发了一些新的算法,并使用了一些较为新颖的AI技术应对这个挑战。后续,我们还需要对这些算法和模型进行进一步的改进和完善。”
  厚积薄发 造福人类
  这不是宋轩将AI大数据分析运用到城市管理的第一个案例。早在2011年,宋轩就率领团队进行人流大数据分析和建模技术,为抗击病毒和自然灾害做出过贡献。
  “日本大地震和福岛核事故爆发后,我们开发了多个应急人流移动预测模型,并研发了一套系统帮助日本政府分析灾后灾民避难迁徙情况,制定更为高效的灾后重建政策。”宋轩介绍说,2014年,西非暴发埃博拉病毒时,他们还用在人流分析积累的研究成果帮助国际电信联盟分析了西非的人流移动和埃博拉病毒的传播感染情况,对埃博拉病毒的防控起到了巨大作用。
  正是基于长期的经验积累,在这次疫情中,宋轩才能迅速作出部署,仅用一个月时间,就完成了该平台的内测版本,为国内科研单位输出模拟推演结果,为政府制定相关防疫政策提供参考。
  中国科学院院士、原南方科技大学校长陈十一认为,利用人工智能和大数据技术实现城市智能化管理是国家的重大科技战略。该推演平台及其相关核心技术可以为未来城市治理中的高效决策提供数据支撑和参考,具有广阔的应用前景。
  除了疫情防控外,推演平台在现有基础上可以升级成城市智能化管理平台(如智能交通管理、应急管理等)和AI辅助决策平台,帮助政府实现高效城市智能化管理,为政策制定提供数据支撑并模拟推演政策的实施效果。
  “未来,我们还将联合南科大更多相关院系,加强学科交叉,进一步完善平台。”宋轩表示,未来他们将以数据为核心、以科技为手段,推进重大传染病精准防控研究,打造常态化精准防疫样板,助力城市治理更加科学化、精细化、智能化。

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