【科技日报】AI赋能助力疫情防控 中科院打造新冠疫情防控应急管理平台
打印 2020年年初，新冠肺炎疫情暴发，经过无数人的不懈努力，疫情得到了有效控制。近日，面对沈阳市新冠肺炎的严峻情况，全市紧急启动疫情防控应急响应机制，并加强市内多处重点管控区域的防疫工作。面对突如其来的疫情，中国科学院上海高等研究院（以下简称“高研院”）迅速调集百人科研及开发团队，两周内研发打造“新冠疫情防控应急管理平台”紧急上线，并在沈阳市某区率先试用，目前已在全市推广。
据高研院张坤林博士介绍，该新冠疫情防控应急管理平台依托人工智能及区块链技术，面向疾控中心以及密切接触者管理相关单位，境外、中高风险地区来省人员，冷链物流等行业对密切接触者追踪、访查、管理。
此套“新冠疫情防控应急管理平台”的技术亮点在于通过人工智能及区块链等技术对密接人员的行程轨迹、接触地点、交通工具等进行分析，来实现密接人员关系图谱构建，密接人员热力，区域风险提示，重点区域及重点人员预警等功能。
在前期调查期间，此平台还提供引导式的密接者信息录入，建立统一规范的密接者档案。张坤林解释道，流调有着规范的框架，但因为具体工作人员的方式不同会产生不同的结果，所谓引导式录入即情景式的提示，如在流调中的某个环节提示密接患者手中是否有接触物，在引导式过程中提醒工作人员注意此点，做到不落项，确保密接调查信息的准确性、高效性。
人工智能技术主要体现在建立密接者数据库，从时间、空间、人物关系等维度对密接者进行基本信息、轨迹信息、以及接触人的充分描述。通过摄像头人脸入侵检测，人体手环等技术手段对隔离人员进行集中管控，以便于各级实施掌握密接者动态，快速上报、下发相关情况。
此平台通过区块链智能分析，通过密接者的关系图谱、行程轨迹，进行大数据分析，提供密接线索的精准推送，以及疑似密接人员、或范围的精准定位。利用机器学习的方式，针对医院、水果店等大量人员出入的重点区域进行精准预测，对下一个可能集中爆发的点实施管控，减少传播量。张坤林谈到，“正常情况下是事后排查，也就是人员确诊之后排查，但现在利用此平台可在密接潜伏期对其接触人员彻底排查，在确诊前事前管控”。
此平台还可针对不同级别和多种来源的密接人员，采取多部门联动管控。根据人员在各部门中的流转状态，对多部门的应用场景进行细化分配。如从密接到确诊要将相关人员从疾控中心运送到隔离分点。在多个部门流转的过程中，线下流转的方式往往会产生环节的疏漏，有了此平台后，人员在系统里流转，再进行下来的操作，有效减少误差，提高精准度。
这套系统操作简便、流程清晰、检索准确，极大提升了当地相关工作人员的工作效率，切实解决了疫情防控工作中的多项痛点问题，取得了巨大的落地效果，统一的数据平台为领导和防疫指挥部对防疫情况的全面掌控和决策提供有力支撑。
面对疫情，张坤林谈到，未来高研院也将继续发挥专业优势，将此平台推广至全国，以国家与区域经济可持续发展需求为导向，为战略新兴产业提供更多助力。
