大数据和人工智能(néng)可(kě)以新(xīn)型冠状病毒

2020-03-17

新(xīn)型冠状病毒来自与严重急性呼吸系统综合症（SARS）和普通感冒有(yǒu)关的病毒家族。大数据和预测分(fēn)析与人工智能(néng)和各种热传感器相结合，是控制这种流行病的传播并将其死亡人数降至底的强大工具。

鉴于最多(duō)只能(néng)零星地检测病毒，因此感染病例的数量通常非常不确定，因此对该病毒的真正危险性提出了质疑。支持流行病學(xué)专家的决定性贡献可(kě)能(néng)来自数据分(fēn)析技术。

数据分(fēn)析和数學(xué)一样，都起着基本作用(yòng)，它与物(wù)理(lǐ)學(xué)一起使我们能(néng)够深入了解自然的细节以及如何制造事物(wù)。与过去几年一样，数据科(kē)學(xué)的先驱对世界产生了不可(kě)思议的影响，在数据传播和分(fēn)析过程中，数据和分(fēn)析已被用(yòng)来推动重大变化。数据分(fēn)析的最早历史应用(yòng)之一是在1852年伦敦霍乱爆发期间。最早由数据驱动的流行病學(xué)家之一约翰·斯诺（John Snow）能(néng)够对伦敦发生的死亡进行地理(lǐ)空间分(fēn)析，从而隔离了疾病的来源。依靠他(tā)的分(fēn)析，当局能(néng)够针对性地采取干预措施，以迅速检查该流行病的蔓延。

让我们评估数据

事实证明，通过数据分(fēn)析系统运行模型可(kě)以近似估计趋势如何发展。SIR模型就是一个例子。它是一种流行病學(xué)模型，用(yòng)于计算封闭人群中随着时间推移感染传染病的理(lǐ)论人数。该模型使用(yòng)耦合方程来分(fēn)析易感人群S（t），感染人群I（t）和恢复R（t）的人数。Kermack-McKendrick模型是最简单的SIR模型之一。Kermack-McKendrick流行病模型被认為(wèi)是许多(duō)其他(tā)隔离模型的基础。在这方面，我发现Ettore Mariotti的分(fēn)析非常有(yǒu)趣。

首先，要考虑一个岛屿，即我们的系统，不允许人们进出。每个人在给定时间都可(kě)以处于以下状态之一：“易感”，“感染”和“已康复”，因此缩写為(wèi)SIR，因為(wèi)从未患过该病（S）的人很(hěn)有(yǒu)可(kě)能(néng)会生病并在一定时间内感染（I），然后恢复（R）。就新(xīn)型冠状病毒而言，将模型扩展為(wèi)附加状态“已暴露”是适当的，以包括具有(yǒu)病毒但尚未感染的人（SEIR模型）。

图1：SEIR模型

该模型考虑了两个因素：病毒的动力學(xué)和个體(tǐ)之间的相互作用(yòng)。后者非常复杂，并且需要像上一段中所述的技术。有(yǒu)了这些，就可(kě)以定义R0参数，该参数表示被感染者可(kě)能(néng)感染的人数。

例如，假设某人A生病并且我们的系统的R0 = 2。这意味着A将感染两个人。这两个人将依次感染四个人，每个人将另外感染两个人（因此4 * 2 = 8），依此类推。这凸显了该疾病的传播是乘法而不是累加的事实。R0可(kě)以捕获三种基本情况，如图2所示。

图2：R0模型

學(xué)校，體(tǐ)育馆等的关闭，减少了人们的社交互动，从而降低了R0。健康系统是有(yǒu)限的，将这个参数降低到1以下非常重要。如果R0> 1，则疾病传播；如果R0 <1，则疾病消失。可(kě)以合理(lǐ)地期望政府对人们的流动性施加更严格的限制，以减少R0。

重要的是要注意，R0衡量的是疾病的潜在传播途径，而不是疾病传播的速度。考虑流感病毒的普遍性，其R0仅為(wèi)1.3。高R0是引起关注的原因，而不是引起恐慌的原因。

R0是平均值，因此可(kě)能(néng)会受到超级吊具事件等因素的影响。超级传播者是指感染了很(hěn)多(duō)人的受感染的个人。在SARS和MERS流行期间以及当前的新(xīn)型冠状病毒期间，发生了超级传播事件。此类事件不一定是一个坏兆头，因為(wèi)它们可(kě)能(néng)表明持续流行的人数减少了。超级传播者也可(kě)能(néng)更容易识别和遏制，因為(wèi)他(tā)们的症状可(kě)能(néng)更严重。

简而言之，R0是移动目标。跟踪每个病例和疾病的传播非常困难，因此估计R0既复杂又(yòu)具有(yǒu)挑战性。估算值经常随新(xīn)数据的可(kě)用(yòng)性而变化。

哪些技术解决方案可(kě)以减慢或终止新(xīn)型冠状病毒的传播并控制R0？AI的使用(yòng)以及手机GPS运动的数据，可(kě)以创建分(fēn)析模型，以预测哪些社區(qū)更有(yǒu)可(kě)能(néng)发生未来的情况或需要紧急干预的社區(qū)。

大数据，人工智能(néng)和传感器

在流行的情况下，就质量和一致性而言，临床数据可(kě)能(néng)变化很(hěn)大。这种并发症包括假阳性患者。大数据和AI可(kě)以用(yòng)来检查是否符合隔离要求，而机器學(xué)习可(kě)以用(yòng)于药物(wù)研究。这些只是新(xīn)数字技术提供的一些解决冠状病毒紧急情况的解决方案。在亚洲，有(yǒu)许多(duō)通过使用(yòng)数字技术实施干预措施的例子。

配备有(yǒu)智能(néng)扫描仪和照相机的无人机可(kě)以检测不符合隔离措施的人员，并可(kě)以检查人们的體(tǐ)温。在中國(guó)大陆和台湾使用(yòng)智能(néng)相机可(kě)以拦截不戴口罩但可(kě)以进行实时热扫描以发现发烧病例的人员。

例如，中國(guó)公司SenseTime开发了一个即使戴面具也能(néng)扫描人脸的平台，而阿里巴巴则开发了基于AI的新(xīn)型冠状病毒诊断系统。SenseTime是一家全球公司，致力于开发AI技术，以促进世界经济，社会和人类的美好明天。它也是全球资金最高，估值最高的AI纯游戏。

SenseTime宣布其非接触式温度检测软件已在北京，上海和深圳的地铁站，學(xué)校和公共中心实施。同时，阿里巴巴基于人工智能(néng)开发了针对新(xīn)型冠状病毒的新(xīn)诊断系统，该系统可(kě)通过计算机断层扫描（即CT扫描）检测新(xīn)冠状病毒病例，准确率高达96％。

图3：病毒的进化

Graphen与哥(gē)伦比亚大學(xué)一起，正在尝试定义病毒每个基因定位的规范形式，并确定确切的变體(tǐ)。它使用(yòng)模仿人类大脑功能(néng)的Ardi AI平台来存储这些突变数据并使之可(kě)视化。在右侧的可(kě)视化图中，每个红色节点代表一个病毒。每个绿色节点代表一组具有(yǒu)完全相同的基因组序列的病毒。单击红色节点可(kě)以查看病毒的信息，包括位置，性别，年龄等。

大数据控制的另一个有(yǒu)用(yòng)工具是大数据。在紧急时期，它已被普遍用(yòng)于改善监视系统，以绘制病毒传播图。

大数据的获取和处理(lǐ)要求设计用(yòng)于收集和分(fēn)析的新(xīn)方法和新(xīn)技术。特别是，我们可(kě)以區(qū)分(fēn)大数据分(fēn)析的四种类型或方法：

描述性分(fēn)析，即用(yòng)于描述业務(wù)流程或业務(wù)项目的当前和过去情况的方法和技术，以综合和图形方式表示活动的绩效指标；

预测分(fēn)析，即使用(yòng)回归分(fēn)析和预测模型等数學(xué)技术帮助了解未来可(kě)能(néng)发生的数据分(fēn)析工具；

规范分(fēn)析，用(yòng)于确定有(yǒu)效的战略和运营解决方案；

自动化分(fēn)析，其中包括一些工具，这些工具可(kě)根据执行的分(fēn)析结果自动，自动地执行所需的操作。

阿里巴巴还开发了一个应用(yòng)程序（“支付宝健康代码”），该应用(yòng)程序使用(yòng)中國(guó)医疗保健系统提供的大数据来指示谁可(kě)以访问公共空间或不能(néng)访问公共空间。

BlueDot是一家位于多(duō)伦多(duō)的初创公司，它使用(yòng)围绕人工智能(néng)构建的平台，已经开发了用(yòng)于自动监控传染病传播及其预测的智能(néng)系统。在SARS传播期间，BlueDot平台已经取得了积极的成果。在2019年12月，BlueDot还提出了有(yǒu)关冠状病毒综合征严重程度的警报，事实证明这是正确的。在BlueDot使用(yòng)的工具中，还有(yǒu)一些以NLP（自然语言处理(lǐ)）為(wèi)名的技术，用(yòng)于处理(lǐ)人们的语言和表达自己的方式。

Insilico Medicine是另一家致力于通过人工智能(néng)预防疾病的公司。Insilico Medicine正在开发下一代人工智能(néng)和深度學(xué)习方法，并将其应用(yòng)于药物(wù)发现和药物(wù)开发过程的每个步骤。目前，它正在开发一项技术，该技术将告知医生有(yǒu)关可(kě)以抵抗冠状病毒的分(fēn)子的信息。在最近分(fēn)析了分(fēn)子之后，Insilico Medicine系统可(kě)以提供有(yǒu)关抗击冠状病毒的信息。该初创企业目前正在开发疫苗开发项目中的信息数据库。

卫星分(fēn)析技术已经发现，WeBank研究人员使用(yòng)它们来识别钢厂中的热点，这些热点為(wèi)该行业的复苏提供了重要信息。

在流行初期，这项分(fēn)析表明，钢铁产量已降至产能(néng)的至少29％。但是到2月9日，它已经恢复到76％。然后研究人员研究了使用(yòng)AI的其他(tā)类型的生产和商(shāng)业活动。其中一项技术就是简单地计算大型公司停車(chē)场中的汽車(chē)数量。该分(fēn)析表明，截至2月10日，上海的特斯拉汽車(chē)生产已完全恢复，而上海迪士尼乐园等旅游活动仍处于关闭状态。

2019年12月30日（左）和2020年1月29日的并排卫星图像显示，中國(guó)的钢铁行业活动仍在下降。通过分(fēn)析GPS卫星数据，可(kě)以确定哪些人正在上下班。然后，该软件计算每个城市的通勤人数，并比较从农历新(xīn)年开始的2019年给定日期和2020年相应日期的通勤人数。在这两种情况下，农历新(xīn)年的通勤人数都大幅下降，但与2019年不同的是，假期后上班人数没有(yǒu)恢复。随着事情的逐步恢复，WeBank研究人员计算出，到2020年3月10日，大约75％的劳动力已恢复工作。根据这些曲線(xiàn)，研究人员得出结论，除武汉外，大多(duō)数中國(guó)工人将在3月底恢复工作。根据他(tā)们的研究，第一季度的经济增長(cháng)将达到36％。

那些试图应对冠状病毒挑战的人在技术上有(yǒu)着重要的盟友。通过在紧急阶段进行测试的解决方案，将来可(kě)能(néng)成為(wèi)标准。

本文(wén)来自：eetimes