「此次順義區局部聚集性疫情為單一傳播鏈，根據流行病學調查及基因測序結果，初步判斷疫情感染來源為12月28日報告新增的1例境外輸入無症狀感染者。」這是約一周前，北京市疾控中心副主任龐星火透露的，短短50餘字的「結案報告」，背後有一個百人團隊用人工智慧破譯新冠病毒傳播鏈的故事。
記者從中關村科學城獲悉，中關村科學城獨角獸企業醫渡雲與北京市疾病預防控制中心攜手搭建了北京市新冠智能決策平臺，為北京疫情防控提供技術支持。
「2020年6月13日，我們開始駐場工作，用人工智慧技術支撐了新發地和順義區的疫情傳染鏈條分析。」醫渡雲項目經理於晨旭介紹。
想要明確清晰的傳播鏈，找到源頭，像是一個「燒腦」的推理故事。於晨旭和他同事們的工作就是通過技術賦能，製造出像福爾摩斯一樣聰敏的探案高手，完成溯源使命。
「單一傳播鏈的確定，其實是一個模塊一個模塊的拼接，找到關鍵人物，抽絲剝繭，結合病毒毒株的基因測序，人工智慧輔助，進行結果推導。」於晨旭說。
順義區疫情源頭從迷霧重重到真相浮出水面，人工智慧技術幫了不少忙，輔助高效流調是其中之一。具體來說，在取得授權的前提下，技術團隊利用自然語言處理技術等助力疾控部門快速提取出患者活動軌跡，並通過時間、空間的交集情況分析患者發病前後的可疑接觸點，通過這樣的流調軌跡地圖，就能夠幫助疾控人員迅速鎖定管控範圍。
「有了人工智慧的幫助，流調人員不再需要花費大量時間，拆解流調信息。」於晨旭介紹，團隊基於人工智慧技術通過知識圖譜算法，根據授權信息將確診患者和無症狀患者的密切接觸史從流行病學調查報告中抽象出來，實現流調報告可視化，助力流調人員判斷高危傳播者、個體病患的傳染源和高風險易感染群體（傳染鏈）。基於該平臺，疾控部門可以進行多維度、多層次的疫情傳播時空關係分析，從而得以明確高風險區域、高風險人群的時空特性。
流調已經實現圖像化，圖中斑點代表有疫情的區域
在範圍鎖定後，採樣員可以有目標地去關鍵點位調取錄像、劃定密接、環境採樣，極大程度提高了工作效率。
此外，對新冠病毒追蹤溯源，藉助人工智慧技術支持的新冠智能決策平臺，可以相對精準地縮小新冠病毒包圍圈，「比如一個區成為中風險地區，涉及到做核酸檢測等防控手段，社會負擔較大，而通過技術賦能可以將範圍鎖定在某小區，這樣就大大減輕了防控的人力物力。平臺還可以進行密接跟蹤管理分析，有效支撐防控政策的制定。」於晨旭介紹。
工作人員介紹，未來的挑戰仍然在路上，例如：如何繼續通過技術迭代不斷深入場景，更快速更準確地找到源頭；如何讓系統更智能，能夠像專業的流調人員一樣智能，自動判斷出一級密接者、二級密接者等。
來源 北京日報客戶端|記者 孫奇茹通訊員 李睿
編輯：王瓊
流程編輯 吳越