疾控女俠吳凡:帝國理工人工智慧為何算錯上海新冠感染病例

2021-01-19 澎湃新聞
疾控女俠吳凡：帝國理工人工智慧為何算錯上海新冠感染病例

澎湃新聞記者 張唯

2020-07-11 14:34 來源：澎湃新聞

7月11日，2020世界人工智慧大會雲端峰會的AI+公共衛生專題論壇邀請「疾控女俠」復旦大學上海醫學院副院長吳凡和「硬核醫生」復旦大學附屬華山醫院教授張文宏與主持人對話。

吳凡

在對話過程中，主持人提問，大數據分析在傳染病智能預警方面取得了什麼成效，會對未來抗疫帶來怎麼樣的啟示意義。

對此，吳凡肯定了大數據在其中的作用。她認為，首先，有了大數據和人工智慧之後，不同地方發現的散在病例，如果彼此之間有關聯，可以第一時間顯現，這是動態感知的作用。

第二，這些技術還可以疊加其它的大數據來進行深度挖掘和分析，例如分析病例的發生與時間、空間、氣象等因素之間的關聯。

第三，還可以起到監測和預警的作用，例如預測蚊子的生長，「如果這個地區有登革熱和瘧疾，將會呈現什麼樣的趨勢」。

但她特別強調一點，人和機器、大數據是互動的關係。「大家是不是想如果有了這些數據，機器都能夠給我們解決問題了，那還要人幹嘛？」

「這裡最典型的就是我們這次新冠疫情，大家都知道英國的帝國理工給上海預測，說上海按照城市的人口密度和人員的流量，新冠疫情應該是80萬感染者。但我們本土病例只有341個人。有幾個數量級的差異。」

「那為什麼他算錯了呢？大家用的都是傳染病動力模型，為什麼能差這麼多？」

吳凡認為，原因在於人，「在人這幾顆腦袋上」。「模型是一樣的，但傳染病在不同地區，有不同的流行態勢、不同參數。而這些參數的估計是靠人來估計，要不然要專家幹什麼？」

她介紹，上海不僅用傳染病動力模型來預測，還加入了人的社會交往的神經網絡模型。「同樣是2000萬人，你是在家裡種地的？各歸各的？還是聚集在一起的？」這種人的行為模型決定了傳染病的傳播動力和模式不同。

「所以這些模式的界定和參數的給定、設置，它需要（人）依據科學在經驗的基礎上，給出不同的參考值，它（機器）才能算得準。」

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關鍵詞 >> 2020世界人工智慧大會,新冠疫情

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