AI赋能疫情防控：从监测预警到医疗辅助的全方位应用

AI赋能疫情防控：从监测预警到医疗辅助的全方位应用

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来源

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https://finance.sina.com.cn/cj/2024-12-26/doc-ineatxuu6740645.shtml

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http://www.iii.tsinghua.edu.cn/info/1030/4213.htm

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https://www.showapi.com/news/article/67a2e3044ddd79f11aa83eb6

国家传染病智能监测预警前置软件（以下简称“国家前置软件”）在全国多地试点应用，标志着我国传染病监测预警模式正从“被动监测”转向“主动监测与被动监测相结合”。这一技术革新不仅优化了疫情监测效率，更为公共卫生体系建设注入了新的科技力量。

国家前置软件通过人工智能算法和模型，对医疗机构的电子病历、检查检验结果等数据进行实时分析，实现了对传染病的动态监测和预警。该系统具备三大核心功能：

• 自动提取传染病监测信息并上报
• 主动提醒医疗机构对病原检测阳性病例进行确诊
• 实时监测并预警异常病例

在湖北省试点中，该软件已实现对传染病数据的实时采集、上报和监测，不仅提高了数据上报的准确性和及时性，还有效解决了基层医疗机构手工填卡报告效率低的问题。试点数据显示，基层医疗机构的漏报率由试用前的10.53%降至0。

在医疗辅助诊断方面，AI技术同样展现出巨大潜力。山东大学团队研发的智能远程辅助诊断系统和巡检机器人“小鲁”“小浠”已在疫情防控中发挥重要作用。这些机器人不仅能够协助医生进行病情诊断，还能执行病房巡检任务，有效降低了医护人员的感染风险。

此外，澳门科技大学与广州医科大学联合建立的“大规模呼吸疾病流行病预测预警与医学大数据人工智能应用实验室”，通过整合经典传染病动力学模型和人工智能算法，建立了先进的新型冠状病毒流行预测预警系统，为疫情防控提供了重要的理论支撑。

在大数据分析与预测领域，山东大学研发的基于数字孪生网络的信息流行病学与疫情防控系统，通过收集疫情传播和信息传播时序数据，构建了疫情传播情景构造、病毒疫情与信息疫情可视化图谱和预测系统。该系统能够实时监测病毒疫情和信息疫情，进行预测研判，并评估不同措施对疫情发展的影响。

AI技术在疫情防控中的广泛应用，不仅提高了疫情监测的时效性和准确性，还优化了医疗资源的配置和使用效率，为政府决策提供了科学依据。未来，随着技术的不断进步，AI将在疫情防控中发挥更加重要的作用，为构建更加完善的公共卫生体系提供有力支持。

然而，我们也应清醒认识到，AI技术在医疗领域的应用仍面临诸多挑战，如数据隐私保护、技术可靠性等。如何在推动技术发展的同时，确保患者隐私和数据安全，将是未来需要重点关注的问题。