新一代信息技术赋能防疫：百度吴甜解析AI抗疫实践

2025年12月27日 互联网

一、技术背景：疫情防控中的信息挑战与AI价值

全球公共卫生事件中，传统防疫手段面临三大核心挑战：数据分散导致的响应滞后（如多源异构数据整合难）、人力依赖带来的效率瓶颈（如流调人员超负荷工作）、资源错配引发的防控失效（如医疗物资调度失衡）。在此背景下，AI技术通过自动化、智能化手段，成为破解防疫困局的关键工具。

以某地级市疫情爆发初期为例，传统流调需人工比对数万条通信、交通、健康码数据，耗时超72小时；而引入AI数据关联系统后，通过图计算算法可在2小时内完成密接者轨迹追溯，准确率提升至98%。这一案例印证了AI在数据整合效率与决策准确性上的双重优势。

二、AI抗疫技术体系：从感知到决策的全链路实践

百度集团副总裁吴甜在课程中系统梳理了AI技术防疫的四大核心场景，并揭示了技术落地的关键路径。

1. 智能筛查与预警：多模态感知构建第一道防线

在社区防控场景中，AI通过多模态数据融合实现风险人群快速识别。例如，某社区部署的智能门禁系统，可同时处理人脸识别、体温检测、健康码核验三路数据流，并通过边缘计算节点实时分析，将单次通行时间从15秒压缩至3秒。其技术架构如下：

  1. # 伪代码：多模态数据融合处理示例
  2. class MultiModalScreening:
  3.     def __init__(self):
  4.         self.face_model = load_pretrained_model("face_recognition")
  5.         self.temp_sensor = connect_thermal_camera()
  6.         self.qr_decoder = initialize_qr_scanner()
  8.     def process_entry(self, image, temp_data, qr_code):
  9.         face_id = self.face_model.predict(image)
  10.         is_fever = temp_data > 37.3
  11.         health_status = self.qr_decoder.parse(qr_code)
  12.         return all([face_id_valid, not is_fever, health_status=="green"])

该系统通过轻量化模型部署（模型参数量<5MB）与硬件协同优化（NPU加速），在低端设备上实现实时推理，日均处理通行请求超10万次。

2. 疫情传播预测：时空图神经网络优化防控策略

针对病毒传播的时空动态性，某研究团队采用时空图神经网络（STGNN）构建预测模型。该模型以社区为节点、人员流动为边，通过聚合邻居节点信息（如7日移动轨迹、接触频次）预测区域风险等级。实验表明，其预测准确率较传统时间序列模型提升27%，尤其擅长捕捉超级传播者引发的局部爆发。

模型训练的关键步骤包括：

  • 数据预处理：将GPS轨迹数据转换为时空图结构，节点特征包含人口密度、医疗资源覆盖率等12维属性
  • 动态图构建：采用滑动窗口机制更新边权重，反映人员流动的实时变化
  • 多任务学习：同步预测感染人数、重症率、医疗压力三个目标，增强模型泛化能力

3. 资源智能调度：强化学习破解供需矛盾

在医疗物资分配场景中，某省卫健委采用深度强化学习（DRL）构建调度系统。该系统以区域疫情严重度、物资库存、运输成本为状态空间，通过Q-learning算法学习最优分配策略。经真实数据回测，系统使急救设备到位时间从平均14小时缩短至4.2小时，同时降低23%的运输成本。

关键实现细节：

  1. # 伪代码：DRL资源调度核心逻辑
  2. class ResourceScheduler:
  3.     def __init__(self, state_dim, action_dim):
  4.         self.q_network = build_dqn(state_dim, action_dim)
  5.         self.target_network = copy.deepcopy(self.q_network)
  7.     def choose_action(self, state, epsilon):
  8.         if random.random() < epsilon:
  9.             return random.choice(ACTION_SPACE)  # 探索
  10.         else:
  11.             return argmax(self.q_network.predict(state))  # 利用
  13.     def update(self, state, action, reward, next_state):
  14.         td_error = reward + GAMMA * max(self.target_network.predict(next_state)) - self.q_network.predict(state)[action]
  15.         self.q_network.train_on_batch(state, action, td_error)

系统通过经验回放机制与双网络结构解决训练不稳定问题，并引入课程学习策略逐步增加问题复杂度。

三、技术落地最佳实践：从试点到规模化的关键步骤

吴甜在课程中强调，AI防疫项目的成功需遵循”小步快跑、数据驱动、伦理先行“三大原则，并给出具体实施路径：

1. 场景选择：优先解决高价值痛点

建议从数据完备度高、业务影响显著的场景切入，例如：

  • 医院：发热门诊智能分诊（减少交叉感染风险）
  • 社区：密接者自动追踪（提升流调效率）
  • 物流：冷链运输全程监控（保障疫苗安全）

2. 数据治理：构建可信数据底座

需建立全生命周期数据管理体系，包括：

  • 数据采集：明确隐私保护边界（如仅收集必要字段）
  • 数据标注：采用半自动标注工具降低人工成本
  • 数据增强：通过生成对抗网络（GAN）扩充稀缺样本

3. 模型优化：平衡精度与效率

针对嵌入式设备部署场景，推荐采用：

  • 模型剪枝：移除冗余通道，使ResNet50参数量减少70%
  • 量化压缩：将FP32权重转为INT8，模型体积缩小4倍
  • 知识蒸馏：用大模型指导小模型训练，保持95%以上准确率

四、未来展望：AI与公共卫生体系的深度融合

随着5G、物联网技术的普及，AI防疫将向主动预防与全局协同方向演进。例如，通过城市级传感器网络实时感知人员密度、空气质量等指标，结合数字孪生技术构建疫情传播仿真平台，为政策制定提供科学依据。

开发者可重点关注以下技术趋势：

  • 联邦学习：实现跨机构数据协作而不泄露原始信息
  • 自动机器学习（AutoML）：降低AI模型开发门槛
  • 边缘智能：在终端设备上完成实时推理

结语：新一代信息技术正在重塑公共卫生防控范式。通过系统化的技术架构设计与场景化落地实践，AI不仅成为应对突发疫情的利器，更为构建智慧化、韧性化的城市健康体系提供了核心支撑。对于开发者而言，掌握AI防疫技术栈不仅是应对当下挑战的关键，更是参与未来智慧城市建设的重要机遇。

最新文章