编辑说：通过对数据进行处理，包括处理时间、空间、人群的特征并寻找联系，对流行疾病相关的影响因素进行分析。从实践来看，人工智能以及大数据在慢性病防控上将发挥越来越重要的作用

很多年前，Google利用“人工智能+大数据”准备预测流感的爆发，引起人们对于人工智能的关注，但在多数人印象里，人工智能预测疾病的技术距离落地还有很长一段路要走。

可就在近日，中国平安与重庆疾控中心联合公布了智能疾病预测的最新进展：作为首个“人工智能+大数据”与疾病防控的结合，重庆智能疾病预测与筛查两大模型目前在传染病预测和慢性病危险因素筛查方面取得阶段性成果，可以提前一周预测传染病发生情况，指导民众进行疾病预防，助力政府部门在相关疾病的防控工作中提升效率，降低疾病预防和控制成本。

据记者了解，重庆监测数据显示，应用流感、手足口病预测模型，可以提前一周预测流感和手足口病发生情况，预测模型的准确率均达到86%以上，高发季预测准确率可达到90%以上；应用慢阻肺智能筛查模型，可大幅减少筛查成本，提高筛查效率，该模型的准确率达到92%。

人工智能预测已成现实

谈到人工智能如何在疾病预测领域发挥作用，平安科技高级产品总监徐亮博士表示：“我们集中了城市医疗健康数据和平安集团医疗健康和金融的数据，在2017年全年累计接入超过2000万份重庆的健康档案数据。此后，通过对数据进行处理，包括处理时间、空间、人群的特征并寻找联系，对流行疾病相关的影响因素进行分析。最后，整合上万维度数据因子，集成了时间序列模型、循环神经网络与随机森林等模型进行预测。”

据介绍，重庆智能疾病预测与筛查两大模型的研究，课题组提出“宏观+微观”的深度智能疾病预测方法，整合上万维度数据因子进行建模，使用了政府平台上采集的城市级数据，同时结合本地疾病防控实际业务经验和专家知识，更贴近重庆现状，精确度也显著高于传统方法，充分体现了多维数据来源的业务应用优势和实践价值。

面对我国疾控现状，重庆市疾控中心传防所传染病防治专家宿昆表示：“流感和手足口病以传播快、间接和直接疾病负担重、在儿童群体中发病率高、社会关注度高等为特征，成为此次智能疾病预测选择的两大疾病。以手足口病为例，其发病数居法定传染病首位。”

从重庆开展疾病控制的经验看，很多老年人遭遇流感的侵袭，但他们都不会提前去注射流感疫苗。统计数据显示，2014年至今，尽管重庆市流感疫苗接种比例在不断上升，但2015年调查发现， 65岁以上老年人群的接种率只有3.9%，这一比例虽然在2017年上升到5.03%，但依然较低。对此，重庆市疾控中心慢病所所长丁贤彬认为，通过人工智能的预测，可以让更多普通人及时去注射流感疫苗。

此外，对于疾病预测，公众也存在很多疑惑，毕竟，提前一周预测，真的有价值吗？

宿昆坦言：“疾控中心开展的疾病监测都是实时监测，如果能够提前一周预测急性传染病，这对防控来说是非常重要的。意味着流感高发来临前一周，就可以提前采取防控措施。”

零级预防实现高回报

谈到如何对流感的预测效果进行分析，宿昆解释：“从我们的经验看，流感的直接和间接的经济负担比较重，流感病毒极易变异，全球大流行的风险持续存在。从我们开展人工智能实践的角度看，流感预测基础数据非常完备，全市的监测包含流感个案数据和聚集爆发病原学检测等非常详细的信息。此外，流感疫情受多种因素影响，并且存在季节性波动这样一个特点。因此，预测流感发病强度的波动和趋势，对流感的防控意义重大。”

重庆疾控中心课题组表示，疾病预测项目涉及了疾病防控、临床医学、大数据和人工智能等领域，是一个涉及交叉学科的课题，其研究复杂度和困难度非常高。下一步，课题组将在前期研究的基础上，继续优化模型，提高传染病预测和慢阻肺筛查的准确性；扩展更多传染病种的研究；联合进行重庆慢阻肺模型和流感、手足口病模型的卫生经济学价值测算研究；将传染病预测和慢性病筛查的研究成果落地应用。

丁贤彬坦言：“现在影响居民健康第一位的就是慢性非传染性疾病。从实践来看，人工智能以及大数据在慢性病防控上将发挥越来越重要的作用。目前，对癌症预防的关注很少，其实我们可以通过开展癌症前期筛查，把所有危险因素、血液检测结果纳入人工智能计算之中。例如，慢阻肺等慢性疾病就是从妊娠期开始埋藏的危险因素。因此，在人工智能的基础上，我们提出了零级预防的概念，在没有出现症状时提前进行预防。”

徐亮表示，通过重庆的试点，证明我们可以用非常完整的算法来处理大数据，把数据解析结构化后，搭建一个预测感知认知的平台。“未来，希望这样一整套标准体系，可以满足不同城市的个性化需求，把预测成果推广到全国各个城市。”

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