北大学者：大数据技术群在抗疫中不合时宜地缺位

 
 
北大学者：大数据技术群在抗疫中不合时宜地缺位  
 

“要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用。”

这是在2月14日，习近平总书记在主持召开中央全面深化改革委员会第十二次会议时提出的重要指示。有业内人士表示，这段话中有两个关键词：“鼓励”“更好”——一方面数字技术要积极主动作为；另一方面，这些技术在此次疫情防控中的表现还有待“更上一层楼”。

大数据等数字技术在此次疫情中的表现如何？应如何抓住机遇更进一步？对此《中国科学报》专访了健康医疗大数据专家、北京大学信息科学技术学院副教授黄安鹏。

大数据等技术“不合时宜地缺位”

《中国科学报》：作为医疗大数据领域的专业人士，您认为在此次新型冠状病毒肺炎疫情期间，大数据等技术有没有充分发挥其应有作用？

黄安鹏：新冠肺炎疫情大规模暴发，迫使我们不得不在信息时代还要依靠最原始的全社会动员方式，最终形成几万人感染、十几亿人被物理隔离的被动应对局面。这其中，以“大数据”为资源链的新兴技术群未能及时发挥应有作用，导致疫情防控的精准施策缺少技术抓手，是非常关键的原因。

《中国科学报》：您认为这背后有哪些深层次的原因？

黄安鹏：“大数据”为引领的新兴技术群在疫情精准防控方面不合时宜地缺位，凸显了电信、电商、物流、出行、社交等平台已有的公共数据资源整合与应用不足，也没有与民政、公安等政务数据有效对接，暴露了人工智能、5G、区块链等新兴技术群的实际能力与实际应用需求之间严重脱节。

同时这也暴露了“大数据”产业群自身能力不足，跨界交叉领域人才更紧缺，“大数据”产业群依然面临着“做什么、怎么做”的老问题。作为“工具型”技术，“大数据”技术群本该在任何场景下都要发挥作用，尤其是在大规模疫情防控需要其发挥作用的时候。

《中国科学报》：您能结合具体应用谈谈吗？

黄安鹏：比如，我们本可以发展基于大数据驱动的传染病与流行病学模型建模创新研究，为疫情防控提供科学依据。

举例来说，一些国际学者基于我国学者发表的基础数据，就在第一时间快速建立起新冠肺炎的传染模型，与疫情随后发展的实际情况基本契合。这表明我国在这个方向需要进一步加强信息科学技术与流行病学的融合，包括疫情趋势分析和评价、传染病分析与预测、易感人群分析等等。

其实，我国从事传染病与流行病学研究的专家群体具有相当的规模，但其研究方法基本上都受到缺少实战数据的制约，导致我国流行病学研究几十年来都是基于国外模型发展而来，缺少适合我国人群的技术模型。

《中国科学报》：现在我们应该做些什么来弥补？

黄安鹏：面对疫情全球性暴发的严峻形势，容不得疫情过后再痛定思痛。

当下，及时梳理发生与存在的问题，推进大数据技术群的适时应用，能够应对精准防控措施落地、落实，更有望在构建疫情有效预警机制、布局精准防控体系、筛选并优化突发危急重症的应急治疗方案和新型病毒药物疗效评估方法等方面发挥关键作用，更为国家治理现代化发展进程提供科技支撑。

疫情倒逼信息技术与医学基础研究融合

《中国科学报》：“危机”一词本身就具有“危中有机”的含义，此次疫情对于信息技术用于医学研究意味着哪些机会？

黄安鹏：这次疫情灾难“强加”给我们一次难得机遇：以大科学视角，发展基础学科。