疾控女侠吴凡:帝国理工人工智能为何算错上海新冠感染病例

澎湃新闻记者 张唯
2020-07-11 14:34
来源:澎湃新闻

7月11日,2020世界人工智能大会云端峰会的AI+公共卫生专题论坛邀请“疾控女侠”复旦大学上海医学院副院长吴凡和“硬核医生”复旦大学附属华山医院教授张文宏与主持人对话。

吴凡

在对话过程中,主持人提问,大数据分析在传染病智能预警方面取得了什么成效,会对未来抗疫带来怎么样的启示意义。

对此,吴凡肯定了大数据在其中的作用。她认为,首先,有了大数据和人工智能之后,不同地方发现的散在病例,如果彼此之间有关联,可以第一时间显现,这是动态感知的作用。

第二,这些技术还可以叠加其它的大数据来进行深度挖掘和分析,例如分析病例的发生与时间、空间、气象等因素之间的关联。

第三,还可以起到监测和预警的作用,例如预测蚊子的生长,“如果这个地区有登革热和疟疾,将会呈现什么样的趋势”。

但她特别强调一点,人和机器、大数据是互动的关系。“大家是不是想如果有了这些数据,机器都能够给我们解决问题了,那还要人干嘛?”

“这里最典型的就是我们这次新冠疫情,大家都知道英国的帝国理工给上海预测,说上海按照城市的人口密度和人员的流量,新冠疫情应该是80万感染者。但我们本土病例只有341个人。有几个数量级的差异。”

“那为什么他算错了呢?大家用的都是传染病动力模型,为什么能差这么多?”

吴凡认为,原因在于人,“在人这几颗脑袋上”。“模型是一样的,但传染病在不同地区,有不同的流行态势、不同参数。而这些参数的估计是靠人来估计,要不然要专家干什么?”

她介绍,上海不仅用传染病动力模型来预测,还加入了人的社会交往的神经网络模型。“同样是2000万人,你是在家里种地的?各归各的?还是聚集在一起的?”这种人的行为模型决定了传染病的传播动力和模式不同。

“所以这些模式的界定和参数的给定、设置,它需要(人)依据科学在经验的基础上,给出不同的参考值,它(机器)才能算得准。”

    责任编辑:李跃群
    校对:张艳