人工智能助力疫情防控：能精准筛查、推演疫情、溯源病毒( 三 )_在疫情防控过程中

可学习的省市区县级数字孪生系统，实时预演分析疫情发展

在疫情推演中，由于传统SEIR、高斯过程回归、SARS传染扩散等模型很难考虑人口流动、管控措施等综合因素，对实际抗疫战争中的防控决策支持力度不足，无法提供供决策层制定政策并影响疫情发展的有效方案。

第四范式采用了高维机器学习技术以及多维度的数据，构建了更细粒度、更接近实际情况的省市区县级数字孪生系统，充分考虑复杂环境下的各种突发因素，例如交通管制、复工时间、药物投放等，对疫情发展的影响，最重要的是该系统具备模拟功能，可以就关键决策一旦实施所带来的影响进行仿真预判，为制定实用有效的防控政策提供了重要依据。

基于AI技术构建疫情溯源系统，快速追溯传染路径

在防控初期及结束后，病毒传染溯源极为关键。此前，病毒传染溯源主要通过人工分析患者信息找到相关性，再经推演现场验证得出。但该种方式存在对新信息响应慢、对复杂场景处理能力有限等诸多挑战，同时由于很难实际观测到传染事件的发生，使得传染路径以及传染方向的推断变得异常困难。