2020年年初，武汉实施封城的决策背后，存在着一个常常被人们所忽视的事实，封城之前的14天时间里，全球感染的人数为3.8万，然而封城之后的7天时间，新增感染的人数下降到了3.1万。这样的数据差值，恰恰有力地证明了准确的预测能够在关键的时刻实现切断传播链的目的，从而使得防控资源能够精准地用在刀刃之上。
预测为何成为抗疫刚需
疫情预测并非仅停留于理论空谈，而是切实关联到床位以及呼吸机的分配情况。世界卫生组织在2020年所发布的报告表明。全球因疫情致使诊断延误从而造成的死亡率上升了27%。在引入AI提供的辅助之后。诊断所需的时间缩短至平均1.2小时。这为患者争取到了极为珍贵的救治时机。
新加坡的实践给出了更具说服力的证据，他们借助AI模型提前3周对感染高峰作出预判，而后按照此预判来进行医疗资源的部署，最终重症床位利用率由45%陡然下降至20%。这表明，唯有看得精准才可以防住，提前量乃是生命线。
支撑预测的核心数据拼图
AI预测并非是凭空去想象的那种情形，它是需要给予各种数据充足的量才行，人口统计学方面的数据属于根本的基础，地理空间信息是能够揭示传播路径的，就像OpenStreetMap所标记出的餐馆数量此情况与感染率的相关系数达到了0.72这样的数值且是很高为0.72，而5G基站密度每增加1%这般之时候，社区传播率能够降低12%，这是给精准防控提供了新的视角的。
疫情深埋之际，物联网设备摇身一变，化作感知疫情的神经末梢。新加坡借助装备智能摄像头，对商场人流予以监测，进而效能管控提升40%的成色；诸如Apple Watch这般的可穿戴设备于健康记录的呈现，也能够将潜在传播之信号统统捕捉入册。2022之年WHO炮制出炉的报告明确指出，把5种以上数据源进行整合所形成的预测系统，准确率能够攀升37个百分点之高度，由此可清晰洞察，数据越是多元繁杂，建模越是精巧智睿。
从传统模型到AI进阶
早期的SIR模型，虽具备简单易懂这一特性，然而在2020年武汉疫情期间，其参数校准误差竟达到32%，从而显得力不从心。后来出现的SEIR模型，引入了潜伏期这一因素，使得对隔离措施的响应误差率降低了22%，这算得上是向前大大迈进了一步。分层SIR模型，通过对区域年龄以及医疗资源差异予以考虑，致使美国CDC工具的预测误差下降到了15%。
加入AI模型带来了质的飞跃，在西班牙马德里，随机森林算法使预测感染风险的准确率达到了86%。还有，LSTM网络能够捕捉到每周二因通勤致使感染率上升的周期性规律，并且，图神经网络借助分析机场 - 城市网络，让传播链追踪准确率提升了31%。另外，面对突然出现的奥密克戎，元学习框架凭借少量样本就能快速适应新变异株。
系统如何实现实时预警
用以决定预测时效性的是数据的实时处理能力，韩国“K-DI”系统采用ApacheKafka架构，该系统有着每分钟能处理1.2万条手机信令数据的能力，经正则表达式清洗后，其将用时从耗时4小时之长的数据准备操作压缩到仅需1小时，如此这般，这便确保模型所运用的一直是最为新鲜的数据了。
依赖Flink实时计算框架的中国疾控中心的“流调通”系统，每秒处理3万条接触数据，并借助广播变量技术使延迟降低了40%。美国CDC所开发的“COVID-MVP”测试框架，将模型更新通过率从68%提升至89%，且在通过A/B测试确保新模型效果更优后才上线。
落地应用的真实战例
美国约翰霍普金斯大学所拥有的预测系统，将航班数据、社交媒体传播频率、气象条件这类具体表现形式各异且性质有所不同的变量，进行了整合，从而揭示出多源数据融合所具备的强大力量，该预测系统预测各州感染曲线时所产生的误差率，居然不超过12%，这清晰地表明，病毒传播这一复杂现象，并非仅仅与人存在关联，而且还同天气状况以及人们的日常出行习惯，建立起了极为紧密的联系。
有着以色列理工学院的团队，采取了另辟蹊径法子利用手机信令数据追踪人员流动，他们成功把特拉维夫市第二轮感染高峰的识别时间给提前了5天，使得市政府在高峰到来前2周能够从容开展实施限制措施，清华大学所开发的“疫情预测云平台”，借助整合海关数据与公交刷卡记录，对北京未来14天感染趋势得出的预测准确率达到了89%。
未来预测技术的进化方向
数据隐私保护会成为技术突破的关键所在，当下借助联邦学习以及差分隐私技术，个体身份被再度识别的风险从82%降低到了3%，这使得大规模数据合作具备了可能性，欧盟的COVID - Data Act甚至规定AI系统唯有通过可解释性审计才可以使用敏感数据，迫使技术必须透明可信。
全球协作的进程在加快，由12个国家34个系统所构成的全球COVID - 19 AI预测系统联盟，已然使跨区域模型训练效率提高到原来的3倍，未来，当你听闻关于下一波疫情的传闻之际，是去选择相信依靠的直觉判断，还是会更倾向于参考AI模型给出的数据预示呢？欢迎在评论区分享你个人的看法，点赞以便让更多人看到预测所具备的价值。
