新冠肺炎疫情肆虐严重威胁着广大人民群众的生命安全，疫情牵动着每一个人的心。2月14日，中央全面深化改革委员会第十二次会议上强调，要改革完善重大疫情防控救治体系，健全重大疫情应急响应机制，建立集中统一高效的领导指挥体系，做到指令清晰、系统有序、条块畅达、执行有力，精准解决疫情第一线问题。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。
目前，疫情面临的最大挑战是疫情相关人群的动向，因此，疫情防控就显得尤为重要。
AI赋能使得疫情管控能力不断提升，得益于以深度学习为代表的AI技术对于海量非结构化数据的端到端建模能力。采用AI及大数据工具打造的追踪及查询平台，能够智能整合匹配患者信息、交通信息、地理信息、医用物资信息等多维度数据，对整体人流迁移情况、交通疾控管制、同行人群搜索、物资需求对接等多项功能提供可视化展示及搜索工具，完成对患者及接触者跟踪及智能匹配分析等任务，实现医用物资高效对接，极大提升了疫情管控效率。
其中，与感染者密切接触的人，自身被感染的风险更高，并且有可能进一步传染他人，因此，追踪这些密切接触者有助于将高危人群第一时间进行护理和治疗，防止病毒扩散，而基于大量的用户数据，进行AI接触者追踪对防止疫情扩散具有较大帮助。
对接触者进行追踪大概分为接触者识别、建立接触者列表和接触者随访三步。2014年在非洲的埃博拉病毒暴发期间，当时非洲整体信息系统普遍落后，无法通过技术手段加速追踪过程，主流追踪手段依然是感染者自身回忆，主要的追踪流程依然采用纸质手段。不过在此次新冠肺炎疫情中，我们有机会通过近年来高度信息化工具来改变追踪接触者的速度和效率，从而控制疫情传播，对接触者追踪主要分为两步：接触者识别、建立接触者列表。
接触者识别本质是寻找与感染者在时间、空间上有重叠的人群，现在已经存在的各种数据源，可提供非常有效的数据痕迹，包括基站数据、支付数据、出行数据、公安数据、城市摄像数据等。基站数据包括手机交互的基本信息记录。
狭义的手机交互的基本信息记录，是指手机通话或者发送短信时的基本信息记录、消息发放者身份、接收者身份、通话持续时长等。这些只适用于2G或3G。4G以后，详细的手机交互的基本信息记录通常指任何手机与基站交互后被记录的数据。这里的数据可能包含用户位置估计，所以，若已知基站分布位置，任何人携带手机后的粗略运动轨迹，可以通过手机交互的基本信息记录获得。
建立接触者列表可以通过社交软件，如微信、QQ等。添加接触者及对接触者的医学观察，可通过社交软件高效完成。通过社交软件建立接触者与医疗人员的观察联系，可以有效分担医疗压力。
(作者系北京交通大学电子信息工程学院控制科学与工程专业博士研究生)
(吉鸿海)
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