作为疫情联防联控、群防群控的关键防线，社区在打赢新冠肺炎疫情防控战中发挥着重要作用。

尤其是今年3月，国家卫健委等部门印发了《新冠肺炎疫情社区防控工作信息化建设和应用指引》。指引强调，社区防控工作信息化建设和应用的目标是坚持适用性、便捷性、安全性和前瞻性相统一，发挥互联网、大数据、人工智能等信息技术优势，依托各类现有信息平台特别是社区信息平台，开发适用于社区防控工作全流程和各环节的功能应用，有效支撑社区疫情监测、信息报送、宣传教育、环境整治、困难帮扶等防控任务，统筹发挥城乡社区组织、社区工作者的动员优势和信息化、智能化手段的技术优势，有效支撑省、市、县、乡四级数据联通，构筑起人防、物防、技防、智防相结合的社区防线，形成立体式社区防控数据链路和闭环，提升城乡社区疫情防控工作成效。

对此，医渡云首席人工智能科学家闫峻表示，人工智能在防控救治及公共卫生资源调配方面起到了支撑性的作用。

疫情防控需构建智能管理体系 提供解决方案

闫峻介绍，新型冠状病毒肺炎疫情暴发以来，机器人、人工智能等现代科学技术不断被开发利用，深入应用于疫情态势研判、传播路径分析、精准防控、有效治疗及后续治理等各工作环节。

“获得授权的合规数据是公共卫生决策的基础，利用人工智能技术，依托数据治理，构建灵活的数据接入体系，支持相关部门及医疗机构根据授权将多源异构的医学数据进行深度处理，是公共卫生智慧化系统运转的引擎。”他表示，通过AI和大数据分析做支撑，可帮助医生更精准地对病例进行综合分析，实现早发现、早隔离、早预警、早阻断、为患者争取宝贵时间、减轻医护人员的压力。

“能够及早的发现、预警、阻断和隔离常重要，这是构建公共卫生体系的一个重要目标。”闫峻说。

在闫峻看来，随着人员流动性的增加，疫情防控从“静态管理”向“动态管理”转变，防控任务更加艰巨，这就需要人工智能、AI模型来构建整个管理体系，提供解决方案。

他表示：“动态管理体系应分为四个方面。首先是政策举措实施的预判。政策举措的实施对于传染病防控至关重要，通过仿真模型的构建，模拟应急处置政策方案实施后对整体态势的影响，验证决策的效果、预测风险，便于提前制定预案和物资储备，未雨绸缪。其次是医疗机构通过人工智能技术实现数据治理，利用城市医疗机构的网络效应和AI疾病监控模型，实现传染性疾病的早发现和早预警，帮助临床工作及早判断患者病情，及早产出治疗解决方案，提供治疗流程优化措施。再次是针对个人而言，AI技术正全面介入，通过健康宣教了解自身真实情况及风险预测，AI辅助可更加迅速、及时、充分地服务患者，提高患者及个人对于健康宣教的依从性。最后，利用AI技术构建扎实的人工智能平台，通过平台进行数据的合规采集和处理，了解真实情况 ，针对公卫事件的发生进行早研判、早预测，帮助公共卫生体系增强城市‘免疫力’，实现‘平时防病、战时治病’的目标。”

用AI构建城市免疫平台 助建公卫防线

据闫峻介绍，医渡云一直坚持在技术上进行投入，并基于实践及人工智能技术的积累，建立了“城市免疫平台”。他说：“‘城市免疫平台’是通过建立知识模型推理的城市社会图谱和图搜索引擎，进行风险评估及分析、风险追踪及监控、预测仿真及资源调度、动态决策支持、动态政策调整；确保经济有序运行，并最大限度地降低死亡率和感染人数。达到‘事前风险、事中管理，事后跟踪’。用技术助力城市公共卫生体系的建设。平战结合，加强防控和预警，助力经济发展和政府决策。”

谈及医渡云在此次疫情防控中所开展的工作时，闫峻分别介绍国内和国际上的情况。对于国内方面，如在宁波，召集优秀的数据科学家、算法工程师、医学和统计专家、可视化工程师等十余人，成立了“宁波疫情应对行动小组”，每日追踪疫情发展，利用人工智能技术对宁波疫情发展进行预测，助力有关部门根据授权收集分析全国各城市信息，针对具体情况及时提出决策建议；在武汉，利用医疗人工智能技术优势，携手武汉同济医院建设了新冠肺炎专病大数据智能平台，不仅为医院解决了以往分散在院内各个系统的数据管理问题，同时也对病程记录及其他诊疗信息的文本进行了结构化处理，帮助医院的相关使用者根据授权快速定位所需人群及相关指标，为新冠肺炎的诊疗和科研工作提供了支持和帮助。

在国外方面，医渡云还助力文莱建设了文莱疫情防控大数据平台，可帮助当地政府对疫情变化实时监测和动态预测，支持民众自我筛查。

最后，闫峻表示：“城市在运转中随时面临着各种风险挑战，如何预知风险，管理风险、在及时的时间作出精准的决策，如何弹性应对、精细治理，建立抵御风险的‘免疫系统’，是城市管理者必须面对的课题，也是医渡云解题的方向所在和不断努力的目标。”