全球新冠疫情发生之后，一个共识很快就形成了，仅仅依靠一个国家的力量是绝对没有办法战胜这场危机的。各个国家能不能确实地共享数据以及技术，这将会直接决定下一次大流行到来的时候人类的应对速度以及效果。
数据共享的现状与壁垒
虽说世界卫生组织构建了全球流感监测与响应系统等平台，然而疫情数据的国际共享却依旧面临着诸多阻碍。某些国家基于政治、经济或者安全方面的考量，趋向于延迟或者部分公开本国的疫情信息。就像在新冠疫情刚开始的时候，病毒基因序列数据的提交和共享存在着时间差，这对全球对病毒变异的监测造成了影响。
另一个主要问题是数据标准没有统一，不同国家的病例定义存在差异，检测策略显示出差异，统计口径也有不同，这致使汇总数据难以直接用来比较和分析，在建立全球性防疫情况预警模型之际，基础数据的质量与一致性没法确保，造成预测的准确性受影响，防控资源的精准调配也受到影响。
AI如何赋能疫情早期发现
存在一种技术，名为人工智能技术，它借助处理海量的、多源的数据，具备一种能力，那便是能够比传统方法更早地识别出异常信号。比如说，有一家加拿大的公司叫做BlueDot公司，在2019年12月底这个时间点，通过对全球航班订票数据、新闻报道以及动植物疾病报告进行分析，然后做了一件事，就是向客户发出了关于武汉不明肺炎的预警，整个这件事情有个结果，结果是这比官方正式通报提前了数日。
除旅行数据外，AI能够实时进行爬取，且能对社交媒体、搜索引擎的匿名化查询数据予以分析。当某一地区出现“发烧”相关词汇，其搜索量急剧增多时，系统就会自动标记，将该地区标记为潜在风险区域，进而提示卫生部门展开重点调查。当某一地区出现“咳嗽”相关词汇，其搜索量迅速上升时，系统也会自动标记，把该地区标记为潜在风险区域，以此提示卫生部门开展重点调查，最终将疫情发现从被动报告转变为主动监测。
追踪病毒传播的路径
一旦出现疫情状况，迅速理清传播线路才是重点所在。借助AI推动的接触者追踪技术手段，凭借整合手机定位信息、交通卡数据以及消费记录等内容，能够近乎接近实时情形地重新构建确诊病例的行动轨迹状况。韩国在应对MERS以及新冠疫情之时，曾经高效运用这类数据信息，迅速找出并且隔离密切接触人员情况。
凭借基因测序数据以及深度学习算法，研究人员能够构建病毒的“进化树”，通过对比不同患者身上病毒基因序列的细微差别，AI可以推断出传播的方向、顺序以及有无未被发现的传播链，从而为切断传播途径提供精准的“地图”。
预测模型指导资源调配
凭借历史数据以及实时信息，AI能够构建复杂的预测模型，用以模拟疫情于不同防控策略情形下的发展趋向。美国华盛顿大学健康指标与评估研究所，也就是IHME的模型，曾经为多国政府预估病床、ICU床位及呼吸机后续的需求缺口给予了关键参考。
这些预测并非仅仅关注医疗资源，借助对人口流动、供应链物流等数据予以分析，AI能够对疫情给粮食、药品等关键物资供应所产生的影响作出评估，这有益于决策者预先开展规划，把有限的物资优先分配至风险程度最高、需求最为急迫的地区，以此防止局部资源出现挤兑现象。
加速疫苗与药物研发
在科研方面，AI显著地加快了药物筛选以及疫苗设计所需要的时间。针对新冠病毒，像DeepMind等类似的公司，借助AlphaFold系统迅速地预测出了病毒蛋白质的三维结构，而这一信息乃是设计中和抗体与药物的根基所在，把原本耗费数月时间的结构解析工作压缩到了仅仅几天。
于疫苗开展研发进程期间，AI 能够助力对临床试验方案予以优化，借由剖析参与者的多维数据，AI 能够辅助科学家更为迅速地辨别出生效的疫苗候选者，并且预测有可能出现的不良反应，如此便在确保具备安全特性的前提条件下，使整个研发流程得以加速。
全球协作平台的构建与挑战
构建更智能、更协同的全球公共卫生平台是朝前方去的方向，在理想状态之时，各国的监测数据、研究成果能够安全、匿名化地汇入到一个受信任的AI分析中枢，达成全球风险进行实时评估以及早期预警，这样会让资源调配和国际援助变得更加有针对性。
然而，达成这一理想情形，要去处理数据主权、隐私保护、算法偏见以及各个国家之间数字鸿沟等深度层次问题。构建通用的数据标准以及互信机制，保证技术红利能够公平地让所有国家受益，尤其是发展中国家，这是推动实质性国际合作必定要跨越的阻碍。
全球范围之内的疫情进行联合防控，已然是不能够离开人工智能的深度层面的参与了。你是怎么认为这个情况的呢，在对于保护个人隐私以及利用数据来防控疫情这两者之间，社会层面上来说应该怎样去获取到最佳状态的那种平衡点呢？欢迎大家来分享各自的看法，并且去点赞以此来支持这篇文章。
