在當前，全國上下全力抗擊防控新型冠狀病毒感染的肺炎疫情中，工信部2月4日發布《充分發揮人工智能賦能效用協力抗擊新型冠狀病毒感染的肺炎疫情倡議書》，提出加大科研攻關力度，盡快利用人工智能技術補齊疫情管控技術短板，快速推動產業生產與應用服務。其中在輔助診斷、快速測試、智能化設備、精準測溫與目標識別等產品方面，助力疫病智能診治，降低醫護人員感染風險，提高管控工作效率。

從近些天疫情防控實時報道中，以大數據、人工智能為代表的新型技術正被逐步應用在抗擊疫情的一線，以傳統安防及人工智能企業為代表積極探索如何能將大數據、人工智能技術應用在疫情防控工作中。

大數據技術篩查深挖追蹤接觸者

近日，全國多地公安機關頻頻通報患者因刻意隱瞞行程史、接觸史及發病史甚至拒絕隔離、外出傳播病原體而被立案調查的案例。據統計，目前已有近20起類似案例。如何能夠更好防止接觸者故意隱瞞，實現接觸人員準確無誤判斷與隔離已成為當務之急。

據騰訊科技近日報道，機器學習等大數據科學能夠在對接觸者追蹤、數據預測和新的流行病學傳播模型建立方面具有重要輔助意義。

眾所周知，與流行傳染病患者密切接觸的人，自身被感染的風險更高，并且有可能進一步傳染他人。因此，追蹤并觀察這些密切接觸者有助于這些高危人群第一時間得到護理和治療，并防止病毒進一步擴展，這也是流行病控制的關鍵。

從數據本質上看，接觸者識別本質上是尋找和感染者時間、空間上有重疊的人群。在當前信息社會，通過基站數據(運營商)、支付數據(銀聯&第三方支付機構)、出行數據(鐵路&飛機&住宿)、城市公共安全視頻監控系統等可以建立大數據融合平臺，通過數據融合與深度挖掘進一步實現人員的追蹤。

目前，安防行業中已經建立針對目標人員的出行軌跡進行精確篩查，分析其歷史軌跡?？梢越璐酸槍σ咔榉揽?，對接當地的確診病例、疑似病例人員名單，政府、公安等相關部門在保護個人隱私的情況下，分析、篩選人員的出行歷史軌跡，篩查到訪區域，從而對這些區域進行重點觀察和消毒處理。

另外通過對接確診病例、疑似病例名單關系圖譜分析，在保護個人隱私的情況下，挖掘其接觸的人員信息，篩查病例同行人員、潛在發病人員，從而對密切接觸人群進行重點觀察和隔離預防，對防止疫情擴散將大有幫助。

目前安防行業以?？低?/u>、科達、云天勵飛等為代表的企業已經建立了諸如“獵鷹”、“深目”系統，針對公安大數據應用已經成效顯著，借此可以類推到疫情防控中，實現疫情防控前期接觸重點防控。