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大数据技术筛查深挖追踪接触者
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据腾讯科技近日报道，机器学习等大数据科学能够在对接触者追踪、数据预测和新的流行病学传播模型建立方面具有重要辅助意义。
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从数据本质上看，接触者识别本质上是寻找和感染者时间、空间上有重叠的人群。在当前信息社会，通过基站数据(运营商)、支付数据(银联&第三方支付机构)、出行数据(铁路&飞机&住宿)、城市公共安全视频监控系统等可以建立大数据融合平台，通过数据融合与深度挖掘进一步实现人员的追踪。
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另外通过对接确诊病例、疑似病例名单关系图谱分析，在保护个人隐私的情况下，挖掘其接触的人员信息，筛查病例同行人员、潜在发病人员，从而对密切接触人群进行重点观察和隔离预防，对防止疫情扩散将大有帮助。
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人工智能技术应用一线
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例如旷视通过AI技术辅助各类公共场所(火车站、汽车站、地铁站、机场)等高密度人员流动场景下的工作人员快速筛查体温异常者，实现非接触密集型人流AI辅助温感解决方案，即便在口罩和帽子大面积遮挡人脸的情况下，系统也能帮助工作人员快速筛查通行人群。
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另外，通过AI诊断技术，可以快速实现疑似病例基因分析。据了解，新型冠状病毒是基因组序列最长的病毒之一，快速检测其基因组“全貌”非常困难，而临床精准诊断又比较依赖这种基因信息。阿里达摩院医疗AI团队通过浙江全基因组检测分析平台可对病毒样本进行全基因组序列分析比对，能够有效防止病毒变异产生的漏检，并将原需数小时的全基因分析流程减少到半小时，大幅提高病例的确诊速度和准确率。