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讓數據支撐抗疫科學決策

操秀英
2020年06月05日08:20 | 來源:科技日報
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  6月初,位於北京航空航天大學新主樓G座的北京航空航天大學大數據科學與腦機能高精尖創新中心(以下簡稱高精尖中心)依然很安靜,學生們尚未返校。而過去幾個月裡,這裡的多台服務器卻始終高速運轉,從這裡發出去的多份數據和報告,成為我國新冠肺炎疫情防控的重要決策支撐。

  和服務器同樣忙碌的,還有以高精尖中心人員為主體的北航新冠肺炎疫情大數據分析團隊。

  在國務院聯防聯控機制科研攻關組信息化專班的協調和組織下,李建欣、王靜遠、李大慶等牽頭組建應急攻關團隊,開展基於大數據的疫情預測分析與決策支持研究,成果被應用於中央多部門疫情防控決策中。

  “總書記在給科技工作者的回信中,專門提到了疫情防控中大數據應用方面的攻關,這是對我們極大的認可。研究成果能真正服務國家和人民,這是科研人員最大的成就,比起這些,辛苦也就不值一提。”王靜遠告訴科技日報記者。

  “坐不住了”開啟攻關歷程

  沒有一聲令下,北航大數據分析團隊的行動源於單純的“坐不住了”。疫情暴發之初,國內尚沒有可進行動態疫情預測的模型,而國際上各種模型給出的數字很嚇人。

  “有個模型預測中國會有超過40萬人感染,造成不小的恐慌。”王靜遠回憶,“我們當時感覺這個數字應該沒有考慮中國強有力的防控措施。作為大數據研究人員,我們必須做點什麼。”時值寒假,王靜遠立即電話聯系各地學生,大家開始在線開展工作。

  大數據是一個綜合學科。“尤其是疾病預測模型,涉及社會學、傳染病管理等各方面。”王靜遠說,他馬上與北航經濟管理學院數據智能研究中心主任吳俊杰等合作者聯系,“大家都沒二話,一個跨學科臨時小組迅速成型”。

  “當時就是想做些事情,但確實也不知道我們的工作具體能起到什麼作用。”王靜遠坦陳。

  經過幾晝夜的奮戰,王靜遠團隊利用城市人口流動大數據和疫情數據相融合的方法,於1月25日構建出第一個預測模型。這也是目前已知國內首個疫情預測大數據模型。

  “坐不住”的不止王靜遠。高精尖中心的胡春明、李建欣、李大慶和邰振贏等也迅速集結了近30名師生,基於高精尖中心社會腦平台RING,快速研發出新冠肺炎疫情態勢研判系統。

  “根據這個系統,建欣團隊1月27日拿出第一份內部報告,我問他,國內疫情大概什麼時候會是個節點,他說大概是4月份。”高精尖中心執行主任劉旭東回憶,謹慎起見,大家決定將這份報告挂到高精尖中心官網上。

  與此同時,王靜遠將自己團隊的研究報告通過“人工智能技術與管理應用研究會”公眾號對外發布,當日就獲得近4萬的瀏覽量。

  “稍有不慎,就有可能影響疫情防控效果”

  沒想到,兩份報告都被決策部門看到了。

  國務院聯防聯控機制疫情防控工作組大數據專班的專家和國務院辦公廳電子政務辦相關負責人都注意到他們的研究成果。2月1日,王靜遠團隊接到來自有關部門的緊急任務,要求他們提供若干關鍵時點的疫情預測數據和疫情拐點的分析供中央參考。相關單位也委托李建欣團隊就武漢的區域物資與交通保障、疫情中長期趨勢預測等問題,開展大數據專題分析,形成專報。自此,北航大數據分析團隊進入以各級政府部門任務為導向的攻關階段,原先分散的幾個團隊開始協同工作。

  “雖然我們對自己的數據有信心,但當時確實壓力巨大,分析結果的背后是中央的決策,稍有不慎,就有可能影響疫情防控效果。”李建欣說。

  為了確保分析和預測數據的絕對精准可靠,他們反復推演,通過多種技術路線的交叉驗証,集成多種模型進行融合預測,最終得到了最為可信的分析結果。

  事實証明,北航大數據團隊的模型預測精度很高,對於拐點前各種關鍵疫情的預測誤差小於7%,拐點預測日期誤差在2天之內。

  在科研能力得到認可后,系列重任紛至沓來。從2月的國內疫情預測、物資保障分析,到3月的復工復產分析、防控政策評估,再到4月的全球疫情追蹤預測、境外輸入風險分析,在疫情暴發后的100多天裡,團隊挂圖作戰,為國務院辦公廳、國務院聯防聯控機制、國家衛健委、科技部、外交部、北京市防控辦等決策部門提供各類疫情預測與分析服務。

  “我們團隊強大的科研實力與高精尖中心多學科交叉的背景以及前期大量的研究積累密不可分。”劉旭東說,該中心研究人員來自北航計算機、可靠性、經濟管理等各學院,“大家原本就是一個整體,合作起來很順暢,底層技術是相通的,在此基礎上,根據不同部門需求協同攻關。”劉旭東說。

  讓人刮目相看的“90后”

  在這支戰斗力極強的隊伍中,“‘90后’讓人刮目相看”,劉旭東不止一次感慨。

  研二學生付瑩瑩在聽說要組建應急研究團隊后,放棄回家和家人團聚的機會,留校承擔起實驗室計算設備的管理任務。

  “疫情最緊張的時候,我都進不了實驗室,隻能電話指揮她來操作。”王靜遠說。

  3個月沒有離開校園一步,付瑩瑩笑稱,她在這個寒假養成了每天看《新聞聯播》的習慣。“一開始收集數據和政策信息的渠道有限,看新聞是一種重要途徑。”她說,另一個原因是,電視機的聲音能消解一個人待在宿舍的孤獨感。

  白天收集數據、訓練模型、分析預測,晚上整理歷史誤差、撰寫發布報告、召開線上會議。付瑩瑩說,這段特殊日子裡的經歷是她的財富。“疫情防控中,大批‘90后’醫護人員展現了年輕人的責任和擔當,能用自己的知識貢獻一份力量,成為他們中的一員,我感到特別自豪。”

  讓王靜遠感動的還有直博生王培宇。“前段時間聊天時,他才無意中說出,他父親是湖南援鄂醫療隊的成員,母親是當地醫生。”一家三口在不同的戰線上同疾病斗爭的故事讓人動容。

  還有遠在位於美國重疫區的羅格斯大學訪學的周號益。他擔任數據分析組學生組長,克服時差,每天與劉詩炎、張帥、傅星珵等國內組員們遠程連線討論。“每當遇到分析難題,他都能快速給出巧妙的解決思路,在執行一次連續多日的緊急專報任務中,自己宿舍已經斷糧了,他卻沒發現。”李建欣說。(科技日報北京6月4日電)

(責編:趙竹青、呂騫)

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