大數(shù)據(jù)篩查追蹤接觸者 人工智能用于一線

中國安防行業(yè)覽網(wǎng)
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從數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)(運營商)、支付數(shù)據(jù)(銀聯(lián)&第三方支付機構)、出行數(shù)據(jù)(鐵路&飛機&住宿)、城市公共安全視頻監(jiān)控系統(tǒng)等可以建立大數(shù)據(jù)融合平臺,通過數(shù)據(jù)融合與深度挖掘進一步實現(xiàn)人員的追蹤。

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(fā)布《充分發(fā)揮人工智能賦能效用協(xié)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(chǎn)業(yè)生產(chǎn)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(chǎn)品方面,助力疫病智能診治,降低醫(yī)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(shù)據(jù)、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(tǒng)安防及人工智能企業(yè)為代表積極探索如何能將大數(shù)據(jù)、人工智能技術應用在疫情防控工作中。

大數(shù)據(jù)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(fā)病史甚至拒絕隔離、外出傳播病原體而被立案調(diào)查的案例。據(jù)統(tǒng)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(xiàn)接觸人員準確無誤判斷與隔離已成為當務之急。

據(jù)騰訊科技近日報道,機器學習等大數(shù)據(jù)科學能夠在對接觸者追蹤、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)(運營商)、支付數(shù)據(jù)(銀聯(lián)&第三方支付機構)、出行數(shù)據(jù)(鐵路&飛機&住宿)、城市公共安全視頻監(jiān)控系統(tǒng)等可以建立大數(shù)據(jù)融合平臺,通過數(shù)據(jù)融合與深度挖掘進一步實現(xiàn)人員的追蹤。

目前,安防行業(yè)中已經(jīng)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?shù)氐拇_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(qū)域,從而對這些區(qū)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(fā)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(yè)以??低?、科達、云天勵飛等為代表的企業(yè)已經(jīng)建立了諸如“獵鷹”、“深目”系統(tǒng),針對公安大數(shù)據(jù)應用已經(jīng)成效顯著,借此可以類推到疫情防控中,實現(xiàn)疫情防控前期接觸重點防控。

人工智能技術應用一線

目前人工智能技術重點聚焦在人臉識別、人像識別以及車牌識別領域,重點應用在身份識別與驗證。在疫情防控中,通過疊加紅外熱像技術,前端視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以無接觸實現(xiàn)對人員識別及體溫監(jiān)測,建立相應人員數(shù)據(jù)庫。

例如曠視通過AI技術輔助各類公共場所(火車站、汽車站、地鐵站、機場)等高密度人員流動場景下的工作人員快速篩查體溫異常者,實現(xiàn)非接觸密集型人流AI輔助溫感解決方案,即便在口罩和帽子大面積遮擋人臉的情況下,系統(tǒng)也能幫助工作人員快速篩查通行人群。

云從科技研發(fā)的AI紅外無感測溫系統(tǒng)包括紅外成像檢測設備和后臺平臺軟件,結合人臉檢測、人臉識別、跨鏡追蹤(Re-ID)等技術,可遠距離對大量人群進行精準體溫篩查。采用人臉識別技術,聯(lián)動人員底庫,當檢測到體溫異常時,自動進行預警,并建立發(fā)燒紅名單,為采取后續(xù)措施提供數(shù)據(jù)支撐。

另外,通過AI診斷技術,可以快速實現(xiàn)疑似病例基因分析。據(jù)了解,新型冠狀病毒是基因組序列最長的病毒之一,快速檢測其基因組“全貌”非常困難,而臨床精準診斷又比較依賴這種基因信息。阿里達摩院醫(yī)療AI團隊通過浙江全基因組檢測分析平臺可對病毒樣本進行全基因組序列分析比對,能夠有效防止病毒變異產(chǎn)生的漏檢,并將原需數(shù)小時的全基因分析流程減少到半小時,大幅提高病例的確診速度和準確率。

依圖開發(fā)了基于CT醫(yī)學影像的“新冠肺炎智能評價系統(tǒng)”,進行新型冠狀病毒感染的肺炎快速診斷(患者的嚴重程度)及療效智能分析。以往采用傳統(tǒng)手工勾畫ROI的方法進行量化的評估,往往需要5-6小時,效率低,臨床推廣難,而利用這個新AI系統(tǒng)能夠實現(xiàn)病變區(qū)域的自動檢測,在2-3秒之內(nèi)就能完成定量分析,提升了精準定量分析的效率。

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