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 “如果未來幾十年內(nèi)某個(gè)東西會(huì)殺死超過1000萬人的話，那么很大的可能它是一種具高度傳染性的病毒，而不是戰(zhàn)爭(zhēng)。它會(huì)是微生物而不是導(dǎo)彈。 造成這種情況的一部分原因是因?yàn)槲覀冊(cè)诤送厣贤度肓舜罅抠Y金，而實(shí)際在遏制流行病系統(tǒng)的投入資金很少。” ——比爾·蓋茨2015年3月的TED演講片段

人類在整個(gè)歷史里都一直在與傳染病作斗爭(zhēng)。盡管到目前為止已經(jīng)開發(fā)了許多有效的藥物，但新的病毒卻不停地在挑戰(zhàn)我們。COVID-19大流行使得我們有了一種緊迫感，我們要改善目前傳染病的預(yù)防和治療方法。幸運(yùn)的是，時(shí)下的人工智能(AI)和數(shù)據(jù)科學(xué)方法可以幫助我們以更有效的方式抵抗傳染病。

20世紀(jì)里有三大突破：消毒、免疫和抗生素，三大突破改善了人類健康，人類的平均預(yù)期壽命至少延長(zhǎng)了20年。 在過去的100年里，人類對(duì)病毒發(fā)起的挑戰(zhàn)比過去幾千年的挑戰(zhàn)還多。盡管我們已經(jīng)取得了很多進(jìn)步，但新的傳染病仍在不斷出現(xiàn)，其中的一些病導(dǎo)致了大爆發(fā)甚至流行病。

生物科技呈指數(shù)增長(zhǎng)

2015年，一個(gè)名為“生物技術(shù)科學(xué)迅猛增長(zhǎng)的機(jī)會(huì)和風(fēng)險(xiǎn)”的生物科技會(huì)議在劍橋大學(xué)舉行。一些生物科技領(lǐng)域的專家在會(huì)上就生物科技對(duì)于建設(shè)或摧毀我們世界的威力進(jìn)行了探討，他們還討論了如何利用創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)而同時(shí)避免災(zāi)難性風(fēng)險(xiǎn)等問題?；瘜W(xué)工程與生物科技學(xué)院的Cris Law教授、傳染病信息學(xué)教授Derek Smith以及Deep Knowledge Ventures 創(chuàng)始人Dmitry Kaminskiy三位是會(huì)議的演講者。他們得出了兩個(gè)主要結(jié)論。他們的結(jié)論是，基礎(chǔ)AI和數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)該用于優(yōu)化預(yù)防醫(yī)學(xué)的管理，而強(qiáng)勢(shì)AI則應(yīng)該用于新疫苗的開發(fā)。他們還提出警告，一定要特別注意防止病毒可能從實(shí)驗(yàn)室傳播出來的失誤以及要防止先進(jìn)的生物危害技術(shù)落入恐怖分子之手。

生存風(fēng)險(xiǎn)研究中心(劍橋大學(xué))

傳染病大流行時(shí)，感染病毒的人數(shù)增加，因而增長(zhǎng)速度也隨之增加。科技和傳染病大流行都呈指數(shù)發(fā)展，而病毒和微生物的流行源頭卻是以雙倍指數(shù)發(fā)展。這些包括了自然病毒，但也可能包括用于武器化病毒。武器化病毒的一個(gè)例子是將流感+HIV病毒內(nèi)置于蚊子，用于生物戰(zhàn)。人工智能可以幫助消除這一不平衡關(guān)系，使生物制藥商可以趕上大流行的發(fā)展速度。目前的技術(shù)已經(jīng)可以減少大流行的威脅，即便不利用新一代AI系統(tǒng)都能取得好的進(jìn)步。

“加拿大軍方正在為未來12個(gè)月內(nèi)可能多次出現(xiàn)的COVID19高峰做準(zhǔn)備。”——加拿大武裝部隊(duì)喬納森·萬斯將軍

個(gè)性化靶向免疫

目前可用的技術(shù)可以采用幾種方法。一種方法是將數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于規(guī)模性的個(gè)性化疫苗接種。另一個(gè)方法是利用AI優(yōu)化免疫的管理。將AI、大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合在一起，疫苗的分發(fā)就能夠規(guī)模性地以更精致準(zhǔn)確的方式進(jìn)行。實(shí)現(xiàn)上可以是通過AI分析一些諸如遺傳學(xué)之類的個(gè)人數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)每個(gè)個(gè)體對(duì)特定疫苗的風(fēng)險(xiǎn)和潛在敏感性。然后再利用AI設(shè)計(jì)出針對(duì)每個(gè)個(gè)體的經(jīng)優(yōu)化過的個(gè)性化疫苗。到這里就可以利用基于AI的個(gè)人概況優(yōu)化免疫管理。所需的技術(shù)已經(jīng)存在。AI可以用于分析個(gè)人數(shù)據(jù)，例如種族、年齡、性別、血型、體重、BMI、虛弱程度以及一些可能令個(gè)體面臨某些病毒風(fēng)險(xiǎn)增加的歷史狀況。在獲取了個(gè)體概況后，一些人由于自身存在某個(gè)脆弱性就可以收到針對(duì)特定病毒的疫苗建議。

各國(guó)/地區(qū)治療效率排名。 

COVID癥狀追蹤程序

COVID癥狀追蹤程序(https://covid.joinzoe.com)是由倫敦國(guó)王學(xué)院、蓋斯和圣托馬斯醫(yī)院的醫(yī)生和科學(xué)家與 健康科學(xué)公司ZOE Global Ltd共同開發(fā)的。 該應(yīng)用程序可用于研究COVID-19的癥狀及跟蹤C(jī)OVID-19病毒的傳播。這項(xiàng)研究的負(fù)責(zé)人是倫敦國(guó)王學(xué)院基因流行病學(xué)教授、TwinsUK主管Tim Spector教授。TwinsUK是英國(guó)一項(xiàng)基于15,000對(duì)雙胞胎的科學(xué)研究，這項(xiàng)研究已經(jīng)做了近30年了。該程序除了用于研究普通人群的癥狀外也在TwinsUK研究里用于了解5000名雙胞胎的癥狀的發(fā)展。

這項(xiàng)研究的目的是幫助科學(xué)家更好地了解COVID-19。科學(xué)家利用這些數(shù)據(jù)可以了解COVID-19病毒在特定區(qū)域傳播程度的快慢、確認(rèn)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域及通過更好地了解與健康狀況相關(guān)的癥狀來確定誰(shuí)的風(fēng)險(xiǎn)高一些。該應(yīng)用程序使得研究人員有機(jī)會(huì)觀察病癥在不同風(fēng)險(xiǎn)群組里時(shí)間上的變化情況，還可以找到那些癥狀較輕患者的模式。如果今年晚些時(shí)候或明年第二次爆發(fā)COVID-19病毒，那么這些信息就會(huì)具有非常重要的意義。該應(yīng)用程序前一陣在英國(guó)推出，已經(jīng)有130萬人在記錄他們的癥狀，占英國(guó)人口的2%。該應(yīng)用程序的開發(fā)人員正在計(jì)劃為美國(guó)開發(fā)一個(gè)版本，美國(guó)版本很快就會(huì)發(fā)布。

現(xiàn)在正是發(fā)展先進(jìn)的下一代研發(fā)技術(shù)和方法的大好時(shí)機(jī)。在這個(gè)關(guān)鍵時(shí)刻，我們應(yīng)該積極使用深度技術(shù)及前沿科技應(yīng)對(duì)我們面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。我們可以先通過利用目前存在的AI技術(shù)改進(jìn)疫苗和治療方法，保護(hù)人類不受傳染病的侵害。