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此時此刻，全國眾志成城，抗擊疫情。信息技術在這次抗擊疫情戰役中在很多方面都發揮著極其重要作用。

今天，信息技術已經成為社會基礎設施，互聯網的發展深度融入到經濟發展與人民生活的方方面面，為我們防控疫情創造了更有利的技術基礎和社會環境。移動互聯網、大數據、云計算、人工智能等信息技術在疫情研判、診療救治、便民服務等方面已經彰顯出巨大威力。

一是互聯網尤其是移動互聯網為疫情信息管理和宣傳提供了非常有效的手段。包括好大夫在線、企鵝杏仁在內的一批互聯網企業在線上構建了一條疫情“虛擬前線”，在這條“虛擬前線”上，免費提供在線義診服務，緩解了醫療線下資源的緊缺。百度、騰訊等企業借助互聯網技術提供“疫情地圖”“發熱門診地圖”“辟謠平臺”等多種信息服務，能夠幫助百姓更直觀地了解疫情實時動態、辨別虛假消息、掌握防治應對方法，更加高效率、高質量地完成疫情防控信息的傳遞和知識的普及。

二是大數據有力地支撐了疫情防控的精準施策。防控疫情，需要更精準全面地掌控疫情信息，疫情排查上報數據管理平臺，助力精準施策有效管控。口罩、防護服、護目鏡等防控物資緊缺，需要精準供需對接，基于疫情防控國家重點醫療物資保障調度平臺可詳細掌握各類重點醫療物資企業的產能、產量、庫存等情況，并通過數據分析提高醫療物資供給和分配的有效性和時效性。如何找到更多渠道快速采購到前方所需的物資，軟件和信息服務企業正在充分發揮各種數據平臺的智能能力，為防控物資保駕護航。而交通大數據的運用可以有效掌握重點疫區人群遷移情況，有效鎖定輸入型感染者活動范圍和散落各地的隱形傳染源，為各地精準防控疫情提供重要參考支撐。

三是人工智能、云計算等成為病毒檢測和藥物研發的加速器。借助人工智能算法，在病毒檢測的環節可將疑似病例基因分析時間大大縮短，而將高效的人工智能算力運用到藥理毒理研究、蛋白篩選、新藥研發等工作中，大幅加快老藥新指征與疫苗等藥物的研制進程。比如達摩院與浙江省疾控中心杰毅生物聯合研發，將原來至少8個小時的疑似病例基因分析縮短至半小時。又如采用依圖科技的新算法能將新冠肺炎定量評估時間從5~6小時縮短為幾分鐘。而深蘭科技則是將病毒基因序列比對時間從半小時縮短到3分鐘。百度大腦將病毒全基因序列組結構預測從55分鐘縮短至27秒。

四是線上云服務改變人們在非常時期的生活方式和工作協作方式。電子商務服務能夠讓人們減少前往超市等密集場所采購生活物資；語音/視頻會議提高了遠程交流溝通效率，支撐企業遠程協同辦公；線上教育保證學生“停課不停學”；而更多的智能機器人“入職”醫院與醫務人員共同抗擊疫情，能夠減輕醫護人員工作量的同時避免交叉感染。比如在火神山醫院工作的“豹小遞”，能按醫院的需求執行遞送化驗單與藥物，比如在武漢、上海等地的隔離醫院、ICU病房使用的智能消毒鈦米機器人，可以做到24小時不間斷工作，減少交叉感染。

信息技術在抗擊疫情中所發揮的作用，不勝枚舉。疫情不期而至，讓我們知道信息技術能夠做什么的同時，更需要思考信息技術還應該再做些什么。

今天疫情的防控仍沒有到達拐點，確診病例、疑似病例、隔離觀察人數仍在增長。病毒遠比我們想象中狡猾，即便是咽拭子新冠病毒核酸檢測為陰性，仍有可能是新冠肺炎，要把核酸檢測的質量提上去，提高檢測率、確診率。除了檢測試劑靈敏度要提高，尋找“帶毒者”同樣提出了挑戰。面對挑戰，信息技術企業應該也必須是其中重要的“解題人”“賦能人”。疫情防控急需就是動員令，就是沖鋒號。企業、應用單位、上下游企業要聯合攻關，在疫情發現、預警、防治等方面積極做出應有的貢獻。

面對疫情，信息技術正持續積極參戰。戰勝疫情，信息技術可以做得更多，根據種種蛛絲馬跡就可以預判疫情。我們正在推動治理的現代化、推動數字政務，信息技術不僅可以解決當下問題，更應該是“事前諸葛亮”，當人工智能越來越多地參與到社會管理的流程中時，我們的未來將不再遭遇新的病毒。

每朵烏云的背后，都有陽光。讓信息技術與醫生、科學家以及你我一起，撥開烏云，迎接陽光！

來源：中國電子報