今年年初爆发的疫情让我们措手不及，尤其是新冠肺炎的超强传播性，在没有相关免疫疫苗的情况下，通过原有的隔离方式阻断传播变得异常困难。但是，我国很快就成功控制了疫情，成为世界上疫情控制最好的国家之一。其中，我们的技术和互联网技术的应用在抗击疫情的过程中起到了至关重要的作用。从武汉封城之初，到社区送货上门服务，再到交通疏导，再到新冠病例确诊，都应用了高科技互联网技术。有这样一群人，左手有大数据，右手有人工智能。抗疫背后默默奉献的人是程序员。在抗击疫情初期，在诊断试剂还没有研制出来之前，我们就有了新冠病毒辅助诊断系统，通过肺部影像数据帮助医生进行诊断。这个系统以大数据+人工智能为支撑，创建这个系统的程序员可以说是左手大数据，右手人工智能。相信随着近几年大数据和人工智能技术的不断发展和成熟应用，朋友们一定听过很多关于它们的传奇应用故事，但是还是有一些人对大数据和人工智能究竟是什么感到困惑是。我很困惑两者如何结合并应用到实际场景中。接下来我就简单说说这些伟大的程序员都在做什么。首先，大数据其实就是大量的数据。我们之所以在数据前面加一个大字作为修饰语，主要是强调数据量大，这是我们以前任何系统都没有的。规模之大，比我们原来理解的系统数据大了几个数量级，以至于我们原来的普通数据库无法存储它们，而这些数据必须由专门的数据库和相关的辅助系统来存储和管理。以我们在疫情初期使用的新冠病毒辅助诊断系统为例。它首先将大量关于人类肺部疾病的特征数据存储在一个大数据数据库中，然后收集这些有关肺部变化的各种数据。、排序、过滤、分类归档，再到应用，程序员需要做大量的数据处理工作。当然，这些数据的处理都有专门的管理软件平台。过去，我们的IT系统一般都有自己的数据存储设备，只存储与自己相关的业务数据，这些数据的存在只是为了满足各自系统的需要。在大数据时代，程序员首先需要使用专门的工具，将各种数据提取、处理、排序、标记、存储到一个可以存储大数据块的数据库系统中。通常这个过程就是建立一个数据仓库，就是把各个系统中的原始业务数据和这些业务数据产生相关的日志记录数据汇集起来，根据需要对各个维度进行切分，并根据需要进行标记和存储某些标准。以便日后在各个层面、各个角度使用它们。COVID-19辅助诊断系统主要是基于肺部X光片的图像数据比对，帮助医生看片。因此，需要在数据仓库中存储大量患者的肺部X光数据。目前，我国各大医院系统的X光机都可以通过互联网将患者的实时胸片数据存储在中央数据仓库中，所以我们有数据库。二是人工智能。其实，我们对人工智能已经很熟悉了。它主要是利用人的设计，敢于让机器代替人进行超大量的数据分析和计算，将计算结果汇集起来，形成我们想要的东西。的结果。说白了，人工智能的核心是算法工程设计，其基础是大数据，必须以大数据为基础。人工智能目前已经有了现成的实现框架，经典问题的算法实现等，程序员要做的就是将我们的实际问题转化为算法模型，应用到人工智能算法工程框架中，让它得到解决基于大数据。自主经营。当然，之所以成为人工智能，主要是因为它必须在人类给定的框架模型和方向的基础上进行智能自主计算，不能完全自主地学习和处理实际问题。我们已经进入抗击疫情的关键阶段。检测试剂出现后，我们的程序员推出了基于公共大数据的患者和密切接触者追踪系统，让我们能够快速、准确、有效地追踪隔离患者和密切接触者。这个追踪过程就是程序员先设计一个跨行业数据的追踪模型。这些数据包括个人信息、乘车信息、车辆通行信息、个人酒店信息、个人消费信息等，如果有确诊患者，那么这几天的所有相关活动数据都会被调取，大量的将形成紧密结合的信息数据组。这些数据将按照时间维度、地理位置维度等进行挖掘，提供给各地的抗疫单位和组织。人员使用。同时，程序员们还根据以往传染病传播统计的各个维度的数据分析，如时间、地理位置、温度、湿度、人口密度、人员年龄、性别等，构建传播预测模型，从而将现实中获得的一些真实数据输入到模型中，通过人工智能算法来预测某个病例在某个时间段内某个地区可能造成的感染情况，从而为疫情防控提供指导。抗击疫情。最终，我们的疫情防控取得阶段性胜利。程序员根据我们的支付和社交账户数据设置移动端数据，并设计相关程序为每个地区的每个人生成唯一的可检测标识。健康二维码。通过扫描此二维码，可以打开健康码持有人的近期活动轨迹、感染风险评估、健康证明等数据。这为我们后期控制疫情反弹、有序开放提供了坚实保障。让人们不再因为陌生人而害怕遇到病毒携带者。为疫情得到控制后社会活动的开展奠定了良好的基础。以上这些看似普通的应用，实实在在地为我们抗击新冠疫情提供了有力支持。可以说，这次疫情不仅是对我国应急医疗水平的考验，也是对我们科技发展尤其是互联网技术应用发展的考验。我们程序员左手有大数据，右手有人工智能。漂亮的答卷。必须为阿里、腾讯、今日头条字节跳动的技术高手以及为抗击疫情做出贡献的万千程序员点个赞。
