平安AI疾病预测论文首登《柳叶刀》子刊 科技结新果

推荐 2019-09-23 18:15:34

2019年9月21日，平安与重庆市疾病预防控制中心、第三军医大学、清华大学联合发表的智能疾病预测论文《自适应AI模型与多源数据在重庆流感预测中的应用（Forecasting Influenza Activity Using Self-Adaptive AI Model and Multi-Source Data in Chongqing, China）》，首次在国际四大医学杂志之一《柳叶刀（Lancet）》子刊EBIOMEDICINE发表。

柳叶刀（Lancet）与新英格兰医学杂志（NEJM）、美国医学会杂志（JAMA）和英国医学期刊（BMJ），并称国际医疗行业影响最大的四大期刊，也是医学界公认的权威度最高期刊。EBIOMEDICINE是柳叶刀杂志专门关注人类健康与疾病的子刊，由柳叶刀与国际三大科学期刊之一《Cell》共同创建。在EBIOMEDICINE上发表的每篇论文都需要经过内部评估和两次同行评审，层层筛选后方会确认收录。今年6月JCR（《期刊引用报告》，全称Journal Citation Reports）公布的EBIOMEDICINE最新影响因子已经达到6.68，超过了《Cancer Letters（癌症通讯）》等众多医疗权威期刊，安达信物流 ，其影响因子每年还在不断上升。在期刊上发表过论文的团队皆是国内外顶级医学研究团队，如钟南山院士团队等。此番论文的成功发表也标志着平安的疾病预测技术再次得到医疗行业认可。

图片：最新一期的《柳叶刀》子刊EBIOMEDICINE

智能疾病预测项目由平安科技与平安智慧城市共建，利用人工智能技术研发疾病预测模型，助力城市的疾病防控工作。该项目已在重庆、深圳等地落地，并于今年7月荣获IDC 2019年亚太区智慧城市大奖。本次发表的论文正是基于平安与重庆卫健委的合作项目中，与重庆疾控中心、第三军医大学、清华大学的共同研究成果。平安集团首席科学家肖京博士作为共同通讯作者，平安科技人工智能中心副总工程师徐亮博士作为共同第一作者，平安科技人工智能中心阮晓雯、李弦、邓攀、李欣弥等14位同事也在作者列表中。

课题组利用重庆地区多源数据，包括卫生系统的流感监测数据如疑似流感样病例比例（ILI%），以及外源性的天气数据、舆情等数据，融合多种前沿人工智能算法，创新性地建立了一个自适应人工智能模型（Self-adaptive AI Model，SAAIM），对重庆地区2014-2017年总体流感疫情流行趋势进行了回顾式预测，鄂州物流 ，并对重庆地区2018年的流感情况进行了在线预测，可提前一周准确预测流感活动，在实际应用中验证了模型的有效性。在理论研究上，该模型融合多种人工智能算法建立自适应模型，动态调整参数，可准确捕捉流感不规律的季节性趋势，并对流感流行的特征进行分析，揭示出了流感流行的相关因子，为流感流行的研究提供了新思路；在实际应用上，及时可靠的流感预测模型，可以帮助政府机构对公共卫生资源进行科学的、前瞻性的配置，并使得医疗卫生机构能够在流感季中提前准备，提高疾病防控效率、降低政府医疗财政负担和个人疾病经济负担。

图片：疾病预测论文发表 

智能城市疾病预测项目介绍：

智能城市疾病预测项目与重庆市卫健委、重庆市疾控中心、深圳市疾控中心等医疗卫生主管部门合作，利用“互联网+医疗健康”大数据前沿技术，提出“宏观+微观”的深度智能疾病预测方法，融合了政府平台上采集的千万城市级数据以及气象、舆情等数据搭建疾病预测模型，同时结合本地疾病防控实际业务经验和专家知识，传染病、慢性病预测模型准确率均达到90%以上，充分体现了多维数据来源的业务应用优势和实践价值。

2017年，在重庆卫健委的指导下，平安联合重庆市疾病预防控制中心共同发布首个基于大数据和人工智能的流感、手足口病传染病预测模型及慢阻肺危险因素筛查模型，流感预测模型自18年起上线应用，可提前一周预测流感流行趋势，准确率达90%以上，成为国内首个上线实测的传染病预测模型，慢阻肺危险因素筛查模型准确率达92%；根据疾病防控的实际业务需求研发疾病预测系统，支撑疾病预测的落地应用; 2016年12月起，平安科技与深圳市疾控中心病原生物研究所联合成立流感预测课题组，将人工智能和大数据技术应用于深圳市流感指数，准确率达90%以上，优化后的流感指数更准确地预测了深圳市的流感流行情况。