中国科学报：近5000选手角逐第二届“一带一路”国际大数据竞赛

众大咖组“大赛指导团”助5000选手竞逐决赛

近日，“IKCEST第二届‘一带一路’国际大数据竞赛暨第六届百度&西安交大大数据竞赛”（以下简称国际大数据竞赛）进入复赛冲刺阶段，即将迎来决赛环节。7月20日晚，中国工程院副院长、呼吸病学与危重症医学专家王辰院士，百度CTO王海峰，西安交通大学副校长郑庆华，上海市新冠肺炎临床救治专家组组长、复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏等嘉宾在线上集体亮相，分别从各自专业领域为参赛队伍们带来指导和鼓励。

国际大数据竞赛由中国工程院、教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会、丝绸之路大学联盟指导，由联合国教科文组织国际工程科技知识中心（IKCEST）、中国工程科技知识中心(CKCEST)、百度、西安交通大学共同主办。本届竞赛报名的参赛队伍超过3000支、参赛选手近5000人，覆盖了五大洲22个国家的580所高校，国内TOP 42所“双一流”高校均有参赛队伍。

据了解，本届竞赛赛题定为“高致病性传染病的传播趋势预测”，系首次与医学相结合，旨在促进业界运用大数据技术助力传染病的传播预测和控制，增强人类社会合作抗风险的意识和能力；同时，主办方也希望通过竞赛为国家培养选拔出一批既懂人工智能（AI）又懂医学的复合型人才，在医疗卫生系统发挥AI技术价值。

作为大赛特聘顾问，王辰从医疗卫生领域角度，提供了竞赛指导。他提出，高致病性传染的传播趋势预测是一个多元高次方程，除了要分析病毒自身特点，还需要关注社交距离、天气等多种因素；而大数据的趋势预测，要将若干个有逻辑关系的事件，通过算法、数学的模拟模型和计算机信息技术对结果做出预测。

从AI技术的角度，王海峰提出，在疫情期间，AI技术的价值体现在很多方面，如为减少传染尝试用机器人送餐送药、通过AI技术帮助进行远程诊疗等；结合AI算法，从大量数据里可以挖掘出高致病性传染病的各种潜在规律，这对于其传播趋势预测具有重要价值。 

张文宏表达了对竞赛选手的期待：“我们非常期盼大数据领域和医学领域的人才能够结合，给我国的防疫专家提供依据。而且通过大数据竞赛，我们也能对全球疫情做出准确的估计，在数据预测上掌握发言权。”郑庆华在了解到赛题后表示，该赛题可以通过同学们拥有所学知识，创造、研究出利用大数据的新方法，为疫情防控和预测、为尽快控制全球范围内的疫情提供科学有效的支撑工具。

本届赛题不仅是一次“AI+医疗”融合发展的尝试，更是结合了疫情防控热点，对亟待解决的社会问题的一次积极答复。传染病的有效防治是全人类面临的共同挑战，通过大数据，特别是数据的时空关联特性，来精准预测传染病的传播趋势和速度，将极大有助于人类社会控制传染病，保障社会公共卫生安全。

为保障竞赛顺利开展，百度为所有选手提供了飞桨深度学习开源框架，并提供相关数据资源，助力选手数据模型的搭建与训练。同时，在竞赛阶段，组委会还将免费提供百度大脑AI Studio上100小时Tesla V100 GPU算力卡，共选手自行登录竞赛平台百度大脑AI Studio激活使用。

“希望最好的AI能够在最需要的地方发挥价值。”赛事主办方代表、百度品牌AI市场部总经理徐菁表示，“在全球协力抗疫的背景下，智能化疫情防控被赋予了更多期待和重任。科技无国界，百度期待更多年轻人加入比赛，一起把用科技改变世界的初衷与梦想变成现实。”

心系融合发展，王辰、王海峰共话“医疗+AI”

本报记者 赵广立

为配合“IKCEST第二届‘一带一路’国际大数据竞赛暨第六届百度&西安交大大数据竞赛”的开展，7月20日，本次竞赛特聘顾问、中国工程院副院长王辰院士与百度CTO王海峰围绕大赛赛题“高致病性传染病的传播趋势预测”展开了高端对话，为参赛选手冲刺决赛提供建议、加油鼓劲。

对话中，王辰与王海峰就人工智能（AI）在医疗行业中发挥的作用、AI与医疗复合型人才培养等话题进行了探讨。

谈结合，AI与医疗谋“双赢”

王辰认为，高致病性传染的传播趋势预测影响因素众多，而大数据分析具有多元、高频次运算的特点，有助于分析疫情、把握疾病规律。他提出，长远来看，医学的发展需要多个学科的共融共通，打破医学界与包括信息科学界在内其他领域之间的“坚冰”，将会让医学发展迸发出更大的动力。

对此观点，王海峰从AI发展的角度予以呼应。他表示，大数据竞赛6年来第一次与医学相结合，正是希望AI和大数据技术能帮助人们更好地研究疾病传染的途径、规律，进而做好疫情的防控。而复合型人才的培养，将为人工智能技术在医疗卫生领域的落地发挥更大价值。

作为国内AI技术的“头雁”，百度在疫情期间快速落地了一系列智能产品和服务，包括时空大数据分析疫情动态、AI测温、智能外呼、开源开放前沿算法助力病毒RNA分析等，多维度助力疫情防控。

谈及大数据及AI如何预测高致病性传染病的传播趋势，王辰提出，大数据可以对若干个有逻辑关系的事件，采取数学方法，输入算法、模拟模型，对整个结果做出预测。

王海峰进一步解释说，大数据的产生是持续、动态的，随着疾病本身的变化而变化。在此基础上收集大量数据，结合人工智能算法，挖掘出各种潜在规律，进而建设模型，就能最终找出疾病规律。

谈应用：AI已渗透医疗方方面面

如今，大数据与AI已渗透到医疗行业的方方面面。王辰举例说到，智能机器人或许能在未来辅助病房中的医生与护士、实验室里的检验人员，承担他们的很多工作。对此，王海峰则以疫情期间百度的Apollo无人车深入医院，协助送餐、消毒等工作的案例，予以积极回应。此外，他还提到了百度的临床辅助决策系统（CDSS）。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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