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7月23日，以“立異驅動新革新，數字引領新格局”為主題的第五屆數字我國建造峰會在福州正式開幕。由鯉城區自主開發的“一網統管”才智防疫體系露臉福建館8號館，為與會賓客出現鯉城“才智防疫”的生動實踐與效果，獲得了廣泛贊譽。

疫情防控 才智先行

在常態化疫情防控布景下，如何故愈加科學精準高效的行動，全面加強各要點環節辦理，削減“輸入”危險，是當時防控作業的重中之重，更成為提高底層辦理水平的重要課題。

在區委主要領導的詳細布置、親身推進下，鯉城安身縣域疫情防控實踐需求，在福建省大數據公司支撐下，對福建省疫情防控一體化渠道進行延伸開發，完結疫情防控“一網統管”，具有科學精準、高效運作、可推行仿制的特色，是鯉城疫情防控的“才智大腦”。

該體系安身“平戰結合”防控需求，規劃了“1234”運轉架構，有用推進疫情防控信息化、扁平化、高效化辦理。“1”即樹立一個“地理信息+人員信息”數據庫；“2”即樹立“常態化防控+應急處置”平戰結合體系；“3”即完結“指揮中心、作業人員、居民個人”三個層級人機交互；“4”即完結“源頭管控、人員分配、物資保證、執紀監督”全流程閉環辦理。

在此基礎上，體系充分運用大數據手者茄段，針對性開發了“無疫鯉行—數智崗兵”要點場所辦理、入（返）鯉掛號、要點人員“應檢盡檢”、疫苗接種、危險人員健康辦理、核酸疫苗個案聯查、采樣點辦理等功能模塊。

數智崗兵 交心便民

無需摘口罩、無需現場掃碼，直視屏幕即可主動顯現實時體溫、健康碼狀況、核酸檢測成果，并完結場所快速準入……現在，跟著“數智崗兵”在鯉城轄區的大型商超、農貿市場、中小學等場所推凱梁廣運用，構筑起城市防疫“才智防地”。

什么是“數智崗兵”？本來，“數智崗兵”是在人臉辨認算法、大數據、云核算等技能的加持下，設置“1個數據庫+N個終端”的防疫形式，經過人臉辨認體系快速辨認通行人員的實時體溫、健康碼狀況、核酸檢測成果、疫苗狀況等相關防疫信息，并將信息上傳到后臺數據庫，完結危險人員主動預警、流調軌道一鍵生成，能有用避免危險延伸。

“經過‘數智崗兵’人臉辨認，可快速顯現體溫、健康碼狀況、核酸檢測成果等狀況，大大提高經過功率。除人臉辨認外，市民還可以自主挑選，經過掃健康碼或身份證辨認經過，便利進出場所。”鯉城區防控疫情應急指揮部作業人員表明，“一旦發現‘紅黃碼’、行程反常人員后臺會主動宣告預警，還可以一鍵生成流調軌道，為應急處置盯嫌運節省時刻和人力本錢。”據統計，7月份以來共核對通行人員34.19萬人，快速核對處置黃碼人員133人次。

“數字化”手法助力高效防疫，鯉城區“一網統管”才智防疫體系是城市辦理數字化的有用探究。該體系的推行運用，不只能有用提高疫情防控“技防”水平，大大減輕底層人員擔負，下降疫情防控社會本錢，還為社會綜合辦理供給了網格化、信息化、一體化處理方案。（黃凱杰）

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留意

廣闊司機師傅接種過疫苗后仍需嚴格遵守每一項防疫辦法。每天出車前需上傳佩帶口罩的相片、車輛消毒相片、照實上報體溫，核驗司機滑判首健康寶，執行“一單一消毒一通風”，提示乘客運用健康寶掃碼掛號。

自從阿里云宣告向全球公共科研組織免費敞開悉數AI算力后，何萬青博士就進入了連軸轉狀況，常常作業到清晨。作為阿里云高性能核算團隊擔任人前塌，他要對接許多科研組織、高校院所以及化學、生物醫學專家的需求。

這些組織和專家，在這個特別的階段，都是想便利使用阿里云的超大規模算力，來縮短藥物研制周期，以盡早讓相關的疫苗、特效藥上市，控制住新式冠狀病毒感染肺炎疫情。

在免費敞開算力之前，阿里云的超大規模算力早就服務于多家生物醫藥組織和專家，一個典型代表便是全球 健康 藥物研制中心GHDDI。

GHDDI是由蓋茨基金會、清華大學和北京市政府三方聯合建立的公共衛生與藥物立異組織。主要為建造新藥研制和轉化的立異渠道，加強醫藥研討和開發。

2017年，GHDDI建立的第二年，阿里云就開端為GHDDI的各類新藥研制、化合物挑選等供給算力支撐。

在新式冠狀病毒感染肺炎疫情發生后，GHDDI也在1月27日上線了“一站式科研數據與信息同享渠道”，這是慧顫圓一個根據阿里云的藥物研制和大數據渠道，主要功能有四個：

針對SARS/MERS等冠狀病毒的 前史 藥物研制進行數據發掘與集成；

敞開相關臨床前和臨床數據資源；

核算靶點和藥物分子性質；

跟進新式冠狀病毒最新科研動態，實時向科學界和大眾發布，為新式冠狀病毒科學研討供給重要數據支撐。

許多人會有疑問，藥物研制歸于生物醫學范疇，超大規模算力歸于核算機科學范疇，為什么藥物研制要用到超大規模算力？并且GHDDI宣告上線研制渠道以及阿里云宣告免費供給相關算力后，為什么許多組織和專家趨之若鶩？

何萬青博士說，這跟藥物研制的流程不無關系。

一般一款藥物的研制，始于病毒的“毒株別離”，然后進行測序剖析；找到病毒的靶點進行辨認和驗證；尋覓對應化合物；組成先導化合物；評價研討和動物試驗；制劑組成；臨床試驗以及上市等進程。

說起來很簡單，實踐上新藥研制卻是個費錢吃力更費時刻的進程，數據顯現，在美國研制一種新藥，從項目啟動到被FDA（美國食品藥品監督辦理局）同意上市，均勻需求花費10-15年的時刻，耗資超越13億美元。

現在，針對新式冠狀病毒疫苗和新藥的研討，現已完結了“毒株別離”的“濕試驗”，“基因測序”作業也現已完畢，接下來就要了“干試驗”階段。“干試驗”階段，包括對病毒靶點進行辨認和驗證、尋覓對應化合物等進程。

可以這么了解，生物醫藥范疇的“濕試驗”，主要是在試驗室里的研討作業，“干試驗”就要靠超大規模算力幫忙。

何萬青博士解說，“特別是尋覓對應化合物，一定要調用超大規模算力，由于可供制成藥物的化合物有5000-15000種。要先從雜亂的化合物中找到針對病毒適宜的‘進攻方向’，再進行組成和拼接，假如都要從試驗室里逐個比對，那就太浪費時刻了。”

可是云核算可以處理這些耗時的環節。

例如與阿里云協作的全球 健康 藥物研制中心GHDDI，具有了上千種化合物的數據庫，這洞隱些化合物的性質、藥效也都現已把握，經過核算機模仿，可以加快找到遏止新式冠狀病毒對應化合物的速度。

特別重要的是，面臨人類一起的敵人-病毒，公共科研組織更需求無需排隊，隨時可以得到彈性彈性、數據溝通和發布愈加便利的協同環境。

“在全國人民為合作堵截病毒感染途經而自我阻隔的狀況下，阿里云彈性高性能核算EHPC渠道和超級核算集群SCC剛好處理這個當務之急。這也印證了阿里的一句土話‘此時此刻，非我莫屬’。”何博士說。

可是，就算經過云核算找到了對應化合物，依照流程還要進行“先導化合物組成”、“動物試驗”、“臨床試驗”等一大堆繁瑣的進程，藥物和疫苗研制的速度，極有或許趕不上疫情開展的周期。

換句話說，便是沒等新藥研制出來，疫情就現已完畢了。

好在針對新式冠狀病毒新藥和疫苗的研制，還有一條路可以選，“老藥新用”。

“老藥新用”指的不只僅是藥物，還可以是相關的醫治經歷。

此前相似的SARS/MERS等疫情迸發后，醫學界留有許多的 前史 藥物研制以及臨床數據，還有許多醫學文獻散落全球各地，這些都或許成為這次新式冠狀病毒醫治打破口。

調用挑選醫學文獻，剖析 前史 數據時，超大規模算力也會派上大用場。

比方GHDDI在上線研制渠道就表明，現在研制渠道現已包括既往冠狀病毒相關研討中觸及的900多個小分子在不同階段的相關試驗信息，“期望科研界能參加提煉有用信息并得到幫忙或啟示”。

何博士慨嘆，“有了超大規模算力的幫忙，在‘軍情緊迫’的狀況下，也不必徹底從‘0’開端了。”

而GHDDI上線研制渠道后，也稱謝阿里云團隊幫忙布置后端并供給核算資源。

何萬青博士團隊中還有許多技能專家，比方孫相征和余洋等人，現在的作業便是對接GHDDI以及各類科研組織、專家們的需求。

這些核算機科學范疇的大牛說，他們并不是醫學專業身世，能做的僅僅為研討人員供給算力保證、優化技能支撐和運用答疑等“后勤作業”，讓科學家可以專心于學科自身的科研打破，而無需消耗太多精力去學習“交叉學科”的核算技能，可是他們看到了越來越多的生物醫學專家加入了進來，感觸到了“很強的使命感”，我們都在用自己的綿薄之力，加快對新式冠狀病毒的研討以及相關藥物、疫苗的研制。

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