相较于2003年的非典疫情，此次我们针对突发公共卫生事件所具备的应对能力，出现了全方位的提高，特别是在科技为防控提供助力的这一方面，呈现出了以往从未有过的高效以及精准。
防控能力的时代跨越
在2003年进行回顾时，疫情信息报送主要依靠人工统计以及传真，数据更新速度较为缓慢，还容易出现差错。现在，借助大数据以及网络平台，从基层发现病例开始，一直到国家层面收到数据，时间被大幅度压缩，达成了近乎实时的动态监控。这种效率的提升，直接为早期预警以及快速决策争取到了宝贵时间，是阻断病毒传播链条的基础。
在非典时期，公众获取有限相关信息的主要途径是电视与报纸，而现今，各级卫健委的官网、主流新闻客户端再加上社交媒体账号合成了全天候且多渠道的官方信息发布矩阵，这一信息发布机制已产生了根本的转变，此转变确保了权威信息能够在第一时间抵达公众那里，有力抑制了谣言的传播，稳定了社会的情绪。
科技成为抗疫新利器
依靠人力询问及记忆的那种传统的流行病学调查，排查密切接触者常常得耗费数天时间。然而在此次防控期间，数字技术起到了关键作用。通信大数据行程卡被应用，各地健康码系统也被应用，追踪潜在风险人群的速度以及精度由此有了质的提升。
即使人工智能技术，也深入到防控领域至关 的一线位置。举例来说，凭借被称为AI影像辅助诊断系统这款工具，医生于十几秒的有限时长之内可以完成针对肺部CT影像的一番初步分析工作，进而识别出有可能属于肺炎病症所呈现出来的征象，如此大程度地提升了进行诊断操作 的效率，同时也在一定程度上缓解了从事放射科工作医生所面临的压力。诸般技术工具如今已然成为医护工作人员极为重要的助手。
精准锁定传播关键节点
病毒传播不是均匀地进行扩散，为数不多的关键个体常常能够引发大规模的聚集性疫情，在流行病学里，这类个体被称作“超级传播者”，及时发觉并对他们加以管控，对于把控疫情全局是非常重要的，然而，凭借传统流调手段在繁杂的社会关系网里精确地定位他们，困难程度极大。
认知智能技术如知识图谱被引入，这为破解那道难题给出了新路径。那技术可把零散的出行记录、社交关系等数据，转变成为一张可视化的“关系网络图”。凭借分析那张图里每个节点的连接广度与深度，系统能够迅速筛查出处在网络中心位置、有可能引发大规模传播的关键个体，从而给防控部门提供精准的排查线索。
动态追踪疫情演化脉络
疫情的发展呈现出是一个处于动态变化的过程，传播网络当中的关键角色也会跟着时间而产生变化。先前早期那些所呈现的“关键节点”在被隔离之后，新的传播中心或许又会在其他的地方得以形成。所以，防控就需要具备一种能够持续地去感知网络出现的变化、动态地去识别风险点的能力。
采用动态图谱的分析技术，能够分情况逐个给传播网络做扫描。它并非仅仅留意谁认识的人多，而且会从多个方面展开测量与评估个体于信息传播、引发反应等诸多角度上的感染力。借助计算各个过程的感染力排序，系统能够不间断投入不同阶段需要额外予以关注的管控对象清单，致使防控举措能够紧紧跟随疫情发展的速度。
构建全方位接触者追踪网
发现确诊病例之后，快速梳理清楚其全部密切接触者进而施行管控，乃是预防病毒扩散的关键要点。此项工作关联着数量巨大、来源多样的交通、消费等时间空间轨迹数据，依靠人工去核对基本无法促成。
知识图谱平台，能够迅速接入航班、铁路等交通系统的实名数据，进而自动构建以病例为中心来呈现的“接触性人员关系网络”。这张网络所形成的图，能够清晰地展示出病例在不同时间段之内，与哪些人产生过时空交集，并且能够评估出其感染他人的风险概率。这一情况能够让流调人员的工作从浩如烟海的数据当中，快速把需要隔离观察的高风险人群锁定，达成从点到面的精准布防。
识别隐匿的风险携带者
疫情防控里，极为棘手的挑战当中的一个，那便是识别无症状感染者，他们不存在发烧、咳嗽这类典型症状，但有的传染能力，就好像“隐形”的移动传染源一样，极其容易造成社区隐匿传播。
对此，传统的体温筛查毫无办法。然而，结合了多源数据的智能分析平台有了新的解决办法。当一个人进入地铁站之类的公共场所时，系统不但接收其体温信息，还能马上把其近期行程轨迹与已知确诊患者、高风险地区的时空数据进行碰撞比对。就算他体温正常，只要系统分析出其曾有高风险暴露史，就会立刻预警，告知检测人员对其做核酸筛查，进而将防线大幅前移。
于这场科技战“疫”期间，自大数据追踪起始，至AI诊断，从知识图谱分析，再到智能预警，一连串创新技术已然由实验室迅速迈向防控前沿阵地。它们同传统防控方式深度交融，一道架构起更具智慧、更为坚韧的公共卫生防御阵线。您觉得，除去文中所提及的这些，另外还有哪些新兴技术在将来能够更出色地助力重大公共卫生事件的应对呢？
