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）。

CDSS系统是百度通过学习海量教材、临床指南、药典及三甲医院优质病历，基于百度自然语言处理、知识图谱等多种AI技术，打造的基于循证医学的临床辅助决策支持系统，包含辅助问诊、辅助诊断、治疗方案推荐、医嘱质控等多种功能，能够全方位助力基层医生诊疗能力的提升。

对于CDSS的应用，王辰院士予以了高度肯定：“CDSS基于一定知识库的基础，用人工智能的办法进行决策，可以节省人的精力，而且对于很多剂前药物的配伍禁忌、规范用药的组合和指南的要求都有帮助，不仅对基层医生有用，对于大医院的医生同样有用。”

谈及此，王海峰透露，百度已经有针对全科和专科医生的CDSS，同时还有专门辅助合理用药的系统和慢性病管理系统。这些辅助诊疗系统可以帮助基层医生判断病情、出诊疗方案等。

谈人才培养，“复合型”最难得

除了聊AI、大数据以及医疗之外，王海峰与王辰两位专家都不约而同地将目光瞄向了人才培养。

“我们一直都没有打破医学界跟信息科学界、大数据相关技术人员之间的坚冰，无法真正的将IT技术、大数据分析技术跟医学问题深刻结合。因此，我们要在人才培养上多思考，真正促进大数据和医学的融合，培养出具有多学科特点的人才。”王辰指出。

对此，王海峰认为，未来培养复合型人才会发挥更大的价值：“现在百度的AI医疗团队中缺乏既懂医学又懂计算机的人才，但请来了很多专业医生的加入，与懂AI的人一起研究。”

多年来，秉承着科学研究与社会价值并重理念的国际大数据竞赛已经成为培养、挖掘优秀AI人才的有效途径，愈来愈受到社会各界的关注。作为国内AI头雁企业，百度一方面持续研发领先AI技术，积极建设AI基础设施，推动应用落地，促进产业智能化的发展；另一方面，也积极推进AI人才培养，通过竞赛、培训等形式，为年轻AI人才成长提供助力。