疫情追踪算法并非魔法，它所依靠的，是将流调人员熬夜绘制的Excel表格，手机基站留存的定位痕迹，健康码扫码记录等这些零散信息，拼接成一张完整的传播网。在2022年上海疫情期间，疾控中心每日处理超过10万条轨迹数据，若没有算法支撑，仅仅依靠人工，根本无法理清那些“同时空交集”。
数据清洗决定算法生死
病毒追踪算法的第一步并非进行分析，而是去给数据施行净化处理。在2023年广州疾控引入流式计算框架以前，一条病例轨迹从社区上报直至进入模型，需要耗费6小时，其中有4小时都用于人工核对地址格式，有人填写的是“天河区棠下村” ，有人书写的是“棠下街道办旁边”。算法借助地址分词库实现自动标准化，将时间压缩至40分钟。要是没有干净的数据，即便再厉害的神经网络都只是无用之物。
import pandas as pd
# 假设有一个包含病例信息的CSV文件
data = pd.read_csv('case_data.csv')
# 数据预处理，如去除重复数据、填补缺失值等
# ...
数据整合之处有着那么个状况：就是多源冲突这一情形体现。2024年的时候，于深圳开展试点，将融合的交通卡还有健康码两方面数据关联时察觉到，在统计得出的比例里，有15%呢。这部分所涉及的通勤记录中，呈现出刷卡那个时间和扫码时间没法对应得上这样特定矛盾事例。针对此情况，算法必然得构建起时间容忍度模型，举例来讲，要允许地铁行程进出站与健康码扫码之间，可以存有至多8分钟那段时间范围，而不是采取简单又生硬、要么直接丢弃数据、要么不加分辨全部予以采纳的做法。
网络分析不是画关系图那么简单
早期发生的流调仅仅只是聚焦关注那直接接触的情况，然而呢，在德尔塔毒株所处时代竟出现过那样只4秒擦肩就导致感染的事例的情况。到2021年的时候呀 ，有关南京机场传播这个事件当中呢 ，那算法运用特定方式去构建时空立方体 ，是将三维空间坐标再跟时间轴合并起来 ，靠着这样就找出身为清洁工的人与乘客借助同部电梯于不同时段而产生形成的间接传播链。针对于这种要做的分析可是需要每秒去处理达到2.3万个空间格子相应计算量的情况。
import networkx as nx
# 创建一个无向图
G = nx.Graph()
# 添加节点和边
# ...
算法进化阶段，社区发现算法也在不断演变。2023年，香港大学的团队对Louvain算法进行了改进，改进后的算法不再单纯依据病例间的边连接密度而定，反而添加了潜伏期加权。一旦两个确诊者的发病时间间隔小于平均潜伏期，那么它们之间传播可能性的权重便会被提高到30%。如此一来，就能更为精准地将同一家庭聚餐传播以及小区物业传播区分开来。
预测模型不再迷信大参数
2020年，那批最早预测模型热衷于采用SEIR差分方程；谁知，却被各国实际疫情曲线屡屡给了难看，反复打脸。问题根源所在？就深藏于参数之上！像封城强度、口罩佩戴率这般的变量，它是动态多变的呀！到了2024年，百度研究院所提出的混合模型，转而采用强化学习框架，将防控政策设定为动作空间，把感染人数当作奖励函数，于模拟环境之中进行了5000次迭代，如此一来，对于石家庄疫情传播速度的预测误差，从±40%大幅缩小到了±12%。
有更具实用性的进步是体现在短时预报方面的。在2025年春节那段时间，浙江疾控所运用的Prophet模型调校版本，仅仅是对未来三天的风险作出预测，如果其准确率能够超过85%。它并非在精确感染数上死磕，而是去观察医院发热门诊量、药店感冒药销量、中小学缺勤率这些代理指标的波动斜率情况。它能够给基层留出72小时用来准备物资的时间。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
# ...
疫苗研发从试错转向计算筛选
传统疫苗的研发进程犹如在满满当当的稻草堆当中不懈寻觅一根细小的针那么艰难，然而mRNA疫苗技术与算法相互结合之后，情况就全然转变，好像一下子升级为使用无比精确的金属探测仪开展细致入微的扫描那般高效。在2021年的时候，Moderna着手进行新冠疫苗设计工作，彼时，相关算法能够做到在短短4天的时间范围之内，从数量多达2万多个的刺突蛋白片段里面精心筛选出26个候选抗原表位来。当下国内的有关平台已然取得了更为显著的进展，具体而言，在2025年这个时间节点上，艾博生物借助图神经网络对脂质纳米颗粒与mRNA之间的组合稳定性进行精准预测，最终成功地将递送系统的实验测试量大幅度减少了80%。
计算结构生物学取得了突破，其中清华团队所开发的SCUBA算法，并非依赖已知蛋白模板，而是直接从头开始设计能够广泛地中和多种冠状病毒的小蛋白。在2026年初针对奥密克戎新亚系的候选药物方面，从靶点发现一直到完成动物实验仅仅只用了11个月，而在过去这个周期需要3到5年。
实时监测系统下沉到区县
# 使用深度学习模型分析病毒基因组
# ...
作为疫情监测的一部分内容，健康码仅仅是其中极小的一部分。在2022年之后的时候，国家疾控中心所推行的那种具备多点触发功能的系统，已经接入了全国范围内三千多家医院的电子病历当中。该算法不仅仅要查看诊断结论这些内容，而且还会抓取像是“CT影像提示磨玻璃影”以及“连续三天体温记录超过37.3℃”这样处于前面位置的文本信息。在2024年的时候，大连出现了三例海鲜加工厂员工患肺炎的情况，此系统在做出确诊之前的36小时，就从放射科的报告里面将异常聚集标记成了红色。
也在联网的是环境监测数据，对不对。2023年的时候，在北京冬奥闭环内设置了气溶胶采样点，这个采样点的检测数据直接连通算法平台。假定某国运动员驻地出现一个情况，就是连续两小时气溶胶呈阳性，并且Ct值下降，在这时系统会干。系统会自动去锁定该楼层，并且启动密接排查工作，而并非是等待到第二天核酸混管结果出来才行动。像这种分钟级的响应闭环状态、这样子的情况，过去只有在科幻片当中才能够看到，是不是。
防控策略优化像开精准药方
静态的那种封控名单采取的是一刀切方式，而动态优化的关键核心在于计算边际效益。在二零二二年的时候，有着某千万级人口的城市处于封控期间 ，算法给决策层提供了一组对比情况：要是把封控范围从街道缩小至小区 ，感染外溢风险仅仅增加百分之七 ，然而经济停摆损失却减少二十二亿。这样的量化博弈推演 ，使得防疫从单选题转变为了多选题。
# 使用机器学习算法分析疫情数据
# ...
资源调度算法具备更为贴合实际情形。在2026年年初流感与新冠合并流行的时期，武汉所开发的负压救护车调度模型，能够实时接入交通现场状况以及医院急诊 waiting 时长。系统摒弃了单纯依据距离来派遣车辆的方式，而是计算患者被送到医院之后是否能够马上入院。曾经有一回同时收到两个危重症求救呼叫，算法避开了距离最近的协和西院（其 ICU 处于满员状态），分别派遣车辆前往东院和同济，将平均救治等待的时间从97分钟压制至44分钟。
面对病毒这一老对手，算法正将防疫从“事后扑救”转变为“事前预见”。然而，有个问题始终无法回避，当察觉到健康码变色源于算法把自己判定为某个确诊者的时空伴随者，且这个判定依据是基站定位数据，就在此想问，个人位置隐私的边界，会让渡给公共卫生安全到怎样的程度呢？欢迎于评论区分享你的看法，点赞分享以使更多人参与这场讨论。
