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 “這樣分配是否不公平？物資分配數量是由什么因素決定的？”有網友發出質疑。捐款花費去向不明、信息不公開，在捐款人員看來，是一件非常不公平的事情。如何解決這個問題呢？這里不得不提一項新技術——區塊鏈。

擁有分布式記賬、去中心化、不可篡改等優點的區塊鏈技術，無疑可以很好的解決慈善組織的信息披露和透明度問題。

在疫情爆發后，最早將該技術用于捐款的平臺是支付寶，在平臺搜索框內輸入“武漢加油”，即可對疫區進行捐款。據了解，在搭建平臺，螞蟻金服將捐款信息和公益項目寫入區塊鏈中后，醫院需要通過身份認證申請CA證書獲得簽名，讓捐贈人員清晰了解醫院的需求，避免錯捐，同時CA證書也可匹配各供給方、物流方，使整個捐贈流程公開透明。

此外，金氪基金基于區塊鏈技術，開發了區塊鏈錢包系統，使得每一筆款項更加的高效和透明；在捐贈物資的管理上，杭州的復雜美平臺也希望可以通過區塊鏈技術，使得救災物質的等級管控和分配可以更加的透明有效。

除了應用于捐贈場景外，區塊鏈技術在疫情防控上，可以助力的場景還有很多。

人民大學國際發展與戰略研究院青島分院院長、公共管理學院副教授張楠迪揚曾在一篇文章中寫道，區塊鏈還可以用于醫院床位管理，如各醫院床位總量，已用床位數量，空床數量，各級院都有讀寫權，數據隨住院和出院手續辦理，實時更新上鏈。各大醫院還可開通網上排隊渠道，將此數據上鏈，公眾不但可以看到各醫院的空床率，還可以看到排隊情況，及時調整就醫策略。這樣所有的醫院的床位動態使用情況被整合在一個平臺上，既方便社會掌握信息，又可有效引導病患就醫，減少盲目擁擠、降低疑似病例的流動率。更便于各級政府實時了解一線的最新情況。

除了區塊鏈外，大數據、AI等技術也在疫情防護中，發揮著重要的作用，潛力巨大，但都并未完全發揮其應有的性能。

我們知道，在這場疫情“攻防戰”中，數據極為重要。如通過統計武漢人員流動數據，對疫情進行更精準和嚴格的控制。

通過大數據，確定病毒感染人員，再根據感染人員關系圖譜、流動情況，監測感染疑似人員，從感染源頭進行隔離管理。此外還有其它應用案例，如通過檢測鐵路局售票情況，檢測武漢人員流動情況；通過抓取京東、淘寶等電商平臺口罩、消毒液等銷售價格數據，檢測到醫療物質存在不合理漲價行為，均出臺限價措施等。

直觀來看，在這場疫情防御戰中，大數據只被用于反映現狀，并未實現提前預測。實際上，大數據在傳染病預測方面，早有應用案例。2008年，Google曾推出GoogleFlu，利用人們的搜索查詢記錄來發現流感的爆發，它甚至比美國衛生部門提前兩周發現了2009年的豬流感大流行，然而這種方法存在高估疾病流行的嚴重程度，易引發社會恐慌，最后被迫停用。

2014年，百度推出“疾病預測”功能，利用用戶的搜索數據，結合氣溫變化、環境指數、人口流動等相關數據建立預測模型，通過發病指數預測流行病傳播概率。

除了預測、檢測現狀外，有業者介紹，在這場疫情中，大數據還可以被用于調控醫療防護資源、甄別謠言、對確診人員分流管理等場景。

在整個防疫過程中，人工智能（以下簡稱“AI”）技術也在資源調度上起著非常關鍵的作用。在數據整合和信息處理中的應用，一方面，有助于醫療資源和各類社會資源的合理分配；另一方面，也將合理預測疫情的整體發展趨勢，以便國家和地區在政策層面上做出及時響應（如延遲工作時間）。

在美國，發現第一例確診患者后，則采取智能機器人治療的方式，隔離治療；在廣東省，也有用機器人協助治療的方式，不過僅僅局限于配送物質，并未用于治療。

1月25日，北京大學基礎醫學院的王月丹和初明研究團隊，通過自主研發的人工智能系統，在之前發現人體中ACE2蛋白是本次新型冠狀病毒感染人體的關鍵分子這一研究成果的基礎上，篩選出了一系列可能對治療新冠肺炎有明顯效果的藥物，其中包括氨溴索等人們常用的上市藥物。

可見，AI技術在抗擊疫情方面已經發揮了一部分作用，但潛在應用仍需要被挖掘。據中國抗癌協會腫瘤人工智能專委會主任委員徐波介紹，如果能通過AI技術建立新冠肺炎的影像學診斷工具，用以在疑似病例中盡快排出其他病毒性感染肺炎和非感染性病變，將十分有助于新冠肺炎的早期篩查，并節約大量的醫療資源。

來源：戰略前沿技術