在“AI+公共卫生”分论坛上，复旦医学院吴凡副院长、华山医院张文宏教授，以“AI如何助力全球应对突发公共事件”为主题，展开了一场高峰对话。

关于AI在这次战疫中的作用，张文宏表示：“应对传染病的核心就是快，大数据最重要的作用就是给我们提供了可以操作的时间窗口，在疫情早期快速追踪到密切接触者和感染者。像很多国家疫情过了平台期，每天新增十几万感染者，虽然大数据可以追踪到，但具体做事的还是人。所以我认为技术虽然很有用，但仅仅是工具，将来可以对技术充分利用，但不能迷信技术论。”

吴凡也表示：未来，人工智能除了关注人口数量，还应该更关注行为，人流都去了哪里、干了什么、社会交往模式。以及怎么让防控措施走在疫情前面，让措施更加科学精准，这些靠的就是大数据、人工智能和专家的经验结合。

以下为张文宏、吴凡现场对话内容，雷锋网作了不改变原意的编辑及整理：

Q：非常荣幸跟两位战"疫"双侠进行对话，北京这段时间来来回回出现了疫情波折。吴凡院长能不能从大数据角度分析，传染病智能预警有什么成效？未来的抗疫有什么意义？

吴凡：已经有很多的应用。举个例子，医院发现传染病以后，诊断的都是单个病人。这些报告如果没有大数据智能分析动态感知，A医院报一个，B医院报一个，很难发现其中关联。

有了大数据之后，首先对于不同地方的散落病例，就可以发现关联情况，第一时间动态感知爆发或者聚集感染的情况；

另外，通过大数据对病例进行深入发掘，分析病例发生时间、空间以及气象、像2013年上海的禽流感，就发现和农产品市场存在关系；

最后在医院上报以后，还可以通过大数据进行深入分析，例如和哪些传染病相关，甚至还可以模拟疫情的走势，需要在哪些关键环节进行预警防控，未来还有很多应用，特别是人工智能，不断给它数据就会变的越来越聪明，今后也就会收获更好的效果。

Q：现在全球很多医疗机构和科研院校都在进行数据分析，利用普惠型的数据构建自己的模型，但是其中像哈佛大学医学院的构建模型方法就受到了广泛的质疑，您认为在构建前瞻性预测模型中，应该怎样把数据来源，数据变量跟最终结果的相关性和因果性建立联系，从而保证构建的模型更科学、更接近于现实？

吴凡：特别强调的一点，并不是有了这些数据，机器都能够解决问题，那还要人干什么。人和机器、大数据应该是变量的关系。