7月10-11日，2020世界人工智能健康云峰會(huì)召開(kāi)。作為世界人工智能大會(huì)云端峰會(huì)的主題論壇之一，健康云峰會(huì)以“智聯(lián)世界·共享健康”為主題，由“1個(gè)開(kāi)幕式+3場(chǎng)專題論壇+1場(chǎng)特色會(huì)議”構(gòu)成，聚焦“AI+健康”“AI+公共衛(wèi)生”“AI+醫(yī)療服務(wù)”“AI+生物醫(yī)藥”“AI+醫(yī)療標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范”等熱點(diǎn)話題。

在“AI+公共衛(wèi)生”分論壇上，復(fù)旦醫(yī)學(xué)院吳凡副院長(zhǎng)、華山醫(yī)院張文宏教授，以“AI如何助力全球應(yīng)對(duì)突發(fā)公共事件”為主題，展開(kāi)了一場(chǎng)高峰對(duì)話。

關(guān)于AI在這次戰(zhàn)疫中的作用，張文宏表示：“應(yīng)對(duì)傳染病的核心就是快，大數(shù)據(jù)最重要的作用就是給我們提供了可以操作的時(shí)間窗口，在疫情早期快速追蹤到密切接觸者和感染者。像很多國(guó)家疫情過(guò)了平臺(tái)期，每天新增十幾萬(wàn)感染者，雖然大數(shù)據(jù)可以追蹤到，但具體做事的還是人。所以我認(rèn)為技術(shù)雖然很有用，但僅僅是工具，將來(lái)可以對(duì)技術(shù)充分利用，但不能迷信技術(shù)論?！?/strong>

吳凡也表示：未來(lái)，人工智能除了關(guān)注人口數(shù)量，還應(yīng)該更關(guān)注行為，人流都去了哪里、干了什么、社會(huì)交往模式。以及怎么讓防控措施走在疫情前面，讓措施更加科學(xué)精準(zhǔn)，這些靠的就是大數(shù)據(jù)、人工智能和專家的經(jīng)驗(yàn)結(jié)合。

以下為張文宏、吳凡現(xiàn)場(chǎng)對(duì)話內(nèi)容，雷鋒網(wǎng)作了不改變?cè)獾木庉嫾罢恚?/strong>

Q：非常榮幸跟兩位戰(zhàn)"疫"雙俠進(jìn)行對(duì)話，北京這段時(shí)間來(lái)來(lái)回回出現(xiàn)了疫情波折。吳凡院長(zhǎng)能不能從大數(shù)據(jù)角度分析，傳染病智能預(yù)警有什么成效？未來(lái)的抗疫有什么意義？

吳凡：已經(jīng)有很多的應(yīng)用。舉個(gè)例子，醫(yī)院發(fā)現(xiàn)傳染病以后，診斷的都是單個(gè)病人。這些報(bào)告如果沒(méi)有大數(shù)據(jù)智能分析動(dòng)態(tài)感知，A醫(yī)院報(bào)一個(gè)，B醫(yī)院報(bào)一個(gè)，很難發(fā)現(xiàn)其中關(guān)聯(lián)。

有了大數(shù)據(jù)之后，首先對(duì)于不同地方的散落病例，就可以發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)情況，第一時(shí)間動(dòng)態(tài)感知爆發(fā)或者聚集感染的情況；

另外，通過(guò)大數(shù)據(jù)對(duì)病例進(jìn)行深入發(fā)掘，分析病例發(fā)生時(shí)間、空間以及氣象、像2013年上海的禽流感，就發(fā)現(xiàn)和農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)存在關(guān)系；

最后在醫(yī)院上報(bào)以后，還可以通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，例如和哪些傳染病相關(guān)，甚至還可以模擬疫情的走勢(shì)，需要在哪些關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行預(yù)警防控，未來(lái)還有很多應(yīng)用，特別是人工智能，不斷給它數(shù)據(jù)就會(huì)變的越來(lái)越聰明，今后也就會(huì)收獲更好的效果。

Q：現(xiàn)在全球很多醫(yī)療機(jī)構(gòu)和科研院校都在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，利用普惠型的數(shù)據(jù)構(gòu)建自己的模型，但是其中像哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院的構(gòu)建模型方法就受到了廣泛的質(zhì)疑，您認(rèn)為在構(gòu)建前瞻性預(yù)測(cè)模型中，應(yīng)該怎樣把數(shù)據(jù)來(lái)源，數(shù)據(jù)變量跟最終結(jié)果的相關(guān)性和因果性建立聯(lián)系，從而保證構(gòu)建的模型更科學(xué)、更接近于現(xiàn)實(shí)？

吳凡：特別強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)，并不是有了這些數(shù)據(jù)，機(jī)器都能夠解決問(wèn)題，那還要人干什么。人和機(jī)器、大數(shù)據(jù)應(yīng)該是變量的關(guān)系。

像新冠肺炎，英國(guó)帝國(guó)理工按照上海人口密度和人員流量，預(yù)測(cè)應(yīng)該會(huì)發(fā)生80萬(wàn)感染者。但實(shí)際本土病例只有341個(gè)人，這就呈現(xiàn)出幾何數(shù)量級(jí)的差異。那么，既然都是應(yīng)用傳染病動(dòng)力模型，為什么會(huì)有這么大的差異呢？

Q：原因是什么？

吳凡：主要就是因?yàn)槿?，傳染病在不同地區(qū)出現(xiàn)不同的流行態(tài)勢(shì)，不同的參數(shù)，主要就是人的供給不同。

例如在上海，因?yàn)橥瑯舆@么多人，在美國(guó)的兩千萬(wàn)人分布會(huì)非常遠(yuǎn)，而上海兩千五百萬(wàn)人的接觸就非常密集，人和人的接觸不僅要利用傳染病動(dòng)力模型預(yù)測(cè)，還要再加上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

而且人工行為模型往往和傳播動(dòng)力存在很大差異，對(duì)于不同情況和模式的界定，以及參數(shù)的給定和設(shè)置都需要經(jīng)驗(yàn)，要不然要專家干什么，之后在科學(xué)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上輸出的參考值才是準(zhǔn)確的。

那么國(guó)內(nèi)的預(yù)測(cè)是什么情況呢？

1月10號(hào)，我參加的北京預(yù)防醫(yī)學(xué)會(huì)的醫(yī)學(xué)專家就有一個(gè)專門的模型預(yù)測(cè)組，當(dāng)時(shí)我們預(yù)測(cè)2月底，全國(guó)感染者可能會(huì)接近七萬(wàn)九千多，而實(shí)際2月29號(hào)，全國(guó)的感染數(shù)量是八萬(wàn)多一點(diǎn)，已經(jīng)非常準(zhǔn)了。

這個(gè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，對(duì)于后續(xù)物資準(zhǔn)備、方案制定都有重要的作用，因?yàn)榫唧w實(shí)施的政策要既不反應(yīng)過(guò)度，還要反應(yīng)恰當(dāng)，過(guò)度也是對(duì)資源的浪費(fèi)。

此外，因?yàn)楦鱾€(gè)地區(qū)的狀態(tài)存在比較大的差別，我們按照地區(qū)分成了三個(gè)預(yù)測(cè)模型，首先針對(duì)武漢的流行爆發(fā)態(tài)勢(shì)設(shè)計(jì)了第一種模型；武漢以外的湖北境外設(shè)計(jì)了第二種模型，中國(guó)除湖北以外的其他省份又準(zhǔn)備了第三種模型。

在分成三種模型以后，就可以很容易知道哪些地方，今后可能是流行病重點(diǎn)地區(qū)，哪些地方缺醫(yī)少藥，需要更多醫(yī)療資源準(zhǔn)備，哪些地方在應(yīng)對(duì)新冠上存在優(yōu)勢(shì)。這些都對(duì)國(guó)內(nèi)的戰(zhàn)疫效果起到了關(guān)鍵的作用。

Q：您講到大數(shù)據(jù)、人工智能對(duì)于抗疫過(guò)程中都起到了很好的醫(yī)學(xué)支撐作用。那么像之前的武漢、和這次北京突然發(fā)生的情況，對(duì)于那些確診患者的溯源，大數(shù)據(jù)技術(shù)具體是怎樣實(shí)現(xiàn)的？

吳凡：關(guān)于疫情溯源，我們本身就有一個(gè)實(shí)踐案例。上海市科委在疫情發(fā)生后專門成立了流行病學(xué)研究課題。具體利用來(lái)自復(fù)旦大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院、上海市公共衛(wèi)生中心和華山醫(yī)院的確診數(shù)據(jù)和復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)研究院的AI算法，構(gòu)建了一個(gè)溯源模型。

發(fā)現(xiàn)確診病例之后，最重要的就是馬上找到病人從哪里來(lái)，在14天之內(nèi)和哪些人有過(guò)接觸，之后要把密接者管理起來(lái)，這樣如果密接者真的被感染，密接者就沒(méi)有密接者了。可以在人群和感染者之間豎起一道防護(hù)墻和安全帶，整個(gè)過(guò)程需要非常快的速度，否則疫情就會(huì)蔓延。

但這個(gè)過(guò)程并不容易，許多情況下并不是因?yàn)槊芙诱叩娜鲋e，而是許多密切接觸者并不知道自己和感染者有過(guò)密切接觸，例如在超市，公共車上等場(chǎng)所，大家存在比較多的接觸，但彼此并不認(rèn)識(shí)，也不知道彼此是否被感染。

我們?cè)趹?yīng)用溯源大數(shù)據(jù)方法之后，則可以快速把這部分人界定出來(lái)，對(duì)他進(jìn)行及時(shí)管理?，F(xiàn)在這個(gè)方法已經(jīng)在上海市防控中得到應(yīng)用。

3月18號(hào)，在和美國(guó)公共衛(wèi)生學(xué)院院長(zhǎng)的溝通中，他們就覺(jué)得，將近三千萬(wàn)人口的大城市才三百多例。背后除了醫(yī)務(wù)人員的奉獻(xiàn)，更重要的是科技支撐。

Q：您剛剛講到，同一種動(dòng)力模型，不同的人運(yùn)用就會(huì)得到不一樣的結(jié)果，背后存在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、社會(huì)結(jié)構(gòu)、人口結(jié)構(gòu)等不同依據(jù)，尤其是流行病學(xué)當(dāng)中的流動(dòng)狀態(tài)。那么人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)于后疫情時(shí)代的人口科學(xué)合理流動(dòng)有什么作用呢？

吳凡：目前這個(gè)技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始使用。例如說(shuō)武漢的防控，從現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的角度來(lái)看，在武漢2月3號(hào)封城前，就出去五百多萬(wàn)人，這些人很可能攜帶了病毒。

但我們把這些武漢流動(dòng)出的人口，和流入當(dāng)?shù)氐膱?bào)告確診情況比對(duì)中，經(jīng)常會(huì)發(fā)現(xiàn)一些流動(dòng)大的地方，沒(méi)有報(bào)告出很多的感染者。

這并不是模型預(yù)測(cè)的不準(zhǔn)確，而是因?yàn)閳?bào)告的確診數(shù)字和當(dāng)?shù)氐脑\斷、排查策略存在巨大的關(guān)系。

那些沒(méi)有達(dá)到、和預(yù)測(cè)不匹配的地方，一定是當(dāng)?shù)卦\斷能力、政策落實(shí)出現(xiàn)了問(wèn)題。這時(shí)候國(guó)家成立的督導(dǎo)組，就可以依照這個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)癥下藥，保證各省的疫情狀況都可以及時(shí)干預(yù)。

當(dāng)然這是過(guò)去的案例，在未來(lái)的角度，我們認(rèn)為人工智能的應(yīng)用角度，除了關(guān)注人口數(shù)量，還應(yīng)該更關(guān)注行為，人流都去了哪里、干了什么、社會(huì)交往模式是什么樣。還有上海前段時(shí)間的復(fù)工、復(fù)產(chǎn)之后疫情趨勢(shì)預(yù)測(cè)。怎么讓防控措施走在疫情的前面，怎樣讓措施可以科學(xué)精準(zhǔn)，我覺(jué)得這些靠的就是大數(shù)據(jù)、人工智能和專家的經(jīng)驗(yàn)結(jié)合。

Q：科學(xué)的精神就是智能精神。張文宏教授，您是否質(zhì)疑吳凡院長(zhǎng)的觀點(diǎn)？

張文宏：我不質(zhì)疑，但并不因?yàn)樗俏业念I(lǐng)導(dǎo)，因?yàn)轭I(lǐng)導(dǎo)在觀點(diǎn)上是可以討論的。

我認(rèn)為，她今天已經(jīng)把AI，以及大數(shù)據(jù)的精髓都講到了，這些措施正是下一步流行病學(xué)防控的核心。雖然核心有了，技術(shù)有了，但是能不能實(shí)現(xiàn)還要打個(gè)問(wèn)號(hào)。

像現(xiàn)在，同樣的技術(shù)能力、面對(duì)同樣的情況，但是在各個(gè)國(guó)家就會(huì)出現(xiàn)很大的差別。背后的原因什么？因?yàn)閭魅静〉膫鞑ナ侵笖?shù)級(jí)的上升，一旦過(guò)了平臺(tái)期，通過(guò)人力就已經(jīng)無(wú)法追蹤了。

就像吳院長(zhǎng)說(shuō)的，應(yīng)對(duì)傳染病的核心就是快，大數(shù)據(jù)使用最明顯的案例就是北京最近的這次疫情，在早期使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行防控，效果大家也已經(jīng)看到了。

但反過(guò)來(lái)，如果速度慢了，指數(shù)值一上去，超過(guò)平臺(tái)期，像現(xiàn)在很多國(guó)家每天新增十幾萬(wàn)感染者的情況，雖然大數(shù)據(jù)可以追蹤到這些人，但具體做事的還是人，依靠人力已經(jīng)無(wú)法完成這個(gè)事。

所以，精髓就是早期使用大數(shù)據(jù)，給我們提供了可以操作的一個(gè)時(shí)間窗口。這次上海、中國(guó)抗疫成功的關(guān)鍵就是應(yīng)用了很多科技，這些科技最核心的作用，就是幫我們把握住了這個(gè)時(shí)間窗口期。

所以我認(rèn)為技術(shù)很有用，但僅僅是工具，將來(lái)在技術(shù)應(yīng)用中可以充分利用，但是不能迷信技術(shù)。

Q：張文宏教授可不可以介紹在臨床一線中，人工智能等技術(shù)還有怎樣的應(yīng)用？

張文宏：大數(shù)據(jù)臨床應(yīng)用目前還有很多障礙，并不像流行病學(xué)領(lǐng)域那樣應(yīng)用那么多，主要的問(wèn)題并非技術(shù)本身，而是數(shù)據(jù)啟動(dòng)權(quán)限問(wèn)題。

Q：大數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)不歸你。

張文宏：就是這個(gè)原因，而且大數(shù)據(jù)應(yīng)用的情況，每個(gè)國(guó)家之間還有很大的差別。從流行病學(xué)角度，當(dāng)然是希望拿到更多數(shù)據(jù)，比如現(xiàn)在的影像AI。對(duì)于片子，AI一下就能分辨出來(lái)哪個(gè)是流感，哪個(gè)是新冠，但這是依靠大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來(lái)的。

像這樣的大數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)做到非常棒的效果了，但如果啃一口西瓜就停下來(lái)了就很糟糕，像這次的新冠肺炎，影像表現(xiàn)和以前完全不一樣，所以未來(lái)一定需要新的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

Q：這個(gè)過(guò)程，您擔(dān)心自己會(huì)被替代掉么

張文宏：在中國(guó)從來(lái)不擔(dān)心，因?yàn)橹袊?guó)的醫(yī)生要做的事情太多了，我們反倒覺(jué)得像歐美才有這樣的擔(dān)心。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)里面很多idea開(kāi)始都是在歐美產(chǎn)生，但最后反倒中國(guó)應(yīng)用的更快，他們反倒成為大數(shù)據(jù)、人工智能的用戶。

吳凡：AI輔助診斷的方法，現(xiàn)在確實(shí)在應(yīng)用，而且我覺(jué)得對(duì)于貧困地區(qū)缺醫(yī)少藥的特點(diǎn)，大數(shù)據(jù)的方法的診斷速度會(huì)更快。

張文宏：水平甚至比85%的醫(yī)生要高。

Q：靠譜的醫(yī)生和普通醫(yī)生區(qū)別在哪里？

張文宏：靠譜醫(yī)生在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)意外情況之后，還可以依靠自己的經(jīng)驗(yàn)判斷，而且可以依靠自己邏輯不斷產(chǎn)生新數(shù)據(jù)，人工智能雖然可以不斷學(xué)習(xí)，在每個(gè)階段都能做出新的判斷，但醫(yī)療不是圍棋，人工智能在這里面不能產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，還要依靠人。

吳凡：背后主要是因?yàn)閲迨且环N算法，可以迅速計(jì)算出來(lái)下一步的可能性。但臨床并不是這樣，發(fā)展變化非常迅速，有時(shí)候診斷并不是依靠某種算法，需要依靠經(jīng)驗(yàn)。

張文宏：比如像病人的問(wèn)診，我在臨床上不太主張用大數(shù)據(jù)進(jìn)行替代，因?yàn)檫@是人與人之間的交互過(guò)程，我寧可把機(jī)會(huì)給護(hù)士或者是年輕人。

Q：這是為了保就業(yè)嗎？

張文宏：難道說(shuō)AI的作用就是取代掉問(wèn)診，現(xiàn)在從北京到上海可以拿到所有的病例數(shù)據(jù)，那么人就可以被AI取代掉嗎？

我認(rèn)為現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)存在兩個(gè)錯(cuò)誤的觀念：

首先，AI并不是取代人的，這樣做是沒(méi)有意義的，未來(lái)人肯定不是什么都交給機(jī)器做。所以我個(gè)人認(rèn)為大數(shù)據(jù)將來(lái)的發(fā)展，一定使我們更加精準(zhǔn)的，在某些方面進(jìn)行賦能，而不是取代我們，取代毫無(wú)意義。

馬克思說(shuō)過(guò)，人到共產(chǎn)社會(huì)，勞動(dòng)會(huì)成為人的需要，大數(shù)據(jù)的發(fā)展難道是剝奪一種需要？我覺(jué)得大數(shù)據(jù)的方向就是為我們做增量，但很多時(shí)候都歪掉了。

其次，發(fā)展趨勢(shì)追逐利潤(rùn)，追逐利潤(rùn)是錯(cuò)的，大數(shù)據(jù)的發(fā)展必須跟人類長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展方向保持一致，才是盈利的目標(biāo)，而為了成本，一步步利用大數(shù)據(jù)把人取代掉，全是錯(cuò)的，大數(shù)據(jù)的發(fā)展一定要跟人類使命，命運(yùn)共同體保持一致，如果不一致或者只追逐利潤(rùn)，我個(gè)人覺(jué)得一定會(huì)失敗。

Q：如果不追逐利潤(rùn)資本不進(jìn)入了。

張文宏：沒(méi)有一樣?xùn)|西的發(fā)展最終沒(méi)有錢賺的，我也絕不相信，哪種人類的必須品，沒(méi)有經(jīng)濟(jì)投入就永遠(yuǎn)沒(méi)有盈利的可能。未來(lái)，只要是人類終極發(fā)展所必須的就一定會(huì)盈利，否則就說(shuō)明這個(gè)東西根本不靠譜。

吳凡：在這個(gè)方向上我也是同意張教授，我覺(jué)得大數(shù)據(jù)的發(fā)展方向跟人類終極命運(yùn)的捆綁一定是一致的。為人類做貢獻(xiàn)是必須方向，最后的有收益也是必須方向。

但我也有一點(diǎn)補(bǔ)充，我覺(jué)得機(jī)器不是取代人，人類要努力的方向還有很多，機(jī)器可以去做那些人類大腦不可觸及的地方。

因?yàn)槿说拇竽X，因?yàn)榻逃尘?、知識(shí)背景、知識(shí)體系、經(jīng)驗(yàn)存在很多邊界，而且生命也是有限的。但是機(jī)器可以把我前面人類的智慧疊加在一起，這是人腦所不可及的。給機(jī)器提供數(shù)據(jù)的也不是一個(gè)醫(yī)生，而是很多很多醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)、智慧集合在一起。

這就會(huì)出現(xiàn)一種可能性，人解決不了的問(wèn)題，機(jī)器可以依靠這些疊加的智慧和很多無(wú)限的潛力，幫人類去完善。所以我覺(jué)得未來(lái)不是機(jī)器取代人，也不是人利用機(jī)器，而是人和機(jī)器完美結(jié)合，大數(shù)據(jù)、人工智能和人完美結(jié)合。

例如，鄉(xiāng)村醫(yī)生知識(shí)不夠的情況，就可以用機(jī)器取代人，可以將常見(jiàn)病、多發(fā)病的解決問(wèn)題交由機(jī)器來(lái)完成，而人來(lái)解決疑難雜癥、并發(fā)癥的問(wèn)題。但是最后的簽字確認(rèn)還是由人來(lái)完成，因?yàn)樾枰藢?duì)機(jī)器診斷的結(jié)果進(jìn)行肯定，否知出現(xiàn)診斷問(wèn)題、機(jī)器出錯(cuò)誰(shuí)來(lái)負(fù)責(zé)，誰(shuí)來(lái)解決差錯(cuò)后的糾紛和法律問(wèn)題層面。

Q：在剛才的討論中，我們對(duì)人類的未來(lái)還是充滿敬畏之心的，認(rèn)為人的認(rèn)識(shí)和知識(shí)還是不斷發(fā)展的過(guò)程，那么未來(lái)面對(duì)諸如新冠肺炎這樣，新的疾病，會(huì)出現(xiàn)哪些新的科技來(lái)解決？

張文宏：人工智能最終方向是服務(wù)人類。我在想未來(lái)人類的發(fā)展是無(wú)限的，但因?yàn)榭萍嫉谋l(fā)過(guò)快，特別人工智能這種后時(shí)代的科技，我覺(jué)得以后的新一次革命發(fā)展會(huì)走到哪里，我真的很難想象。但是將來(lái)科技的發(fā)展一定是對(duì)人類存在敬畏之心，我認(rèn)為你指出了人類的發(fā)展方向。

吳凡：我覺(jué)得人工智能的未來(lái)發(fā)展有幾個(gè)方面需要注意：

首先，發(fā)展方向的把握，為人類貢獻(xiàn)的同時(shí)，要保證不會(huì)傷及人類的利益，這些利益就包括個(gè)人的隱私，發(fā)展過(guò)程中是否在不斷侵犯人類的隱私。

其次像國(guó)外開(kāi)展的癌癥基因測(cè)序，在給每個(gè)人評(píng)估未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)之后，那些高風(fēng)險(xiǎn)的人群在投保過(guò)程中一定會(huì)帶來(lái)保險(xiǎn)歧視，但是他們也無(wú)法改變自己的基因。

最后，指揮權(quán)的問(wèn)題，未來(lái)是人控制機(jī)器，還是機(jī)器過(guò)于聰明超過(guò)人類，這也是全世界所關(guān)注的。我相信未來(lái)會(huì)有更多人工智能、大數(shù)據(jù)的技術(shù)服務(wù)人類，但是一定要警覺(jué)，需要進(jìn)行有邊界的意識(shí)控制。

Q：有邊界的限制非常重要，最后希望張教授給大家講一下，后疫情時(shí)代個(gè)人應(yīng)該需要采取怎樣的防護(hù)措施？

張文宏：總書記說(shuō)過(guò)抗疫是人類的命運(yùn)共同體，疫情沒(méi)有徹底消失之前，對(duì)于國(guó)內(nèi)偶發(fā)的疫情趨勢(shì)，一定要保持平常的心態(tài)去對(duì)待。

在這個(gè)過(guò)程中，快速啟動(dòng)應(yīng)對(duì)措施，精準(zhǔn)實(shí)施防控措施會(huì)非常重要。任何一個(gè)城市出現(xiàn)疫情，無(wú)論是單發(fā)還是小規(guī)模爆發(fā)，越早精準(zhǔn)防控，越快實(shí)施動(dòng)作，對(duì)全國(guó)的影響也就越小。

未來(lái)，在疫苗出來(lái)之前，還要做好個(gè)人防護(hù)，防護(hù)越好受疫情波及就越小，整個(gè)社會(huì)就可以發(fā)展越好。此外在防控的同時(shí)還要保護(hù)經(jīng)濟(jì)。例如今天智能大會(huì)，所有都通過(guò)網(wǎng)絡(luò)，這么大的展覽中心，卻沒(méi)有聽(tīng)眾。很難想象對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響會(huì)有多大。

所以要一手抓疫情，一手抓經(jīng)濟(jì)，否則，經(jīng)濟(jì)衰退死亡人數(shù)一定會(huì)超過(guò)新冠肺炎。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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