人工智能应用- 预测新冠病毒传染性：08. 定位显著变异点

更令人关注的是，M-H 模型还能定位病毒基因中对传播能力最敏感的突变位点。这是因为在模型设计时，科学家们为每个变异点都设置了一个“显著值”参数。模型训练结束后，那些显著值较大的变异点就被识别为对传染性影响较大的基因位置。

图中的红色圆圈就是科学家们发现的显著变异点。对于一个新的病毒变种，一旦发现这些关键变异点中一个或多个发生了改变，就需要加倍谨慎，可能预示着新一波疫情要来了。

图:病毒基因上的显著变异点

人工智能技术已经深深参与到全球抗击新冠疫情的各个方面，从早期预测、资源调配、疫苗设计，到基因分析和传播模型构建。

本节介绍了两个重要方向：（1）流行病学方法：AI 分析传播数据，预测疫情趋势，评估政策效果；（2）病毒生物学方法：AI 基于基因序列预测病毒传染力，识别危险变异点。

在这次疫情中，不论是医疗资源还是AI 技术，都实现了极大的跨国界共享。病毒是没有国界的，对抗病毒是全人类的事。这种大规模的共享与合作，是历史上从来没有过的。人类对抗病毒的最大武器之一，不是技术本身，而是弥之可贵的合作精神。