截至今日9点，全国新型冠状病毒肺炎确诊病例数已达17238，疑似病例数21558。
而病毒在不断蔓延的过程中，赢咖4在遏制其他疾病传播方面的作用也受到了关注。
浙江省疾控中心上线自动化的全基因组检测分析平台，借助阿里达摩院研发的AI算法，原来数小时的疑似病例基因分析缩短至半小时，加上杰毅生物技术的新型检测设备，大幅缩短疑似患者确诊时间。
百度成立了总规模3亿元的疫情及公共卫生安全攻坚专项基金，明确提出将提供赢咖4技术支持，配套亿级计算资源，助力疾控机构、科研院所等研究单位进行研发提速。
其百度地图、百度搜索的时空大数据资源和大数据分析能力，可对民众迁徙情况、各地关切的问题、普通用户的信息反馈等信息进行挖掘整理。
并且在北京清河火车站，落地应用了百度的AI多人体温快速检测解决方案，对遏制疫情在公共场所的传播起到了帮助。
再如华为，在火神山医院建设的过程中，积极协作运营商搭建5G网络环境。
AI算法不仅能提供更好的干预和预防策略，在对抗传染病蔓延方面，还可以优化资源配置。甚至在病理学家注意到疫情爆发之前，就能够发现初步迹象。
比如这次武汉新型冠状病毒肺炎大爆发前，加拿大一个健康监测系统在12月31日，就通过AI驱动的算法，向客户发出了疫情消息。
而其实，AI很早便已加入到了抗击传染病这场战斗。
算法如何预测传染病？
在2014年的一项研究中，研究人员使用一种统计模型，来评估英国的艾滋病毒检测和治疗情况。
并且还对那些没有意识到自己疾病状况的艾滋病毒携带者做了定位。
这项研究发现，即使艾滋病毒携带者在行为上没有做出改变，他们的方法也可以减少5%的新感染。
2016年，来自梅西大学和加利福尼亚大学的团队开发了一种AI，可以用于预测丝状病毒的传播。
这种病毒通常会感染蝙蝠，但也可以传染给人类(埃博拉和马堡是最常见的两种病毒株)。
模型使用了57种不同的因素，可以预测哪种蝙蝠携带了丝状病毒，准确率高达87%。
2017年后续研究的模型，根据现有预算，对丙型肝炎病毒(HCV)预防工作进行了评估。
研究人员发现，若是有10亿美元的预算，公共卫生资金的最佳用途将是完全集中于治疗 (重点是早期治疗)。
但如果预算是50亿美元，最好把60%的预算花在筛查上，剩下的用于治疗。
同样是在2017年，来自新加坡Saw Swee Hock公共卫生学院和新加坡国家环境署环境卫生研究所的科学家，开发了一种预测登革热爆发的算法。
这个算法考虑了十年的历史气候信息和季节性登革热模式，可以提前四个月预测登革热的爆发。
