控制感染、加快确诊、救治重症抗“疫”如何答好三大考题

控制感染、加快确诊、救治重症:抗“疫”如何答好三大考题

新华社北京2月7日电 题:控制感染、加快确诊、救治重症:抗“疫”如何答好三大考题

但2月10日晚上,他驾车去往沧源佤山机场的路上,内心非常不平静,“我觉得我不能就这样就走了,因为镇上的果农包括我哥哥嫂嫂对网上销售还是很不熟悉的,如果处理得不好,我觉得这样会给全国各地的买家带来不好体验。这样一来,也会影响果子来年的销售。”在开出孟定镇四十几公里之后,肖成彪掉头又返回到孟定镇和大家一起打包发货。

大众计划在多哈推出自动驾驶汽车服务的计划,源自他们在官网所公布的大众与卡塔尔投资局所签署的协议,两家公司的CEO已在多哈签署了相关的协议。

重症患者不单纯是病毒性肺炎的问题,常常还患有基础疾病。从目前武汉的数据来看,85%以上都是60岁以上的老年人,30%多都合并高血压,20%多合并糖尿病。

同时,基于 ML Pipeline 这套 API 还能够自由组合组件来构建机器学习的训练流程和预测流程。

据相关数据显示,将 Alink 与主流的机器学习算法库进行对比,它不仅能够支持批式训练的机器学习场景,也能够支持在线的机器学习场景。

从大众在官网所公布的信息来看,大众与卡塔尔投资局将通力合作,开发相关的技术、发展相关的设施,以便能将一批自动驾驶汽车无缝整合到多哈现有的公共交通网络中。

如今,Flink 的主要应用场景基本上还是数据分析,尤其是实时数据分析。Flink 本质上是一款流式数据处理引擎,覆盖的场景主要是实时数据分析、实时风控、实时 ETL 处理等。未来,社区希望 Flink 演化成为统一的数据引擎。

国家卫健委最新发布的试行第五版诊疗方案放宽了疑似病人的诊断标准,以便更好地发现传染源,及时隔离、及时治疗,但疑似病人数量可能因此出现增加。面对这样的情况,如何做到及时确诊?

如何及时确诊、及时收治?核酸检测是关键

在湖北之外,全国其他地区如何避免疫情进一步蔓延?郭燕红说,在全国层面,降低感染率还要强化疾病的早期发现,按照“早发现、早报告、早隔离、早治疗”要求及时将感染控制在极小的范围内。

对于 AI 算法的开发人员而言,目前主流的语言即为 Python。因此,Flink 对于 Python 的支持也尤为重要。

在新技术方面,他表示,血浆置换、血液净化的治疗方法初步看到了很好的苗头。这些新的诊疗技术,结合中医中药等综合治疗,会进一步降低重症患者的病死率。

而 Alink 在离线的机器学习场景下与主流的 Spark ML 的对比显示,其在功能集合上所有算法基本一致。

最新统计显示,截至2月6日24时,31个省(区、市)和新疆生产建设兵团累计报告新型冠状病毒感染的肺炎确诊病例31161例,6日新增确诊病例3143例。疫情形势依然严峻,全力以赴救治患者,是当前防控工作的突出任务。

新华社记者田晓航、樊曦

中华医学会感染病学分会主任委员王贵强介绍,武汉地区新的诊疗指南方案有临床诊断的病例。所谓临床诊断病例就是核酸检测没有出来之前,临床符合新冠肺炎的表现,目的是希望及时发现病人,及时治疗,避免因为核酸诊断滞后影响到临床的干预和治疗。

“对密切接触者进行管理,是防止传染病疫情扩散蔓延、降低感染率的重要措施,也是被实践证明有效的管理手段之一。”国家卫生健康委员会疾病预防控制局一级巡视员贺青华说,要准确、及时地追踪到密切接触者,需要一线的流调人员进行大量、细致的流行病学调查,需要借助大数据平台,还需要基层社区组织、基层医疗卫生组织和疾控机构密切配合。

其核心是一个流式的数据流执行引擎,能够基于同一个 Flink 运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用。它在运行时的架构主要包含几个部分:Client、JobManager(master 节点) 和 TaskManger(slave 节点),是一个高效和分布式的通用数据处理平台。

肖成彪先想到的是在微博上发求助帖,加入超话,结果当天就被电商平台微店的工作人员看到。在与微店工作人员联系后,肖成彪迅速开起了微店,“我2月8号开好微店,在运营人员的指导下,我拍了视频、照片上传。和镇上的一些果农联系谈好价格后,又去联系了ems问询如何发货,还找了包装厂预定包装盒,还找了一些工人来帮忙打包发货。”到现在人工费、包装费、物流费等,肖成彪已经垫付了几万元进去了,记者问到他为什么要这样做,他说:“因为我也是农民的儿子。”

他表示,鼓励武汉和其他地区有条件的医疗机构开展核酸检测,目前试剂有保障,能力有基础,检测速度可以大大提升,可以有效遴选出需要治疗和隔离的人群。

如何降低感染率?怎样帮助患者尽早确诊、及时收治?如何挽救更多重症患者的生命?国家有关部门负责人和权威专家7日在国务院联防联控机制新闻发布会上就此作出回应。

但由于 Alink 包含了非常多的机器学习算法,预计往 Flink 贡献或发布的时候整个过程耗时会比较长,所以 Alink 已经单独开源,大家如果有需要的可以先用起来。

王贵强表示,通过核酸快速检测疑似病例,如果是阴性可以直接回家。如果得到明确诊断,患者能够迅速收入病房,轻型的进入方舱,重型的到定点医院。

“总的医护人员驰援力量达到11000多人,其中3000多名医护人员都是重症专业的医生和护士。”郭燕红说,不仅是武汉,国家卫健委还建立了16个省支援武汉以外地市的一一对口支援关系,以一省包一市的方式,全力支持湖北省加强病人的救治工作。

除了集中收治的患者,一些感染病例的密切接触者还分散在不同地方,给控制感染带来挑战。

从大众官网所公布的消息来看,这45辆具备自动驾驶功能的汽车,将在多哈的西湾区域运行,计划2020年开始进行封闭测试,2021年年初开始上路测试,相关的服务在2022年年底前推出。

王贵强表示,重症患者特别是老年人和有基础病的患者需要综合救治,不仅仅是单纯针对肺炎,还要做好基础病的综合把控治疗,所以多学科的专家团队的配合至关重要。

Flink 是欧洲的一个大数据研究项目,早期专注于批计算,再到后来 Flink 发展成为了 Apache 的顶级大数据项目。

据郭燕红介绍,目前已采取措施加强疫情监测,落实各项防控措施,特别是严格隔离疑似患者和密切接触者,同步提升基层特别是社区医疗卫生机构的健康促进和接诊能力,进一步推动优化检验检测手段,加速从发现病人到疑似和确诊病例全过程的判定。

此外,多学科诊疗和一些新的诊疗技术的应用也在发挥重要作用。

Flink 状态计算中的数据流

最新统计显示,截止到2月6日,累计出院患者达到1540例。这其中,既有轻症,也有重症患者。

 在离线数据处理方面,希望 Flink 能够在流数据处理的基础之上进一步实现批与流的统一,提供统一的数据处理和分析的解决方案。  另一方面,朝着在线数据分析处理的方向演进,即利用 Flink 的核心优势、Event-Driven Function 的能力以及 Flink 自带的状态管理等特性实现在线的函数计算。

整个 Workflow 并不绑定某一引擎或者平台,但是用户可以借助 Flink 批流一体的能力去搭建自己的大数据及 AI 解决方案。目前,AI Flow 项目正在准备中,预计将于明年的第一季度以与 Alink 相同的模式进行开源。

另外,AI 部分的新项目——AI Flow 也值得关注。AI Flow 是大数据及 AI 的处理流程平台,在 AI Flow 中定义不同数据之间的关系以及元数据格式等就能够非常方便地搭建一套大数据及 AI 处理的流程。

方舱医院能够最大限度地扩充收治患者容量,但入住患者会不会出现交叉感染?国家卫生健康委员会医政医管局监察专员郭燕红说,方舱医院收治的都是确诊的轻型患者,同时在诊疗过程中还需要排除流感等其他的呼吸系统疾病。此外,还有专门的感染控制团队进行指导。因此,不会造成患者之间的交叉感染。

这是一套分布式、批流一体的机器学习算法库,它既非常好地利用了 Flink 批流一体的计算能力以及在机器学习基础设施上的一些优势,又结合了一些业务场景需求,在机器学习方面有很强的性能。

“不能这样就走了,我要和他们一起奋战到底”

近年来,AI 场景发展得如火如荼,同时其计算规模也越来越大。这也让专注于数据处理的 Flink 有了较大的发展空间。

在2月8号开好微店上架了青枣后,每天都有几百斤的销量。肖成彪也迅速教会了自己的嫂子如何操作,他原本订好了2月10号晚上的机票返回昆明。

具体而言,Flink 擅长处理无边界和有边界的数据集。对时间和状态的精确控制使 Flink 的运行时能够在无限制的流上运行任何类型的应用程序。有界流由专门为固定大小的数据集设计的算法和数据结构在内部进行处理。

在国家层面,国家卫健委组织成立了专家组,钟南山院士团队、李兰娟院士团队、王辰院士团队都奋战在一线。作为全国最强、水平最高的重症救治专家团队,他们不仅加强重症、危重症和疑难病人的会诊、诊治和指导,还协助修订诊疗方案,把一些行之有效的诊疗经验纳入到诊疗方案当中,指导全国的医疗救治工作。

在去机场的路上,他取消了机票

一段时间以来,武汉地区医护人员,特别是重症医护人员连续工作,身心疲惫。为了弥补专业人员需求缺口较大的问题,国家卫健委对武汉的驰援力度不断加大。

如何治愈更多重症患者?“四集中”原则+新技术

在地方层面,“四集中”原则起到了重要作用。集中患者、集中专家、集中资源、集中救治,把重症病人集中到综合实力最强的医疗机构,有效降低了重症患者病死率。

确诊之后,能否做到患者及时收治?郭燕红表示,围绕提高收治率方面,主要还是坚持“四早”原则,加强预检分诊和发热门诊的管理,提高早期识别和鉴别的能力。按照分散接诊、迅速转运、集中收治的原则,将疑似病人和确诊病人转运到定点的医疗机构进行救治,加强医疗保障,提高收治的能力。

而在2月12日晚上,微店在其公众号上推送了“疫情滞销”的相关内容之后,订单就秒的速度在增长,到2月13日上午,已经卖出去了接近4000单的青枣,接近80吨的产量。

Blink 是阿里在 2018 年推出的内部改良 Flink,主要针对业务场景需求,做了如下几个优化:

近日,阿里云计算部门已在 GitHub 上发布了其 Alink 平台的「核心代码」,并上传了一系列算法库,支持批处理和流处理,有利于机器学习相关任务。

对于疑似病例、临床诊断病例、确诊病例和无症状感染者的密切接触者,发现以后实行集中的医学隔离;对不具备条件的地区,可以采取居家隔离医学观察。“这些措施也有利于及时发现密切接触者自身的健康状况变化,一旦发病及时就医。”贺青华说。

连日来,湖北武汉等地的新冠肺炎疫情形势仍然严峻,病人不断增多,但医疗资源相对有限。为避免确诊患者在家庭或社会上造成对其他人员的感染,及时对他们进行集中收治,武汉紧急启用方舱医院模式。

“从武汉的数据来看,确实是有一部分是重型和危重症型的患者。根据小样本的数据,6%是重患,不到1%是危重患,提示重型病例和危重症型病例通过合理的积极治疗是可以治愈出院的,给我们提振了很大的信心。”王贵强说。

雷锋网 AI 开发者  雷锋网(公众号:雷锋网)

如何降低感染率?严格隔离疑似患者和密切接触者

云南小伙肖成彪来自临沧市耿马镇,平时在昆明工作,是一个英语培训机构的市场推广人员。像往年一样,他春节的时候回到老家耿马镇南木弄村和家人团聚。元宵那天他又去到哥哥和姐姐生活居住的孟定镇,“孟定镇就是产青枣的,往年这个时候会有很多批发商来拉货,今年根本没人来买。”看到青枣烂在地里,肖成彪说自己感到很揪心,难过的情绪之后,他想自己可以做些什么,“果农们可能一年到头最大的收入就是春节前后,这波疫情一来,让他们整年的劳动都白费。”

后面贡献进展比较顺利的情况下,Alink 应该能完全合并到 FlinkML,也就是直接进入 Flink 生态的主干,这时 FlinkML 就可以跟 SparkML 完全对应起来。

而对于 Alink,未来 Flink 社区希望使用新开发的 Alink 的算法,逐渐替换掉原有的一套机器学习算法库 FlinkML 的算法,并期待着 Alink 成为新一代版本的 FlinkML。

在性能对比方面,Alink 和 Spark ML 在离线训练场景下的性能基本在一个水平线上。但 Alink 支持部分算法通过流式方法进行计算,更好地实现在线机器学习。

除此之外,Flink 1.10 版本还重点支持了 Python UDF 特性。这个部分直接使用成熟的框架,Flink 社区与 Beam 社区之间开展了良好的合作,并使用了 Beam 的 Python 资源,比如:SDK、Framework 以及数据通信格式等。

肖成彪说,现在不仅把孟定镇芒丙村的青枣都卖完了,隔壁新寨的青枣也开始一起加入进来了。能帮助到这些果农,肖成彪说比自己工作上拿了奖金还开心,而让他感动的更是这个过程中每个环节大家都在提供帮助,“现在有28个人一起在打包发货,他们都只要求很少的工钱,这几天都是工作到深夜。还有村里的领导也很支持,知道我在做这样一件事情后,刻意过来了解情况,告诉我有什么困难随时找他们。”

另外,记者也向微店的工作人员了解到,他们正在尽全力解决疫情之下滞销的水果、生鲜、鲜花等农产品,大家可以下载微店app,搜索“抗疫助农”,无论是有滞销的农产品需要解决还是想买相关产品,都可以在相关页面留下信息寻求帮助。留下滞销信息的果农或者商家,微店工作人员都会在第一时间联系大家。

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根据协议,大众将提供35辆ID.BUZZ电动汽车,另外还将有10辆来自大众旗下奥迪所推出的Scania高科技巴士,大众旗下的AID和MOIA将提供软件等方面的支持。

“核酸检测可以快速地分流病人,使医疗机构的压力大大减轻,同时最大限度减少疑似病人在社会上造成更多的传播,传染源也可以得到有效控制。”王贵强说。

开发者和数据分析师可以利用开源代码来构建软件功能,例如统计分析、机器学习、实时预测、个性化推荐和异常检测。而 Alink 提供的一系列算法,可以帮助处理机器学习任务,例如 AI 驱动的客户服务和产品推荐。

肖成彪说能在几天时间卖出这么多滞销的水果,他也非常感谢微店这个平台,“首先是他们主动来联系到我,告诉我愿意和我们一起解决,教会我怎么开店运营,又用了很多资源来助推,所有这些我们一分钱都没花,我真的没想到一个电商平台会这样在乎农民的利益。”而记者问到肖成彪发货的问题是,他也分享了自己的经验,“我每天晚上12点把出货单发给邮政的工作人员,他们从来没有休息过,疫情期间不停运不涨价不压货,所以发货还是正常的,只是现在速度可能比较慢。”肖成彪说这几天大概都是发货6-10吨的样子,估计到15号能全部发完。

 优化了集群调度策略使得 Blink 能够更好更合理地利用集群资源;  优化了 checkpoint 机制,使得 Blink 能够很高效地处理拥有很大状态的 job;  优化了 failover 的策略,使得 job 在异常的时候能够更快恢复,从而对业务延迟造成更少的影响;  设计了异步算子,使得 Blink 能够在即使被读取外部数据阻塞的同时还能继续处理其他 event,从而获得整体非常高的吞吐率。

“疫情面前每个人想的都是怎样多帮一点”

而 Alink 则是基于 Flink 的机器学习算法库,由阿里云机器学习 PAI 团队开发。除了支持阿里的平台外,还支持 Kafka,HDFS 和 HBase 等一系列开源数据存储平台。