12月21日，据“鹅厂黑板报”公众号消息，日前，钟南山院士团队与腾讯披露了一项利用大数据与人工智能技术，定量评估不同公共防控政策对新冠疫情控制效果的研究。
据介绍，研究团队开发了一种新的反事实推理模型框架，通过引入隐含交互因子项，最大程度排除了随时间变化的混杂因素的影响，对包含145个国家和地区、8种公共防控政策的动态数据，进行更加准确，且符合真实世界运转的量化分析。
反事实推理模型计算出8项防控措施实施后不同时间段对Rt（有效传播数）的抑制效应
同时，研究通过大数据分析找到了更可靠的证据，印证了疫情防控措施对抑制新冠肺炎疫情的定量影响，并建议应在疾病流行的早期，实施更严格的疫情防控措施，以更好地遏制疫情。
反事实推理模型对8项管控措施效果的定量评估结果
值得一提的是，这也是新冠防控领域首次引入该技术进行研究，这项研究成果已在国际著名医学期刊Value in Health（《健康价值》）刊出。
研究结果显示，大多数疫情防控措施在实施后约7至14天开始起效，在25至32天内达到最大效果，随后效果逐渐衰减。
此前，双方还联合研发了新冠重症AI预测，有助合理地为新冠患者进行早期分诊。
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