3月25日，《江蘇科技報》A5要聞版《云創大數據：人工智能助力疫情預測研究》，對云創大數據參與鐘南山技術團隊，與多家醫科院校、醫療企業開展合作，對新冠肺炎疫情走勢進行科學預測進行了報道，并對預測方法、合作細節，以及研究成果等進行了介紹。
自新冠肺炎爆發以來，為實現科學防治，打贏新冠肺炎疫情防控阻擊戰。在廣州醫科大學附屬第一醫院廣州呼吸健康研究院鐘南山院士、何建行院長、楊子峰教授領導下，橫琴鯨準智慧醫療科技有限公司、南京云創大數據科技股份有限公司、星環信息科技(上海)有限公司、澳門科技大學、昆明理工大學、香港大學公共衛生學院，對新冠肺炎疫情進行了全面預測研究。
鐘南山院士技術團隊先后借助改進的SEIR模型和人工智能技術建立了新冠肺炎疫情預測模型，通過長期的觀察發現，疫情實際走勢與其做出的預測十分吻合，為此受到社會各界的廣泛認可。
迅速建立疫情預測模型
2月6日，鐘南山院士技術團隊便開始迅速收集數據進行初步研究分析，并對新型冠狀病毒進行預測研究。大家對研究投入了全部的精力，功夫不負有心人，經過連夜奮戰，短短幾天就取得了初步成果。
由于新冠肺炎疫情具有未知性、突發性、高風險和快蔓延等特點，同時疊加春運高峰期間學生放假、企業員工回家過年等人員跨地域頻繁流動等因素，給疫情防控提出了嚴重挑戰。考慮到以上因素，為科學預測疫情發展走勢，鐘南山院士技術團隊先后對疫情的流行趨勢做出了兩版預測。
第一版預測：以1月11日到2月12日的數據作為輸入數據，根據改進的SEIR模型進行預測
鐘南山院士技術團隊第一版預測以1月11日到2月12日的數據作為輸入數據進行研究，并根據改進的SEIR模型進行預測。結論顯示，新冠病毒疫情全國在2月下旬達到高峰，4月底趨于平緩。如管控措施推遲5天實施，中國大陸的疫情規模預估將擴大至3倍；如降低武漢管控力度，湖北可能在3月中旬出現第二次疫情高峰并延續至4月下旬。
圖1 改進的SEIR模型預測曲線
（A）湖北省有嚴格管控，（B）湖北省減少管控力度，（C）廣東省，（D）浙江省和（E）中國在1月23日（藍色），5天后（灰色）和5天前（紅色）采取干預措施時的流行曲線，把每天現存確診病例的實際數據被擬合到曲線（圓圈）上
3月初，闡述以上預測內容的論文《基于SEIR優化模型和AI對公共衛生干預下的中國COVID-19暴發趨勢預測》在《Journal of Thoracic Disease》(《胸部疾病雜志》)上正式發表。該文章提出了基于大數據的改進SEIR預測模型，并提出了數據受限條件下的人工智能LSTM預測方法。
2月下旬，鐘南山院士接受央視4套《今日亞洲》欄目采訪透露，“根據我們團隊在傳統模型基礎上加上兩個影響因素，國家強力干預和春節后回程高峰消除后，預測高峰應該在2月中接近2月底。到了2月15日，數字果然下來了。我們有信心，四月底基本控制。”
圖2 央視播放鐘南山院士接受采訪
2月27日，廣州市人民政府新聞辦公室舉辦了新冠肺炎疫情防控專場新聞通氣會，鐘南山院士引用了以上結論。當時，鐘南山院士還表示，“疫情開始時，國外就有流行病學家用權威的試驗模型，預測2月初，中國感染新冠肺炎人數將達16萬人。這是沒有考慮到中國政府的強力干預，也沒有考慮到春節后的延遲復工。然而我們做的預測模型顯示，2月中旬或下旬將達到疫情高峰，確診病例約六、七萬人。研究論文投到國外權威期刊，他們感覺和國外的預測水平差太多，被退了回來。但事實上，我們的預測更接近權威。”
第二版預測：以1月11日到2月17日的數據作為輸入數據，通過機器學習構建人工智能模型
為了更精準地判斷疫情發展的各個關鍵節點，鐘南山院士技術團隊迅速著手實施了第二版預測。該版預測通過機器學習構建了人工智能模型，同時改變了此前的鑒別方法，以1月11日到2月17日的數據作為輸入數據進行研究。2月9日前，使用“新增確診人數”作為訓練數據進行預測；2月13日后，采用“累計確診＋新增疑似－死亡人數－治愈人數”作為訓練數據進行預測。結論顯示，全國將會在2月20日左右達到拐點，最終全國確診病例8萬例左右。
圖3-1 湖北感染人數預測趨勢與實際趨勢對比
圖3-2 全國感染人數預測趨勢與實際趨勢對比
縱觀疫情實際走勢，2月20日左右，湖北省以及全國范圍內，確診病例、疑似病例顯著減少，疫情出現明顯拐點。截至3月26日10時，全國累計報告確診病例81960例。以上均與鐘南山院士技術團隊做出的預測十分接近，這也說明了其疫情預測十分準確。
雖然兩版預測采用的監測方式不同，但是采用的預測方法是相同的，都是在原始的SEIR模型上引入遷入和遷出人數。
值得一提的是，建模過程和預測結論的得出，離不開廣州呼吸健康研究院、云創大數據技術團隊、澳門科技大學人工智能學院等單位的通力合作。
事實證明，鐘南山院士技術團隊做出的與疫情實際走勢十分吻合的兩版預測，為疫情防控策略提供了參考，為政府作出科學、全局決策提供了科學依據。
