当前，随着新冠毒株不断变异和演化以及各地推进优化疫情防控措施落地，利用传播动力学模型和人工智能技术，通过多模态数据发现疫情规律，科学预警预测疫情发展趋势在个人保护、医疗资源统筹、政府决策等方面具有十分重要的意义。

　　自新冠疫情爆发以来，西安交通大学郑南宁教授针对新冠疫情防控和治疗中的难点和痛点问题，迅速调整研究策略，凝聚科研抗疫力量，组织和指导团队开展疫情传播规律智能预测、疫情防控恶劣环境下无人移动平台系统研发等抗疫科研攻关。考虑我国采取的防疫政策与公众预防意识对疫情发展趋势的影响等因素，并修正传统传染病模型中的传染率分布，2020年初提出了一种基于混合人工智能的传染病COVID-19模型，并应用该模型先后对当时武汉、北京、上海、西安等地的新冠肺炎疫情发展趋势进行了成功预测，最终实际确诊数据和预测数据的误差均在2%以内。

　　为克服当前疫情防控数据的碎片化、孤岛化现象，更好做好今冬明春西安新一轮疫情发展趋势预测，2022年12月18日，在郑南宁院士的倡议下，吕毅副校长组织了紧急疫情预测协调会，西安市疾病预防控制中心、西安市卫健委疾控处、西安交通大学医学部、人工智能学院、公共卫生学院、管理学院、一附院、二附院等方面的领导、专家参加了会议。

　　人工智能学院汪建基教授首先介绍了新冠疫情发展趋势预测模型的研发和应用情况，对疫情新阶段模型数据参数需要各机构各单位特别是医疗机构予以支持的情况进行了说明，通报了依据模型对西安当前疫情发展趋势的预测情况。在讨论发言环节，一附院感染科主任何英利教授和人力资源部张广健部长分别介绍了当前发热门诊收治情况、新冠重症转化的高危因素以及医院当前医护感染新冠情况及应对措施等；精神心理科马现仓教授对当前疫情形势给民众造成的恐慌和焦虑心理以及由此引发的次生疾病进行了分析，建议政府应当做出行动提升民众信心；公共卫生学院庄贵华院长介绍了其团队在疫情防控中所做的工作，特别是应用数学方法进行疫情发展趋势预测的成果，对下一阶段的预测重点给出了自己的观点；医学部孟晓军副主任提出要根据家庭聚集和单位传播的新特点，做精准的测算和预估，表示会协调好附属医院向团队提供所需的各类数据；管理学院刘祺教授建议模型所需样本的参数应该增加人口密度、流动率甚至热搜指数来帮助完善模型，建议要格外关注新冠重症率这个指标；西安市卫健委疾控处李洪波处长认为当前的疫情防控形势和举措都发生了很大的变化，就疫苗、药物和干预措施三个方面的数据获取谈了自己的意见建议。人工智能学院辛景民常务副院长、西安市疾病预防控制中心陈志军副主任等与会领导也发表了意见建议。

　　郑南宁院士感谢各位专家所提出的宝贵的建议，对需要什么样的数据、怎样获得数据、如何利用数据以使得模型更加科学合理谈了自己的看法，介绍了与口腔医院合作开展研究的思考，表示会根据专家建议对模型设计做进一步的优化调整。

　　吕毅副校长表示，通过今天的会议深切感受到郑院士团队是在开展有组织的科研，是在把论文写到祖国大地上，让我们深受感动。今天的研讨是为了帮助郑院士团队把模型建得更好，预测的更精准，能够给政府决策提供有价值的咨询报告，并对接下来如何协调好各家单位做好数据提供做出相应部署。