智策未來：復雜網絡仿真重塑傳染病預警范式

——重慶醫科大學師生團隊研發多智能體智能防控平臺，以AI驅動千萬級人口傳播推演

近日，重慶醫科大學公共衛生學院師生團隊歷時數年研發完成"智策未來—傳染病多智能體智能預警與防控平臺"。該系統面向超大城市人口高密度流動場景，融合復雜網絡建模、蒙特卡羅高算力模擬與人工智能預測算法，將基于年齡結構的高維傳染病動力學系統降維壓縮為低維方程表達，在保持較高模擬精度的同時實現千萬級節點快速響應，為疾控部門提供從風險感知、態勢研判到策略推演的全鏈條決策支持。

（一）核心技術：從"經驗判斷"到"數字推演"

傳統傳染病預測長期依賴靜態統計與專家經驗，面對超大城市"學校—家庭—企業"交織的復雜社會網絡，均勻混合假設下的經典模型難以還原真實傳播路徑。該團隊基于復雜網絡理論，引入小世界網絡與無標度網絡特性，利用數學圖論方法刻畫異質性接觸網絡約束，將疾病傳播的跳躍式路徑納入計算框架。

在此基礎上，團隊搭載高并發蒙特卡羅模擬引擎，通過高頻隨機數推演捕捉微小變量引發的傳播"蝴蝶效應"。為突破千萬級人口高維系統的計算瓶頸，團隊提出基于"有效平均接觸加權期望值"的降維方法，將大規模年齡組構成的偏微分動力學系統壓縮至低維方程表達。測試數據顯示，該降維技術在典型城市級仿真場景下響應速度顯著提升，計算開銷較傳統高維模型大幅下降，使千萬級節點的復雜推演在普通算力環境下即可實現。

系統同時內嵌"數字孿生"回溯機制，可在任意干預節點截取傳播狀態并逆向推演，輔助還原早期聚集網絡的感染鏈分布。此外，平臺支持多種非藥物干預策略的并發仿真，包括隨機免疫、全員篩查、社交距離調控等，為防控策略提供可量化的"模擬沙盒"。

（二）從2021年至今：師生協同的研發脈絡

項目組自2021年啟動技術預研，師生團隊依托重慶醫科大學公共衛生學院"醫工交叉"導師制研發團隊，逐步完成從理論模型到工程系統的轉化。早期聚焦于經典"倉室模型"在異質網絡中的失效問題，持續拓展至多年齡組耦合、多病種競爭演化、信息—疫情協同傳播等復雜場景。近年來，團隊重點轉向系統輕量化與基層適配，開發"一鍵式"操作界面與自動報告生成功能，降低區縣級用戶的使用門檻。

據公開文獻統計，團隊圍繞復雜社會接觸模式下的傳染病動力學研究，已累計發表中科院一區（Q1）學術論文數十篇，總引用量超過數千次。代表性工作包括大都市多病種競爭演化模型與高階多層網絡協同傳播機制研究，為平臺的高維降維與多變量耦合提供了理論依據。知識產權方面，團隊已完成多項發明專利的申請與布局，涵蓋超圖數字接觸追蹤、高階網絡演化博弈等核心技術；登記軟件著作權數項，對虛擬仿真系統與多層網絡傳播引擎實施代碼級保護。

（三）落地驗證：從實驗室到疾控一線

自2022年起，該平臺陸續在西南地區多地疾控中心開展示范應用。系統曾在部分區縣支撐突發公共衛生事件應急處置平臺的測算工作，亦在部分地市參與流行病大數據監測與醫療資源配置優化。截至目前，平臺已形成多項區縣級疾控系統落地案例，聯防服務覆蓋人口規模達數百萬級。

在實戰應用中，師生團隊深入一線疾控部門，參與重點傳染病輸入性風險評估與疫情數據分析，累計輸出多份專題研判材料。平臺對流感分年齡段感染模擬、跨區域輸入風險研判等模塊的常態化應用，推動部分區域防控模式由被動應對向主動研判轉型。此外，團隊已與多家區縣疾控中心、醫療機構及企業達成部分意向合作。

（四）團隊構成：多學科交叉的"醫工融合"梯隊

項目師生團隊由多名跨專業成員組成，覆蓋預防醫學、應用統計學、臨床醫學、醫學影像學、護理學等多個學科，形成算法研發、系統開發、數據分析與市場運營的職能分工。核心算法成員以第一或第二作者身份發表高水平論文，主持國家級大學生創新創業項目；系統開發成員負責虛擬仿真前端可視化與平臺運維；數據分析成員承擔試點數據采集與模型驗證。

團隊依托重慶醫科大學公共衛生學院，在流行病傳播建模、衛生政策、人工智能安全等領域專家指導下運行。近年來，團隊成員在全國大學生統計建模大賽、數學建模競賽等高水平賽事中獲得省級一等獎等多項榮譽，部分核心成員已獲得國內外知名高校深造資格。

（五）社會效益與未來規劃

據行業研究機構數據，全球AI流行病學市場規模預計在未來數年內保持年均復合增長率超過28%的擴張態勢。在此背景下，師生團隊以"AI+虛擬仿真"雙引擎切入公共衛生信息化賽道，瞄準"多點觸發、智能感知"的政策需求，試圖填補高端科研模型與基層防控工具之間的斷層。

團隊負責人透露，下一步將圍繞聯邦學習與隱私計算強化數據安全防護，同時拓展系統在醫院門急診風險篩查、院內感染預警等個體化場景的應用，探索"群體防控+個體診療"的雙層服務模式。同時，團隊已與多家區縣疾控中心、醫院及企業達成部分意向合同，將繼續依托學校平臺深化產學研聯合培養，以項目為載體帶動更多公共衛生復合型人才的成長。