综述：AI驱动技术用于SARS-CoV-2传播检测与防控的综述、分类与趋势

这篇系统综述深入探讨了人工智能（AI）技术（包括机器学习ML、联邦学习FL、深度学习DL和强化学习RL）在SARS-CoV-2诊断与治疗中的应用。文章通过26%的隐私安全（P&S）优化、24%的检测准确性与鲁棒性（DAR）提升等数据，揭示了AI在医疗影像分析（如CT/X-ray）、多模态数据整合中的突破性进展，同时指出数据异构性、模型可解释性等挑战，为未来临床决策系统开发提供了关键路线图。

　　

背景
SARS-CoV-2作为β冠状病毒家族成员，通过棘突蛋白（S蛋白）与ACE2受体结合入侵呼吸道上皮细胞，其约30kb的单链RNA基因组编码复制转录复合体（RTC）关键蛋白。异常复制引发的细胞因子风暴可导致急性呼吸窘迫综合征（ARDS），这为AI技术介入提供了病理学基础。

机器学习方法
联邦学习（FL）采用分布式架构，通过FedAvg算法实现跨机构模型聚合（公式1：Q_t
= 1/Z∑Q_a
^(t)
），在保护隐私的同时分析临床数据。深度学习（DL）中，卷积神经网络（CNN）通过多层滤波器提取CT影像特征（公式11：y_i,j
^k
= ∑λ_i+m,j+n
·H_m,n
^k
），而Transformer模型则利用自注意力机制（公式14：Attention(Ψ,Π,P) = softmax(ΨΠ^?
/√λ_Π
)P）处理基因组数据。强化学习（RL）通过Q-learning算法（公式6：λ_t+1
= λ_t

• σ[?_t+1
• Γmax_μ
  λ_t
  ]）优化呼吸机参数调整策略。

应用进展
在影像诊断领域，MobileNetV3模型达到98.11%的准确率，显著高于传统PCR检测。药物研发中，生成对抗网络（GAN）合成的吡唑衍生物通过分子对接验证了其对病毒主蛋白酶（M^pro
）的抑制潜力。值得关注的是，联邦学习框架Cov-Fed通过边缘计算节点（MECAN）实现跨医院数据协同，使ROC AUC提升27.6%。

挑战与展望
当前瓶颈包括非独立同分布（non-IID）数据导致的模型偏差（占研究缺点的30%），以及数字孪生技术中硅基模拟（in silico）与临床实践的差距。未来方向建议：1）采用量子机器学习（QML）解析多组学数据；2）开发基于图神经网络（GNN）的流行病传播模型；3）通过边缘AI（TinyML）实现床旁快速检测，其功耗可控制在毫瓦级。

结论
AI技术已证明在SARS-CoV-2防控中具有变革性潜力，但需建立标准化评估协议（如Fréchet起始距离FID衡量合成数据质量）并加强伦理审查。跨学科协作将是实现从算法创新到临床落地的关键路径。