“只要給我數據，就可以找出非典規律!”在6日下午打給編輯部的一通電話中，人工智能專家張厚玫自信地透露了這樣一個非常重要、或許也將非常令人振奮的信號，即現代信息技術可能有助于將現代醫學尚未完成的攻克非典的時間表提前。這位“海歸”創業人士眼下正急切地渴望醫學界及相關職能部門提供相應的數據支持。

畢業于清華大學物理系、并在美國阿拉巴馬大學獲計算機科學碩士和博士學位的張厚玫，現在北京市海淀區上地的中關村軟件園從事人工智能和數據挖掘的科研成果產業化工作。他從美國帶回的數據挖掘引擎軟件，是一個用計算機和人工智能原理從數據庫中挖掘出以前未知信息的應用軟件，也就是說，可以利用現有數據預測未來事件發生的可能性。

張博士介紹，當數據庫比較大時，已有的一些數據挖掘方法計算工作量過大，時間過長，用目前最快的計算機也無法完成，所以難以解決重要的實際問題。他把復雜的數據挖掘簡化為一系列概率問題，因此獲三項美國專利。這種最新的人工智能方法不像統計學方法那樣只能總結出一、兩條規律，而是可以從數據庫得出一系列規律，他把它叫做預測律。比如他做過一些醫學實例：可以從一個心臟病病人的數據庫(電子病歷)，預測在各種不同條件(性別、年齡、血壓、膽固醇、心電圖的ST段斜率等等)組合的情況下，發生心肌梗塞的可能性。這就是一組預測律。據此，當新病人的數據得到后，用計算機看它與哪一條預測律匹配，就可以預測其發生心肌梗塞的可能性。

張博士指出，目前，有關部門在非典這一重大疫情方面已經積累了不少數據，但非典的傳播、發展規律還不太清楚———為什么在同一群人中，有人得病有人就沒得?有人病死有人康復?有人治愈較快有人較長時間未能治愈?等等。這是因為積累的大量非典數據尚未得到充分利用，非典數據庫中還有大量隱藏的信息未被挖掘出來。而數據挖掘引擎的長處就是，只要有數據庫，它就可以自動地直接挖掘出一系列事件在各種情況下的規律，無需寫計算機程序也無需任何計算機語言。所以，只要有非典數據庫，它就可以自動地總結出非典規律，包括非典的傳播規律和傳染途徑。張博士表示，這項工作可以在任何指定地點和任何計算機(PC即可)上進行;可以同其他非典專家一起做，也可以由他現在的公司做