《大数据+智能计算助力疫情“预见”与“发现”》
一、概述
与人沟通的技巧2020 年开年之际，新型冠状病毒带来的肺炎疫情汹涌而至。疫情突发性高、传染性强、扩散性广、风险性大， 防控工作任务艰巨、时间紧迫、形势严峻。在这场疫情阻击战中，大数据、云计算、人工智能等快速发展的新一代信息通信技术加速与交通、医疗、教育等领域深度融合，让疫情防控的组织和执行更加高效，成为战“疫”的强有力武器。随着疫情发展，数据驱动的疫情防控在迅速展开，各企业的疫情防控应用场景不断涌现，应用范围持续拓展。
二、大数据在疫情中的应用
1、有力支持疫情防控知识传播
借助于移动互联网和智能手机，人们可以随时随地获取最新疫情动态、科学防疫知识等各种数据。各地政府通 过电子政务平台、微博、等定时发布最新疫情动态，各类新闻客户端、社交平台、搜索引擎、短视频平台等也积极配合疫情相关信息的发布和传播。此外，众多 “互联网+医疗”平台推出了在线问诊服务，方便网友向医生咨询新冠肺炎防治相关内容，有
效缓解了因疫情期间医 疗资源紧张导致的就医难等问题，避免了普通病症人涌向医院、形成聚集性交叉感染。
2、迅速锁定“涉疫”人员流动轨迹
通过集成电信运营商、互联网公司、交通部门等单位的 信息，大数据可以分析出人员流动轨迹。具体来说，利用数据分析、数据挖掘等技术，一方面可以通过手机信令等包含 地理位置和时间戳信息的数据绘制病患的行动轨迹；另一方 面，根据病患确诊日期前一段时间的行动轨迹和同行时间较长的伴随人员，基于大数据分析可以推断出病患密切接触者。综合分析确诊病患、疑似病患和相关接触者的行动轨迹，可 以准确刻画跨地域漫入、漫出的不同类别人员的流动情况。
3、开展疫情发展态势预测与溯源
基于疫情高危人相关数据，结合疫情新增确诊、疑似、 死亡、治愈病例数，借助传播动力学模型、动态感染模型、 回归模型等大数据分析模型和实践技术，不仅可以分析展示 发病热力分布和密切接触者的风险热力分布，还可以进行疫情峰值拐点等大态势研判。利用
深度学习等新兴人工智能技 术，联合出行轨迹流动信息、社交信息、消费数据、暴露接触史等大量数据进行科学建模，可以根据病患确诊顺序和密 切接触人员等信息定位时空碰撞点，进而推算出疾病传播路径，为传染病溯源分析提供理论依据。
4、助力地方政府科学精准施策
运用大数据分析，结合算法模型对疫情的传播速度、传播趋势等进行预测，可为各地进行动态监测管理、统筹医疗物资储备、保障民生物资供应、制定交通管制政策等提供有效依据。例如，基于疫情高发地区人员在春运期间的交通出行数据进行疫情分析预警，能够通过追踪确诊患者、疑似患 者和密切接触者的轨迹位置进行精准防控。
5、推动病例诊断与疫情研究
运用大数据和人工智能等相关技术，可以有效加速新型冠状病毒宿主预测、药物筛选等数据分析和计算工作， 极大提高病毒研究与攻克效率。基于AI技术的深度学习推测病毒宿的方法已经有所应用，可以减少病毒检测过程中的重复工作，或可视为AI在对抗疫情的重要突破。车太贤的电影
三、大数据应用领域分析
（一）疫情分析展现
我们每天打开手机各大新闻客户端看到的疫情数据就是疫情分析展现的典型应用。可以说，疫情相关的数据是开展疫情分析、管控等各方面的基础。因此，很多企业首先就针对各地提供的数据进行了多主体、多渠道、多维度的展现。
（二）疫情防范管制
大数据分析和展现已在很大程度上完成了数据采集和 整理工作，通过更深层次的模型建立、分析挖掘等手段能够在原有基础上更大发掘数据价值。疫情防范类应用通过 10 数据来进行识别高危人、开展区域检测、进行市场监管 等功能，为政府部门进行决策提供了支撑。
英文书信格式（三）医疗医治增效
在此次抗击疫情的过程中，大数据和智能技术被充分 应用到病情诊断、医学科研、医疗辅
助等与医护工作直接相关的场景中，是对大数据技术的最严苛的试炼。从媒体公开的调研结果看，有接近 17%的应用在医疗医治增效中。医治增效应用的种类包括资源对接、辅助诊断、线上问诊、 科研支撑和其他（包括基于图像分析的无接触体温监测应 用以及时识别高风险人等其他应用）。从科研的角度来看，人工智能、大数据等技术正在病毒结构分析、疫苗研发中崭露头角。
（四）生活便民举措
生活服务类应用也是数据驱动疫情防控的重点突破口。诸多互联网企业采用 O2O 服务模式，形成线下活动到线上活动的映射，利用大数据技术实现海量生活数据的采集、分类和存储，为居民提供食品无接触外送、实时疫情地图、互联网医疗等服务，在便利居民正常生活的同时， 确保各类服务的健康安全。
（五）复工复产管理
受突发疫情波及，餐饮住宿、文化娱乐、交通运输等行业运行放缓甚至停顿，从业人员待岗时间拉长，相关上 下游产业也相继受到波及。随着返程高峰来临之际，预防人员流动带
来的交叉感染，是现阶段各地方、各单位防疫工作重点。从复工复产的角度来看，远程办公和人员信息上报是主要的两个方向。
斗鱼弹幕暂时不能打开四、大数据应用趋势分析
（一）数据能力是疫情防控的基础
良好和丰富的数据是开展疫情防控应用的基础。传统数据采集方式在大数据量面前暴露出了一些弊 端。传统卫生数据的采集起点通常是基层的社区卫生中心，通过社区人员手工填报，经历区卫健委、市卫健委， 最终汇集至省卫健委和国家卫健委。这一方面增加了基层数据采集工作人员的负担，降低了数据汇集的效率，另一 方面难以在数据源头快速核验数据的正确性，增加了后期 数据质量管理的成本。
三国演义人物简介为保障数据采集的全面和准确性，应同步采用自动化 采集工具和数据质量核验等手段，对于多源头数据应明确主要来源，从对应系统或平台中抓取，减少自报数据和重 复采集。同时，充分利用大数据技术，实现各类疫情信息 的快速实时采集。
在疫情防控工作中，部分政府与政府之间、政府各部 门之间推进数据互通，在很大程度上
简化数据采集流程， 提高疫情防控效率。但是，数据互通仍面临诸多障碍，如尚未建立有效的数据互通机制，无法在较短的时间内明确数据互通的需求 和范围，相关技术由于存在接口和规则壁垒，也难以支撑大数据量的快速联通。单位工作鉴定范文
（二）数据分析的深度逐渐递进加深
数据分析应用的深度一般会从其操作难度和产出价值 等方面进行评估。疫情控制早期，是打好数据基础的关键时期。此时涌 现的大部分应用多为信息收集和平台建设类项目，如各类 自填报系统和大数据平台的建设。随着平台的建设和数据的逐步积累，诊断类应用愈发成熟，预测类应用逐步增加。预测类和决策类应用将在疫情控制方面起到重要作用。预测和决策类应用复杂程度高，数量虽少，但具有更高的价 值。
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