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1. 大数据在新冠肺炎疫情中起到了哪些作用？

大数据在***肺炎疫情中起到了哪些作用？

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以手机数据追踪疫情 可减低抗疫成本

有报道指出，新型肺炎所造成的经济代价和社会成本不菲。有分析员简单估算，在短短的七天新春***期内，单在电影票房、餐饮零售、旅游市场所带来的直接经济损失就超过一万亿元人民币。为降低抗疫成本，经济学家李铁便提出通过「手机信令」去追踪和控制疫情。

所指的「手机信令」是手机与电讯网络发射基站之间的通讯，只要开着手机，手机便会自动与附近基站通讯，以备随时发出或接收电话及信息，而电讯网络必须识别该手机的定位才可提供服务。再加上「通话详情纪录」即电话发出的短讯或上网的信息发出和完成时间等详细数据），便能更有效地确认信息发出的方位，有助迅速找到用户位置。

现时，可掌握「手机信令」数据的是三大网络营运商，只要***它们的信息，全国人口近期在流向和分布便能了如指掌，要进一步了解个别地区甚至个人全天候的流动状况，更不成问题，同时也可监测与感染个案有接触的人士或家居隔离者，防止他们擅自出走。这样就可以在较低的经济和社会成本之下，起着控疫的效果。

《美国医学杂志》刊出的报告估计，有一成新型冠状病毒肺炎患者没有明显征状，即无发烧无咳嗽，难以让医疗人员识别检疫，所以利用手机定位数据追踪确诊病例，并以他们过去几个月的手机信息和通话详细纪录来掌握行踪，便易于锁定潜在病患，对研究确诊病例的感染和传播路径大有作用。

手机数据可在灾难时协助搜索伤者

其实，以手机数据追查传染病早有例证。美国麻省理工学院早前和新加坡合作，以蚊子传染的登革热作为研究对象，试验几个预测模型。其中一个以新加坡230万人两个月的匿名手机通话纪录，追溯病发前人口流动的模样，表现理想，可持续地把登革热个案的地理位置分布预报出来，能显示出行轨迹和染病的关系，有助找出预防病情扩散的方法。

此外，手机数据还可在地震、山洪时协助搜索伤者。2010年，海地大地震导致10多万人丧生，这启发了瑞典卡罗琳医学院的一名学生，说服当地最大的电讯公司，免费分享地震发生前后的190万名用户之匿名通话纪录，藉此寻找生还者，并救助流离失所的灾民。据知，当时首都太子港有差不多四分一的居民被迫离开家园。有了这些分析可令当局更清楚预计灾民的流向，从而规划相关的救援措施。

总结

随着都市化，全球有超过一半人口居于都市，各地市***在公共卫生及灾难应援的工作上更具挑战。各地必须防患于未然，应尽快重新检视现行手机大数据的应用条例，并制定使用指引，以助未来的防疫及救援工作寻找更可行的方案。

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首先，需要肯定大数据在***疫情中起到了很大作用。在我看来，大数据主要起到了以下四种作用。

疫情数据直观展示

这一点，相信大家都能理解。最近几个月，相信很多朋友起床第一件事就是摸出手机，打开网页看一下当天的肺炎疫情数据。这个肺炎疫情数据表，就是最直观的大数据应用。通过收集全球各个权威机构发布的疫情数据，再进行筛选整合，再通过数据图、数据表的形式展现出来，让全世界的人都可以知道当前疫情的发展，了解自己关心地区的形势，从而对自己的生活、出行进行调整。

疫情形势模拟

相信有很多朋友看过一个科技博主发布的疫情模拟视频，这位博主通过自己开发的疫情模拟软件，通过输入对应的参数，就可以模拟出疫情的发展态势。当然，这位博主使用的数据仅仅是参考了武汉初期疫情的一些数据，并不能称为大数据。但是他展示的这种技术，从正面印证了大数据对疫情发展的预测作用，疫情防控机构通过这种技术，建立适合的数学模型，再结合大数据进行模拟，可以预测出疫情的发展方向，从而提前制定应对计划，极大提高了防疫效率。

高风险人员筛选追踪

相信很多朋友目前还在使用健康码，健康码就是大数据另一项功能的体现，海量数据筛选。通过获取每个人的出行信息，在对比疫情分布图，发现感染人员的车辆，飞机信息，综合筛选出高风险人员。通过这种方式，疫情防控部门可以快速直接的进行感染和疑似人员的筛查，快速的安排隔离和治疗，既能够保护健康人群不被感染。又能尽快救治感染病人，拯救生命。

***配置的快速调度

疫情期间，各种医疗***，生活必须品都成为了急需品。尤其是在疫情爆发区域，这些区域在瞬间就集中了大量的抗疫***。这些***需要合理快速的分配到各个部门，那么如此海量的***调度分配肯定是人力所不能完成的。此时，大数据平台可以通过预先设置的算法，对***进行最优分配，从生产、***购、运输、分配形成端到端的解决方案。相关负责人只需要提交相应的数据到平台，之后的所有调度分配都由大数据处理，极大的节省了时间和人力，提高抗疫效率，拯救生命。

以上就是我认为的大数据在此次疫情中的四种作用。

相较于17年前的SARS，此次疫情表现出更强的传播性，感染人数曲线更为陡峭，对于疾病防控提出更高挑战。好在17年来，中国在疫情防控方面已建立了更加完备的制度体系、保障策略、应对措施，信息披露也更加及时透明，再加上大数据等创新科技的快速发展，在疫情防控工作中起到重要作用。

目前已有微信、360等互联网平台上线“确诊患者交通工具同乘查询系统”“疫情数据实时更新系统”“发热门诊分布地图”等功能。

在1月28日央视《新闻1+1》，[_a***_]卫健委高级别专家组成员李兰娟院士连线白岩松时表示，专家正利用大数据技术梳理感染者的生活轨迹，追踪人群接触史，成功锁定感染源及密切接触人群，为疫情防控提供宝贵信息。

李院士在连线中提到，某位患者曾表示自己并无重点疫区接触史，但经过大数据排查，发现其曾经至少接触过三位来自重点疫区的潜在患病人士。可见大数据技术通过追踪移动轨迹、建立个体关系图谱等，在精准定位疫情传播路径，防控疫情扩散方面的重要作用。

追踪移动轨迹、建立关系图谱，在大数据技术日渐成熟的今天已不是新闻，在位置数据方面，除了航空、铁路、公路、轮渡等交通部门统计的出行数据外，在用户授权的前提下，中国移动、中国联通、中国电信三大运营商基于手机信令能够有效定位用户的手机位置，互联网企业也可以通过APP授权调用用户手机位置数据。

此外，地图、打车等APP提供的移动出行服务，电商、外卖平台等APP内的送货地址数据，以及移动支付位置数据等，也可以作为位置数据的有效补充。而关系图谱则可通过各类社交平台、通信网络、通话记录、转账记录等数据搭建。

将不同时间段的授权位置数据进行纵向串联，能够有效绘制出手机持有者的移动轨迹。这类个体数据，正如李兰娟院士提到的，可以用于追踪被感染者的疾病传播路径、定位感染源，配合关系图谱更可锁定被感染者曾经接触过的人群，以便及时***取隔离、治疗等防控措施，避免疫情更大范围扩散。为防控春运返程高峰时可能发生的传染***提供有效工具。

人工智能持续跟踪疫情的发展进程

浙江省疾控中心上线自动化的全基因组检测分析平台，借助阿里达摩院研发的AI算法，将原来数小时的疑似病例基因分析缩短至半小时，大幅缩短疑似患者确诊时间。中国人工智能的先驱商SenseTime开发了一种智能医学影像评估系统，以帮助医生对***肺炎做出诊断。同时在收到更多超级计算***的请求后，SenseTime已免费分配了20个GPU服务器节点，以帮助中山大学药学院进行大规模针对新型冠状***的药物筛选研究。全球电子健康信息平台InterSystems正协助中国医护人员分析冠状***患者的临床实时数据，应用AI机器学习来识别哪些药物和方法对***更有效、副作用更小。

医疗界和社会民众都希望用AI预测疫情进程和对正常人健康的影响。许多AI公司正在开发预测冠状***传播模型，通过建立疾病症候学检查器，评估和筛查冠状***感染症状，将其与季节性流感和其他感冒区分开来。

未来，人工智能将有更多的应用场景：主要传染病病原体的AI识别应用;基于主要传染病疫区和传染病的季节性流行数据建立传染病AI预警机制;AI协助传染病爆发后的医疗物资的优化调配等。

一、对人口流动、搜索、医疗等数据进行AI挖掘、预测，发现趋势防患于未然

武汉疫情防御中，大数据只反映出现状。

如果能够未卜先知，预测到疫情的爆发，今天形势就不会如此严峻。

虽然看上去这太难，但人类抗击疫病传播时早已在尝试应用AI+大数据进行预测。

早在2008年，Google便推出了Google Flu，利用人们的搜索查询记录来发现流感的爆发，它甚至比美国卫生部门提前两周发现了2009年的猪流感大流行。

然而这种方法倾向于高估疾病流行的严重程度，容易引发社会恐慌，最后被Google叫停。

二、智能调度医疗防护***

通过电商平台的大数据，发现了武汉等疫区医疗防护物资短缺的趋势，然而只是发现趋势是不够的，因为这解决不了医疗防护***调配的问题。

基于趋势发现，通过大数据，进行智能供应链管理，让物资以最短物流路径，最短在途时长从生产线到达疫区就至关重要。

现在电商平台已在发挥大数据+供应链的优势，进行智能调度来最大化降低疫区医疗防护物质短缺的情况。

京东大数据研究院首席数据官刘晖在接受央视***访时表示：我们正在发挥供应链***的优势，与各品类开展自营合作的核心品牌厂家紧密沟通互动，推动它们加班生产、优化库存。

当商品被卡在了生产环节时，怎么调度都是不够的。

不过，如果能够结合第一点，即疫情的大数据预测，特别是分区域的预测，再进行有的放矢的预生产、预调拨，就可以有效降低物资短缺、物价波动的情况，理论上还可结合IoT技术，对捐赠的医疗物资去向进行精准追踪，确保它们能在第一时间到达最紧缺的地方，避免出现压在仓库的情况。

三、甄别谣言、***消息和错误消息

疫情来了，所有人高度关注，各种消息满天飞，真真******，要每个用户去甄别消息不现实，封堵消息则会造成更大恐慌，甚至给谣言滋生创造土壤。

针对这样的情况，互联网大平台上线了辟谣功能，然而对于社群、社交网络上的一些碎片化消息，特别是像截图、段子、短***这样的***消息，依然缺乏有效治理。

针对此，每日实时数据更新，平台全公开，让民众能够实时了解最新情况。

同时可结合社会化举报机制、专家审核机制以及AI识别机制等，对一些错误的图像和文字内容进行智能识别和清理。

四、机器人诊疗，降低医护人员风险

医护人员是从不缺席的白衣天使，今天依然冒着感染风险奋战在疫情一线，很多医院医护人员的请战书都让人泪目。有没有什么科技可以让医护人员更轻松？

看到新闻说，美国第一例SARS冠状***在西雅图确诊后随即被送往华盛顿一家医院的特殊病原体科，为了避免这种疾病在医院内传播爆发院内感染，该医院的医生一直使用机器人诊治这名病患。

该医疗中心的负责人乔治狄亚兹（George Diaz）接受卫报访问时表示，他坐在400平方英尺的隔离病房外操作拥有摄影机、麦克风跟听诊器的机器人，以随时确认患者的状况，而不需要通过医护人员不断监看患者状况。

这家医院的特殊病原体科成立于2015年，主要是要应对2013到2015年爆发的埃博拉***问题。类似于这样的机器人诊疗，真的很希望未来能够普及。

AI+大数据在疫情管控上应用空间还有很多，比如通过车脸识别来发现疫区车辆进行管控，比如智能问诊对涌来的恐慌性求诊人群进行分流……虽然很多应用在现在的疫情面前显得有些苍白无力甚至是痴人说梦，但是我们一定要因为相信而看见。

84岁高龄依然奋战在一线的钟南山老院士，大量的一线医务卫生人员，后台的医疗卫生科研工作者是防控疫情的关键战士，而科技能够做到的就是减轻这些英雄的负担，给他们提供更好的工具，让他们更高效、更心安、更安全。