疫情下大数据的应用与未来发展趋势

2020年新冠肺炎突发肺炎赶上春节假期窗口，给地方政府管理、社会治理、民生服务、产业发展、企业生产经营等带来了巨大的挑战和困难。在党中央的集中统一领导下，我们有信心打赢这场疫情防控战。

这场疫情的发生、蔓延、防控过程，让我们回想起2003年的非典疫情。对比两次疫情防控体系的能力，我们发现大数据在此次疫情中发挥了巨大的作用和价值。未来，大数据将发挥更大的价值，大数据的管理和应用将是中国治理体系和治理能力现代化的基本支撑能力。本文将重点介绍大数据在这场疫情中的应用和价值，存在的问题和不足，以及未来的应用和发展趋势。

一、大数据在疫情期间的应用和价值

(1)电信大数据应用广泛，具有重要价值

疫情爆发后，工信部尽快成立电信大数据支撑服务防控领导小组，协调各部门、各省之间的联动和共享。通过电信大数据用户位置轨迹数据的多元情景分析，可以统计湖北等重点地区的人员流动情况，分析预测确诊患者、疑似患者、密切接触者等重点人群的流动情况，支持疫情的研究判断、疫情防控的部署、流动人员的监测统计。春节返程高峰期，同步对于重点城市的人员流动分析也有很大价值。

(2)电力、自来水、燃气等大数据应用帮助社区进行准确调查

新冠肺炎肺炎疫情期间，中国电网佛山杭供电公司开发了国内首个“电力大数据+社区电网”算法，实现了电力数据的采集和判断功能，采集分析了滨江157476户1000多万条电力数据。为了准确判断用电数据的细微差别，算法中开发了六套算法模型，包括居民短期和长期外出、家庭回归、孤立人事变动三种场景。通过三轮150多万的电力大数据巡游，可以准确判断区域内人员的日流量和分布情况，实时监控居家孤寡老人、独居老人等347个特殊群体。这样社区工作人员就可以根据电量的波动来判断业主的情况，做好跟踪服务。

(3)医学图像大数据人工智能的效率大大提高

在新冠肺炎肺炎疫情早期，由于确诊病例样本量小，医疗机构缺乏高质量的临床诊断数据，核酸检测作为病原证据已被新冠肺炎公认为肺炎诊断的主要参考标准。随着临床诊断资料的积累，新冠肺炎肺炎的影像大数据特征逐渐清晰，CT影像诊断结果变得越来越重要。根据中国卫健委公布的第五版诊疗方案，临床诊断不依赖核酸检测结果，CT影像的临床诊断结果可以作为新冠肺炎肺炎病例的判断标准。新冠肺炎一名肺炎患者的CT图像约有300张，给医生的临床诊断带来了很大的压力。医生用肉眼分析一个病例的CT图像大约需要5-15分钟。

达摩研究所会同阿里巴巴云等机构，基于5000余例的CT图像样本数据，对训练样本的病灶纹理进行研究，开发出一种新的AI诊断技术，用于新冠肺炎肺炎的临床诊断。AI能够在20秒内准确解读新冠肺炎疑似病例的CT图像，分析结果准确率达到96%，大大提高了诊断效率。河南佛山小汤山已引入该算法辅助临床诊断。

(4)大数据有助于加快药物开发

全球健康药物研发中心(GHDDI)与清华大学药科大学联合推出人工智能药物研发平台和大数据共享平台，免费向研究人员开放药物研发资源，共同加快新型冠状病毒的药物研发。涵盖了以往冠状病毒相关研究不同阶段涉及的900多个小分子的实验信息。结合“老药新用”的思路，可以帮助科学家在第一期临床试验后高效筛选出安全性已知的化合物，有效缩短针对这种疫情的药物研发时间。

(5)公共安全大数据技术与疫情防控

佛山市公安局九龙坡分局综合行动中心在COVID-19肺炎防控期间，密切关注重点人员数据筛选、确诊病例追溯、疫情相关案件打击等关键环节，充分利用各种资源和手段，加强研究判断，真正做到数据“跑”和信息“活”，编织起坚实的数字化疫情防控网络。

黑龙江黑河公安局研究部署公安大数据服务支持疫情防控。实现各警种的数据共享、资源共享和手段整合，利用大数据筛查疫情风险，充分发挥“公安大数据疫情监测系统”优势，与相关部门共同利用相关系统，对发生过“同传空”的确诊病例和疑似病例的潜在密切接触者进行深入调查，*大限度地调查感染风险人员，及时救治患者，防止疫情蔓延。

各省市拥有丰富的公安大数据资源，在疫情防控中也发挥了重要作用。

(6)大数据模型为政府决定复工复产提供了科学参考

佛山大学发布《新冠肺炎疫情防控分析研究报告空》基于大数据模拟疫情，控制全市复工和移峰填谷。基于佛山市公交系统出行数据和手机数据，考虑佛山市人口密度、人口流量和新冠情况等数据参数，采用SEIR/SIR传染病模型模拟新型冠状病毒的传播路径。恢复工作比例为60%时，估计疫情传播风险率相对较低。为政府安排复工生产提供决策支持！