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疫情之下,大数据行业如何助力防疫?

2020-02-12

面对紧急突发的公共卫生事件及多方来源的海量数据,如何联合政企单位科学运用大数据技术,为公众提供更完整、连续、准确、及时的防疫信息,为专家提供追溯疾病源头的方法,为决策者提供传染病发展的趋势,是大数据应用于防疫的三大重要任务。

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可分析“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分析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,大数据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,这既为精准施治提供了有力指导,也为预测高危地区和潜在高危地区提供了有力依据。

可追溯传染病源头利用人工智能、深度学习等新兴技术,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,进而有望推算出疾病传播路径,为传染病溯源分析提供理论依据。

可预测疫情发展态势通过高危人群,即确诊病患和病患密切接触者的运动情况,结合疫情新增确诊、疑似、死亡、治愈的病例数,借助传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等大数据模型和技术,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,还可以预测疫情峰值拐点等重要信息。根据预测的疫情发展态势,卫生部门可以针对发病热力分布,对重点区域强化卫生措施;依据风险热力分布,对可能扩散的区域提前陈设防疫防控资源,避免出现二次爆发、局部爆发和多点爆发。同时,疫情发展趋势预测对于政府部门确定复工时间、出台公共管理和促进经济发展的措施都将起到很重要的作用。无论对决策者还是普通人,心中有“数”,才能提前陈设,防患未然。

面对不断蔓延的疫情形势,建议有关部门在以下3个方面进行改进和强化。

一是提升采集手段,强化数据校验。

要通过各种技术手段,避免数据低效采集。例如,各地疾控部门对于患者的流行病学调查,除了通过对患者直接的调查采访外,还应从有关部门采集患者的手机信令数据、交通出行数据,甚至是微信、支付宝等基于位置服务的数据(LBS数据)。这些数据的准确度往往比手工采集要高得多。此外,还需要进行多方数据校验,从源头上提高数据质量,为后续的数据分析奠定良好基础。

二是保护病患隐私,加强安全规范。

越是紧急状态,越需要加强对数据隐私的保护,否则会引发公众不必要的猜测和恐慌。政府机构在信息发布中,应坚守两个原则:一是脱敏原则,发布内容要“经过处理无法识别特定个人且不能复原”;二是非必要不公开原则,发布内容应限于与疾病传播和公众防疫相关,例如日本厚生省拒绝发布患者的国籍数据就体现了这一原则。

三是打破数据“孤岛”,高效运转数据。

对于政府部门来说,当前亟需打通各环节数据“孤岛”,综合卫生、通信、交通、公安、人口、气象等多维度数据,进行更加深入的综合分析计算。同时,在进行疫情态势分析预测时,也应不断根据更新的数据调整和优化模型与算法,提升预测模型和算法的准确性。


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