大数据助力疫情防控

2020-02-10 13:11大豫创业者
 
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随着春节假期的结束,疫情防控工作也已进入了关键时期。据此前中央应对疫情工作领导小组会议做出的判断:当前疫情正处于扩散阶段,局部地区有迅速上升趋势。在此背景下,采用何种方式有效防控疫情成为对战疫情的主要重任。

毋庸置疑的是相比于2003年的非典而言,交通方式及路线更加发达的同时信息的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,对于疫情的防控工作起到了重要作用。

据悉,目前已有支付宝、微博、高德地图、微信、360等众多互联网平台上线“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。

据相关人士指出,专家目前正在利用大数据技术梳理被感染者的生活轨迹,并追踪他们的人群接触史,以期锁定感染源及密切接触人群,为疫情防控提供重要的信息。可见大数据技术通过追踪移动轨迹、建立个体关系图等功能,在精准定位疫情传播路径,防控疫情扩散方面的重要作用。

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此外,地图软件、打车APP等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。进而辅助各类社交平台、通信网络、通话记录、转账记录等数据搭建关系图谱。

搭建关系图谱时,个体数据和群体数据同样重要,个体数据不仅是构成群体数据的要素,更是用于追踪被感染者的疾病传播路径、定位感染源等防控措施,避免疫情更大范围扩散的有效因素。

在此基础上聚合而成的集体数据则能清晰显示重要疫区的人员流入及流出方向、动态及规模,据此制成的人口流向地图可观察出各城市的人口流入、流出状况,尤其是重点疫区人口流出方向。

此外,对于解决和回答疫情的重要问题,如后续传播时间、感染者数据、传染源等,大数据也可发挥重要的作用。

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据专业人士介绍,通过优化数据采集、丰富数据维度、模型优化训练三个步骤,便可搭建出相关问题的模型。

首先大数据可为疫情发展模型的搭建提供数据基础。其次,大数据技术的发展使得使得多维度、大规模的数据处理成为可能,可实现上万量级的影响因子建模,对于定位疫情传播的关键影响因素,并据此提出针对性防治建议有重要作用。最后海量的数据基础可为疫情发展模型提供丰富的优化、训练素材,模型的不断迭代对于优化模型参数、提升模型预测精准度有重要意义。

在此次疫情防控工作中,我国展现出了更高的医疗救治水平、更快的防疫反应速度,以及更透明的信息披露机制和更迅速的数据报送体系,在此基础商再配以大数据等新一代创新科技,广泛应用于疫情追踪溯源、发展路径、发展模型预测等领域,对于疫情防控有着极大的助力。

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