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大數據推動疫情防控
  • 大數據推動疫情防控

    Innov100
    2020-02-27 16:27:57
  • 2020年開年之際,新型冠狀病毒帶來的肺炎疫情洶涌而至。相對于2003年的SARS疫情,十余年間,新一代信息技術迅猛發展,人類社會已進入大數據時代。疫情防控是一場與時間賽跑、與病魔較量的斗爭,也是對社會應急管理能力的一次嚴峻考驗。中共中央總書記、國家主席、中央軍委主席、中央全面深化改革委員會主任習近平2月14日下午主持召開中央全面深化改革委員會第十二次會議并發表重要講話。他強調,要鼓勵運用大數據、人工智能、云計算等數字技術,在疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等方面更好發揮支撐作用。在疫情防控中,大數據“表現”如何?有哪些可期的結果?還有哪些可提升的空間?

    一是大數據分析支撐政府科學防治與精準施策。運用大數據分析,結合算法模型對疫情的傳播速度、傳播趨勢等進行預測,可為各地進行動態監測管理、統籌醫療物資儲備、保障民生物資供應、制定交通管制政策等提供有效依據。例如,各地基于疫情高發地區的人員在春運期間的交通出行數據進行疫情分析預警,通過追蹤確診患者、疑似患者和密切接觸者的軌跡位置,進行精準防控。一些互聯網企業運用大數據、云計算、可視化技術優勢,推出“實時疫情動態”、“疫情地圖”、“同乘患者查詢系統”“發熱門診地圖”等產品。同時,通過大數據分析還可以評估預測疫情對近遠期社會經濟運行帶來的影響,建立快速、高效的經濟應急反應機制,幫助政府適時出臺減稅、降費、專項補貼等各類措施,防止中小企業因疫情導致資金鏈斷裂或出現連續經營困難,努力保持生產生活平穩有序。

    二是大數據分析人員流動軌跡。利用數據分析、數據挖掘等技術,繪制病患的行動軌跡,為流動人員態勢分析、預警情報,為疫情擴散趨勢研判、提前防范提供重要參考。利用信息通信行業推送的數據,地方聯防聯控機制相關部門比對當地旅游、交管、出行等數據,摸排出重點人員,為基層防控篩查提供精細化數據支持。

    三是大數據分析追溯傳染病源。利用人工智能、深度學習等新興技術,聯合出行軌跡流動信息、社交信息、消費數據、暴露接觸史等大量數據進行科學建模,可以根據病患確診順序和密切接觸人員等信息定位時空碰撞點,進而有望推算出疾病傳播路徑,為傳染病溯源分析提供理論依據。

    四是大數據預測疫情發展態勢。結合疫情新增確診、疑似、死亡、治愈的病例數,借助傳播動力學模型、動態感染模型、回歸模型等大數據模型和技術,不僅可以分析展示發病熱力分布和密切接觸者的風險熱力分布,還可以預測疫情峰值拐點等重要信息。

    五是大數據助力民生服務。運用線上方式做好物資采購、遠程辦公,是有效化解疫情對人們生活工作影響的有效手段。一段時間以來,政務、醫療、教育等行業疫情服務網上應用、用戶數量迅速增長,有力配合了居家隔離等應急舉措。網絡直播、網絡音樂、網絡教育等互聯網應用,在特殊時期滿足了人們的個性化文化消費需求。

    但隨著疫情應對的深入,也暴露出我國大數據發展存在的一些短板。一是各地的大數據基礎設施水平不一。上述大數據精準排查的實現需要相關部門既要有大數據分析硬件設備和軟件平臺,也要有大量的技術人員。二是各地的大數據治理體系和能力差別較大,比如在數據信息采集、存儲、跨部門整合、共享等方面。更為重要的是,如果本地決策者不具備大數據應用能力,缺乏大數據思維,也很難想到利用大數據技術開展工作。三是數據流轉存在隱私泄露的風險。相關人員在上報原始數據由于沒有加密,遭到了不同程度的泄露,這給被泄露人的生活帶來極大不便,不僅有來自陌生人的無端騷擾,甚至會發生地域歧視和人身威脅。

    賽智產業研究院認為,面對這場疫情風暴,建立基于數據的危機預警模型和分析決策機制、搭建城市級統一數據服務平臺、強化應急狀態下數據動員能力和加強數據隱私保護,充分運用大數據技術實現政府決策科學化、社會治理精準化、公共服務高效化,將是有效抗“疫”和推進城市治理現代化的有效手段。

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