在新一代信息技术中，大数据与区块链、互联网、AI等其他新一代信息技术紧密结合，交叉应用，依托于更加广泛和深入的数字化，实现了基于大数据的数据集中与共享，主要体现为大数据防控预警、追溯传染病源头、改变诊疗模式、强化社区管理、协调物资调运、助力企业安全复工6大方面的作用，为疫情防控、经济发展提供了重要支撑。

当前，新冠肺炎疫情在全球快速蔓延，截至4月7日，全球共有130余万人确诊，疫情防控形势不容乐观，这对采用更加科学有效的防疫手段提出了新的要求。而大数据作为新一代科学技术中提供科学判断的主要依据，在抗疫中发挥着至关重要的作用。在中国战“疫”期间，我们是如何用大数据进行“除瘟灭疫”的？在全球战“疫”中，世界各国又该如何利用大数据占据主动权？日前，记者通过网络采访了广东财经大学信息学院院长贺敏伟，向公众解答大数据助力疫情防控的有关问题。

时空与数据碰撞，怎样遏制疫情蔓延？

在疫情期间，为防止疫情传播，除了要“管住人”，还要能及时迅速地“找到人”。而利用大数据、人工智能（以下简称“AI”）和GIS技术相结合，可以直观地进行人员、组织等实体的跨时空分析，对数据间的关系进行关联挖掘和逻辑分析，形成人员画像，通过对疫情相关数据进行处理，形成针对不同特征人员（途经湖北人员、长期居住武汉人员、已确诊人员、疑似人员、与确诊/疑似人员密切接触者等）的画像与关系图谱，建立预警等级，实时跟踪防控。

防疫工作中，全国各省市根据确诊病例、疑似病例关联人员的统计数据，将数据关联分析出的重点关联人员下发至防控任务的具体部门，运用疫情大数据分析体系，建立疫情大数据分析“一张图”，对重点人员定人、定位、定状态，建立数据分析模型与数据分析平台。

据贺敏伟介绍，在通过大数据汇聚现有数据的基础上，疫情数据分析平台通过已掌握的确诊病例及由疫区流入的重点防控人员名单，自动匹配、筛选出防控人员的搭乘交通工具信息和同乘人员信息，结合确诊人员的行踪轨迹进行时空数据碰撞，通过视频等多种手段，围绕双方车辆和人像，排查疑似病例的交集点，利用大数据手段成功获取时空数据线索，再将线索快速推送给卫生部门分析认定。“这样一来，我们就能实现精准定位防控人群的流动去向和防控范围，对重点区域进行排查防治，全面落实早发现、早报告、早隔离、早诊断、早治疗防控措施，坚决遏制疫情蔓延势头。”

绘就大数据的“疫情地图”

国务院办公厅电子政务办公室等推出“密切接触者测量仪”App，让公众自行查询是否属于密切接触者；国铁集团利用大数据分析货运需求，安排错峰返程运力、动态增减列车；健康码等创新应用从技术上避免了“填表抗疫”……针对此次疫情，大数据技术叠加人工智能、云计算以及高速宽带网络等手段，结合人口流动大数据为疫情追踪、区域防控并发布相关的跟踪及发展预测数据，为公众提供了真实、实时、权威的信息，有力提高了疫情区域防控效率，确保“双统筹、双胜利”。

贺敏伟给出一组实例:据百度地图发布的数据，百度地图上线的“疫情小区”专题地图，已覆盖261个城市，上万个疫情场所。截至2月底，该功能累计查询人次近1亿，利用大数据技术实现了疫情信息的快速查询。防疫期间，新冠肺炎确诊患者小区查询也被广泛使用。通过这款应用，用户能查询周边的疫情状况。周边小区是否有确诊病例、所在城市确诊病例分布在哪些小区等信息在地图上一目了然。

基于大数据的信息统合，全国各地相继推出了“健康码”，有效地助力了疫情防控和复工复产。杭州发布了健康状态“一码通”，该健康码为数字化的健康证明，借助大数据比对，根据全国疫情风险程度、个人与密接人员接触状态等个人有效信息，量化赋分后最终生成。杭州健康码自启用以来，每日访问量突破千万人次，这一模式迅速推广至浙江全省11个地市；在深圳，“深i您”小程序也上线健康码功能，全市小区和城中村使用“深i您”的系统认证图码作为进出通行证，凭码出行；福建省则通过闽政通App与相关数据库，以及福建省卫生健康、医保相关基础数据库进行对接核验，实时生成“八闽健康码”。

大数据诊疗，能否成为未来的“智能医生”？

“现在社会上普遍应用的网约医生、网上检查结果、远程会诊、异地医保结算，这些医疗热点问题，都是大数据在医疗上的应用，靠大数据网络均可实现。”在贺敏伟看来，目前在医疗临床决策的支持方面，包括慢病管理、科学研究、新药的研发、医疗医保和经济数据多维度的分析等，都已离不开大数据的支持。

在此次疫情中，基于医疗大数据的人工智能设备已广泛投入一线。在疫情期间，湖北最大的方舱医院，武汉日海方舱医院迎来了“新客人”———搭载腾讯AI医学影像和腾讯云技术的人工智能CT设备。“一般而言，患者拍一次胸部CT大约产生300帧CT影像，医生肉眼阅片将耗时5至15分钟。而这套新设备的厉害之处就在于，其搭载的AI辅助诊断系统，可以在患者CT检查后数秒完成判定，并在一分钟内为医生提供辅助诊断参考。”

被称为“郑州版小汤山”的岐伯山医院正式开始收治患者后，新冠肺炎AI辅诊算法也投入使用。患者拍完CT影像后，医生在20秒内就可以看到算法的判断结果。算法还能根据病灶部分的占比量化病情轻重，为医生提供参考。据了解，这种算法基于第5版新冠肺炎诊疗方案、权威团队论文和医疗大数据知识图谱而构建，训练样本为5000多个病例的CT影像数据。

贺敏伟表示，有了大数据和AI的支持，医生相当于多了一对“智能眼”，能更快速拟定治疗方案、救治病人。“新冠肺炎属于新病种，疫情暴发至今仍旧没有公开的数据集，但随着临床数据的积累，大数据支持的AI算法将在新冠肺炎诊断中发挥更大的作用。”

此外，大数据还能帮助优化医疗紧缺物资的生产组织与调度，大大提高应急物资配置调度效率。例如，工信部建设的国家重点医疗物资保障调度平台，就是用于收集、统计、分析、监控、调度各类物资的产能、产量、库存以及运输等情况，用信息化手段提升医疗物资保障的有效性和时效性。

大数据如何让我们决胜千里之外？

武汉果断封城、雷神山医院火线开建、全国医疗队迅速集结……疫情防控指挥系统的高效决策力、执行力，是这场战“疫”能否打赢的关键所在，而大量准确、及时的大数据汇总便是决策力、执行力的先决条件。贺敏伟认为，在全球各国防疫决策过程中，要形成一种大数据的思维方式，建立健全有力有序有效的指挥机制，实现疫情防控的科学化、精准化、高效化，而这些都离不开大数据的有力支持，所以要加大数据的分析研究，时刻要做到“心中有数”。

如何做到对疫情“心中有数”？贺敏伟表示，在疫情期间，要对当下疫情状态进行整体把握，并对疫情发展走势做出预估，并在数据中挖掘到有应用价值的信息，运用到我们的决策过程中，这便需要利用各种不同的算法对疫情进行预估，并利用数据挖掘的方法进行建模。“首先对业务的理解非常重要，要对数据进行分析，确定需要什么样的数据。建模完成后还要对模型进行有效评估，评估模型是否准确，然后部署到系统中，让其真正发挥作用。”贺敏伟建议，涉及关乎国计民生的大数据问题也应该从国家层面来统一和建设统筹，这些工作从国家层面来进行将更有优势，数据将会更全面、完整、准确，数据的获取会更高效，效果也会更好。

总而言之，在新一代信息技术中，大数据与区块链、互联网、AI等其它新一代信息技术紧密结合，交叉应用，依托于更加广泛和深入的数字化，实现了基于大数据的数据集中与共享，主要体现为大数据防控预警、追溯传染病源头、改变诊疗模式、强化社区管理、协调物资调运、助力企业安全复工6大方面的作用，为疫情防控、经济发展提供了重要支撑。