皮盼资讯网移动版

除了筛查接触到访者，此次新发地疫情当中，大数据还起到了怎样的作用？中国疾控中心首席专家吴尊友告诉北京科技报记者，在他看来，此次北京新发地新冠疫情过程中，大数据至少发挥了两方面作用：一是将早期病例精准锁定到新发地市场，及时发现传染源，为疾病控制赢得了宝贵的时间。

二是对发现疫情以后，在去过高风险地区向外流动的人员的了解“包括暴露于环境，和接触的人员，和密切接触者，在北京的分布，以及留出北京的情况，对于发现潜在感染者，阻断传播，起到了非常大的作用。”

实际上，不仅是北京新发地，在此次新冠肺炎疫情过程中，尤其是年初武汉疫情爆发之时，大数据筛查和分析，就对于疾病防控起到了相当重要的作用。

大数据是怎么知道你去过新发地的？

北京此次做到了精准分级，没有‘一刀切封城’，而以街道为单位划分风险等级，进行分级管控，大数据起到了关键的作用

疫情暴发之后，数家科技互联网公司陆续通过数据和技术能力，给全社会提供了大量数据支撑；例如百度的迁徙数据，精准计算出离开武汉和滞留武汉的人数，为政府防控提供了决策参考；再比如12306票务平台，利用实名制售票的大数据优势，及时配合地方政府及各级防控机构，第一时间提供了确诊病人车上密切接触者信息。

此外，利用大数据技术实现信息共享、快速查询，很多媒体平台和互联网平台纷纷开辟了新冠肺炎动态更新、疫情展示和辟谣功能，使用者在鱼龙混杂的信息当中回归理性，让权威信息“跑”在谣言前面，及时安抚了公众情绪，从另一个层面“抑制”了病毒蔓延。

在预防层面，针对人员聚集可以进行预警；在扩散源头方面，把数学模型和人员社交特征结合，可以很好分析扩散路径与速度，制定更有针对性的对策与措施“北京此次做到了精准分级，没有‘一刀切封城’，而以街道为单位划分风险等级，进行分级管控。”宋怀明认为，这都是大数据起到了重要的作用。

与国内相比，在大数据预测分析流行病方面，国外已经有了比较成熟的探索和实践，早在2008年，谷歌便发布了“Google Flu Trends”（谷歌流感趋势），利用关键词追踪技术搜集数据，如果在某一地区的某一时间段内，有大量关于流感、发热、感冒等关键词的搜索，就表明此地存在潜在的感染人群，需要引起相关部门的重视。

大数据是怎么知道你去过新发地的？

谷歌曾经开发了软件，利用大数据分析流感趋势，但最终以失败告终。

2009年，墨西哥爆发的猪流感，研究人员也曾利用通信数据监测，从而获取公众对于政府发布的健康预警信息的反应，以指导有关部门更好调整政策；2014年埃博拉疫情在西非爆发，研究人员同样基于手机通信数据建模，对传染病的流行进行了判断与分析。

不难发现，有了大数据+人工智能加持的公共卫生领域：一方面在行动效率上更高更快，有效减缓了传染病的传播与扩散；另一方面，同样可以起到，提供预测与分析的重要作用。

未雨绸缪

大数据应用如何“更高、更快、更强”

新冠疫情暴发后，大数据在疫情排查等方面得到迅速应用，国内各领域、行业、机构、部门纷纷利用大数据技术，加强互联互通，加速了整个社会力量的整合，对疫情处置发挥了不可小觑的作用。

但大数据应用并非完美体，随着疫情应对的深入，它也暴露出了不少短板，和仍需提高完善的之处。

首先是准确性问题，从目前的技术水平来看，大部分城市的大数据应用，聚焦在城市日常生活管理场景、基础保障场景，例如在金融领域、安防领域、交通规划领域等等；但在疫情期间，需要寻求解决方案的“突发公共卫生事件场景”，不可控的因素较多，很容易让一些常规算法暴露短板，甚至出现数据不准确的问题。

大数据是怎么知道你去过新发地的？