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1、从疫情防控看大数据应用发展习近平总书记多次强调发挥大数据在疫情防控中的重要作用要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用。2月14日，中央全面深化改革委员会第十二次会议要充分运用大数据分析等方法支撑疫情防控工作。2月23日，统筹推进新冠肺炎疫情防控和经济社会发展工作部署会议利用人工智能、大数据等新技术开展流行病学和溯源调查，搞清楚病源从哪里来、向哪里去，提高精准度和筛查效率。3月2日，在北京考察新冠肺炎防控科研攻关工作大数据成为疫情防控“得力武器”以大数据助力人员流动分析2020年1月26日，在湖北省人民政府新闻发布会上，武
2、汉市长周先旺表示，因疫情和春运影响，致500万人离开武汉。消息一出，立刻引发舆论热议，如果确诊患者就在自己身边怎么办？如果在不知情的情况下和确诊患者同乘过一辆车怎么办？“500万人去哪儿了？”成为公众迫切想知道的答案。以大数据助力人员流动分析 百度地图慧眼的迁徙大数据显示，1月10日至22日春运期间（武汉封城之前），每天从武汉出发的人群中有6至7成的人前往了湖北省内的其他城市，其次是河南省、湖南省、安徽省、重庆市、江西省。 根据航班管家统计的12.30-1.22武汉航班国内出发、国际出发、港澳台出发的运力数据，北京、广州、成都、海口、昆明、厦门、深圳、上海、三亚、南宁是武汉出港航班前10大城市
3、。以大数据助力人员流动分析 百度地图发挥AI优势、数据优势，在疫情期间上线“发热门诊地图”、“肺炎疫情期出行管控消息速报”、“武汉游客指定酒店”专题等，并全面开放百度地图迁徙大数据平台，为公众、媒体、政府、科研及时了解疫情防控现状、掌握各地出行路线封堵情况，提供全面、立体的大数据服务。以大数据助力人员流动分析 广西壮族自治区大数据局第一时间赴区卫健委对接数据需求，归集公安厅、教育厅、交通厅、住建厅等14个单位相关数据，运用大数据技术综合统计分析，基本掌握病源地人员进入广西的相关数据，为防止疫情扩散、有效网格化防控提供大数据支撑。 温州市大数据局在省市之间、各县市区之间建立畅通的数据通道，对各渠
4、道数据进行处理、整合、分析，精准梳理从武汉到温州人员的车辆、航班、高铁数据信息，为有效开展网格化防控、防止疫情扩散提供了支撑。以大数据助力居住情况排查以大数据助力居住情况排查 国家电网浙江杭州供电公司研发“电力大数据+社区网格化”算法，实现了收集、研判电力数据功能，对滨江157476户居民、超过1000万条电力数据进行收集和分析。 为精准判断细微的用电数据差别，开发了居民短暂和长期外出、举家返回、隔离人员异动等3个场景6套算法模型。 通过3轮150余万条次电力大数据巡航，精准判断出区域内人员日流动量和分布，并实时监测居家隔离人员、独居老人等特殊群体347户，让社区人员得以根据电量波动判断业主状
5、况，做好跟踪服务。以大数据助力居住情况排查 在武汉集中拉网式大排查工作中，武汉供电公司客服汉口分中心与所辖社区积极对接，利用“电力大数据+社区网格化”防疫算法，向街道社区提供电力精准大数据。 团队研发了社区疫情防控大数据平台分析研判工具。以百步亭大型社区为出发点，结合社区需求，完成9个社区2轮连续三天的居民零度电量的实住率筛查，并以“长期未住人”、“动态空置房”、“异动隔离户”为重要分析防疫场景，采用4套算法模型扩大数据分析效能，高效协助政府街道社区疫情防控排查工作。 在创武汉“无疫情小区”期间，该工作团队从超50万条次的大数据中，为百步亭社区约4.8万户居民中精准提取了5170户的“长期未住
6、人”等大数据，助力百步亭社区在3月5日成功实现五类防控“清零”。以大数据支撑密切接触查询国家卫生健康委员会疾控局一级巡视员贺青华2月7日在国务院联防联控机制新闻发布会上表示，要准确的、及时地追踪到密切接触者，一是需要一线的流调人员进行大量、细致的流行病学调查；二是需要借助大数据平台；三是需要基层社区组织、基层医疗卫生组织和疾病预防控制机构密切的配合。以大数据支撑密切接触查询 与流行传染病患者密切接触的人，自身被感染的风险更高，且有可能进一步传染他人。因此，追踪并观察这些密切接触者有助于这些高危人群第一时间得到护理和治疗，并防止病毒进一步扩展，这也是流行病控制的关键。 从数据本质上看，接触者识别
7、本质上是寻找和感染者时间、空间上有重叠的人群。在当前信息社会，通过基站数据(运营商)、支付数据(银联&第三方支付机构)、出行数据(铁路&飞机&住宿)、城市公共安全视频监控系统等可以建立大数据融合平台，通过数据融合与深度挖掘进一步实现人员的追踪。 一些地方利用智慧城市平台相关数据，并结合手机信令数据，帮助追踪确认患者的移动轨迹和人群接触史，推动建立个体关系图谱，帮助精准定位疫情传播路径，锁定感染源及密切接触人群，为疫情防控提供宝贵信息。以大数据支撑密切接触查询 国务院办公厅电子政务办公室、国家卫健委与中国电科联合开发了“密切接触者测量仪”APP，通过深度共享卫健委、交通部、铁路总公司、民航局的权
8、威数据资源，提供准确查询。 通过扫描二维码将密切接触者查询软件下载到手机上，普通公众通过输入个人信息就可以查询自己是否为新冠肺炎病人密切接触者。 截至2月20日，累计查询已经超过1.5亿人次，自我发现的新冠肺炎病人密切接触者超过9万人。以大数据支撑密切接触查询 12306利用实名制售票大数据优势，及时配合地方政府及各级防控机构提供确诊病人车上密切接触者信息数百批。列车上如出现确诊或疑似旅客，会调取旅客相关信息，包括车次、车厢等，然后提供给相关防疫部门进行后续处理。 多地电信运营商通过轨迹追踪，明确在确诊患者活动范围出现过的人员，帮助准确锁定密切接触者。 多家互联网平台企业制作了“确诊患者同行程
9、查询工具”，用户输入日期、车次和地区等信息，就可以确认自己是否曾与已披露的确诊患者同行。以大数据支撑流行病学追踪 温州市利用数据平台可以快速追寻与确诊病例有密切接触的人员，并通知到位。 2月1日，得知梧田街道龙霞南路小敏粉干店老板父子确诊新冠肺炎的消息后，温州市瓯海区梧田街道连夜成立处置工作专班，在上级部门及时协调下，通过三大运营商数据比对，发现15天内有3615人曾在粉干店附近活动过。 基于此，迅速安排工作人员逐一电话联系排查；通过监控系统逐一比对最终准确锁定255名密切接触者，其中包括40名曾进入过粉干店的人员，并及时采取了隔离观察措施。一场可能扩散的疫情，得到及时控制。以大数据支撑流行病
10、学追踪 云南省应对疫情工作领导小组指挥部要求，充分利用大数据手段，加强疫情溯源和监测，公民出入公共场所、乘坐公共交通工具等须扫码出入，协助掌握公共场所人员流动情况。 例如：2月20日，云南省新增确诊病例1例。云南省公安厅迅速从数据中分析得知，这位患者此前曾到过一个农贸市场和一所医院，在农贸市场和41个人有过接触，在医院与260人可能有过接触。大约1分钟就分析出准确数据，并在第一时间提供给了疫情防控指挥部。 找出这些接触者后，指挥部及时通过短信、电话等方式，提示他们关注自身身体状况，及时居家隔离或到定点医院就诊，尽最大可能减少交叉传播。以大数据辅助疫情防控决策以大数据辅助疫情防控决策部分政府、机
11、构根据历史和现有的人口流动、感染人群发生数据和行为轨迹数据，建立疫情传播扩散模型，实时预判疫情发展趋势和受控概率，及时推动预警提示信息，为相关决策提供参考。 北京全面停止省际公路交通的决定即建立在大数据分析之上。以大数据辅助疫情防控决策 贵州省科技厅成立了疫情研判专家组，每天组织流行病统计、病原生物、数据分析等方面的专家，集中“坐镇”。截至2月20日，专家组已向省政府分管领导提交38份分析研判报告。 一开始，贵州在疫情地图上呈现低于100例确诊病例的“小粉红”。但专家组提前5天就给出了“神预判”：2月9日，贵州确诊病例将超100例。果然，5天后“小粉红”变色。 “神判断”正是基于对疫情势态的预
12、判、对传播途径的研究，专家组还提出了针对性的防控建议，如对重点人群全面排查、对社区和乡镇严防死守等。 贵州后来采取的一些防控措施，都与专家组当初的建议不谋而合。以大数据推动防控体系建设以大数据推动防控体系建设 2月8日，海淀区政府城市大脑疫情防控平台在海淀区城市服务管理指挥中心正式上线试运行，海淀区相关政府单位只要登录“城市大脑疫情防控平台”，返京人员的来源地、是否经由疫区、是否与确诊病例同过车、驻留时长等信息就能实时在大屏幕上显示出来。 平台由疫情防控人员信息管理系统、疫情大数据分析系统、疫情预警系统、社区防控预警系统四部分组成，集合了个性化数据分析、返京人群分析、人口排查分析、重点人群动态
13、监测、跟踪、预警服务等重要功能，构建起了各级行业管理部门、属地管理部门、社会单元和公众四位一体的立体化疫情跟踪防控体系，可切实有效助力相关单位做好疫情防控。以大数据推动防控体系建设 2月3日，温州市鹿城区的疫情防控作战系统上线。系统在物理地理信息的基础上，根据实际情况录入相关疫情数据信息，并运用大数据分析，支撑服务疫情态势研判，全面反映了鹿城全区疫情现状、网格管理、卡口值班、人员密集场所、医疗资源、建筑工地、物业小区等分布情况。 该系统还可以在保护个人隐私的基础上，能追踪到确诊、疑似、留观、居家隔离、密切接触、返流等人员的空间分布及个体基本情况的信息，建立起关系图谱，构建人员网络体系，准确定位
14、到社区、小区、楼栋，并精准监控有关联的防疫责任人。 系统还掌握了全区医疗资源，归集医护人员等服务信息，重点卡口、物业小区的各类现场管控人员信息也全部上图，进一步提高资源配置效率。以大数据助力生产生活恢复2月10日，在国务院新闻发布会，民政部陈越良司长提到：“哪个企业能开发一个服务社区抗疫的软件？这比捐十个亿还管用。”以大数据助力复工复产 防疫健康码（简称“健康码”）是新冠疫情防控背景下出现的一种基于互联网、大数据等技术的新型应用。健康码包含数据统计分析、人员流动监测等多方面功能，在平衡疫情防控和企业复工关系方面发挥了巨大作用。 自2月7日“余杭绿码”上线起，短短两周时间就有超过200个城市上线
15、了“健康码”。在国务院办公厅电子政务办的指导下，基于全国一体化政务服务平台，全国版的健康码也已宣布上线。 总体来看，“健康码”是大数据思维、大数据技术在应急管理领域的生动运用，是一种具有原始创新性的数字化治理新机制，对推进国家治理体系和治理能力现代化具有重要力作用。以大数据助力复工复产 三家基础电信企业根据疫情防控的需要，在得到用户授权的情况下，基于电信大数据分析，向用户提供本人“14天内到访地查询”服务。 凭该服务可以帮助有关部门提高对流动人员行程查验的效率，对重点人群进行排查，实施精准防控，特别是有助于做好当前形势下的复工复产。 借助查询短信，手机用户在被问到有关行程问题时，可向用工单位、
16、社区管理等部门证明自己的行程。以大数据助力人员流动分析 温州市大数据发展管理局组织温州设计集团勘测院联合“每日互动”，研发完成面向公众的“温州城区菜市场实时人口监测”系统，实现对城区各大菜市场人员密集程度的监测。 系统覆盖鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区、经开区、瓯江口六大区域105个菜市场。通过绿、橙、红三色图标来定义不同的人员密集程度指数。 公众在需要到菜市场采购物资前，即可通过微信扫码进入系统，随时查看居住地周边各菜市场的人员密集情况，选择适合前往的菜市场，实现错峰购物。 通过实时数据动态更新，确保了人员监测数据的及时性和精准性。以大数据助力推动复工复产大数据模型为政府决策复工复产提供科学参考 深圳大学发布新冠肺炎疫情防控时空分析研究报告，依据大数据对全市复工与错峰管控，进行疫情传播状况的模拟。基于深圳公交系统出行数据、手机数据，考虑深圳市人口密度、人群流动、新冠情况等数据参数，以SEIR/SIR传染病模型为基础，模拟新型冠状病毒传播路径。测算出复工比例为60%时，疫情传播风险率相对较低。为政府安排复工复产提供决策支持。以大数据助力推动复工复产上海推“大数据+担保+银行”信贷模式，
