面對(duì)疫情大考，大數(shù)據(jù)展現(xiàn)出在疫情防控、物資調(diào)度、智能診斷等多個(gè)領(lǐng)域的價(jià)值。但我們是否應(yīng)該為這張答卷“打滿分”？鄔賀銓院士分析指出，大數(shù)據(jù)在科學(xué)防控、精準(zhǔn)施策方面還有很深的研究空間。

　　未來(lái)，要想真正發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價(jià)值，還有賴于真實(shí)數(shù)據(jù)的開放、信息安全系統(tǒng)的建立和個(gè)人信息保護(hù)法律體系的完善。

　　01 “大數(shù)據(jù)抗疫”為什么成為可能？

　　習(xí)總書記指出“要運(yùn)用大數(shù)據(jù)等手段，加強(qiáng)疫情溯源和監(jiān)測(cè)” 。這是對(duì)大數(shù)據(jù)作用的肯定，也是對(duì)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的一個(gè)要求。

　　現(xiàn)在手機(jī)已經(jīng)成為我們個(gè)人的另一張身份證。

　　中國(guó)和全球相比較，我們?cè)?018年移動(dòng)通信普及率是112%，全球是106%。獨(dú)立移動(dòng)通信用戶（扣除了一戶多號(hào)）的普及率82%，接近發(fā)達(dá)國(guó)家的水平。我們移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及率也高于全球平均水平?？梢哉f(shuō)，我們國(guó)家有獨(dú)立活動(dòng)能力的人幾乎都有手機(jī)，而且中國(guó)實(shí)行手機(jī)用戶實(shí)名制，通過(guò)手機(jī)用戶即可識(shí)別持有人的身份。

　　一般手機(jī)在待機(jī)的時(shí)候，用戶也會(huì)從一個(gè)小區(qū)移動(dòng)到另一個(gè)小區(qū)，這時(shí)候手機(jī)要不斷接受基站發(fā)出的測(cè)量信號(hào)，通過(guò)讀取基站下發(fā)的重選參數(shù)，選擇最優(yōu)小區(qū)進(jìn)行駐留。在非待機(jī)情況下，重選實(shí)際上就是切換過(guò)程之一部分。因?yàn)橛脩粢恢痹谝苿?dòng)，而蜂窩半徑又比較密，秒級(jí)的接收重選信息周期才能跟得上用戶的位置更新，可以說(shuō)信令數(shù)據(jù)具有實(shí)時(shí)性。

　　運(yùn)營(yíng)商利用移動(dòng)通信信令可以知道用戶所在小區(qū)，可以判斷處于哪一個(gè)街區(qū)或鄉(xiāng)村，定位精度在城市為百米級(jí)（200~300米）。利用移動(dòng)終端至三個(gè)基站的物理距離關(guān)系，得到到達(dá)時(shí)間（ToA）或到達(dá)時(shí)間差（DToA），或得到移動(dòng)終端至兩個(gè)基站的到達(dá)角度（AoA），再由基站的定位服務(wù)器綜合計(jì)算出移動(dòng)終端位置，定位精度可改進(jìn)到數(shù)十米。5G因基站更密，而且引入更為多樣化的參考信號(hào)，定位精度有可能達(dá)到比米級(jí)更優(yōu)。

　　全球?qū)Ш叫l(wèi)星+數(shù)字地圖可提升定位精度。

　　我國(guó)2019年4G用戶占移動(dòng)用戶比例超過(guò)80%，均為智能手機(jī)用戶。智能手機(jī)裝有GPS或北斗系統(tǒng)，通常定位精度數(shù)十米，空曠地方精度可到米級(jí)，但無(wú)法定位室內(nèi)用戶。

　　數(shù)字地圖公司基于車載GPS等導(dǎo)航衛(wèi)星接收裝置，對(duì)城市所有馬路掃街得出道路與小區(qū)樓棟準(zhǔn)確經(jīng)緯度數(shù)據(jù)?，F(xiàn)國(guó)內(nèi)某公司就擁有7000萬(wàn)活躍POI位置點(diǎn)數(shù)據(jù)。不過(guò)GPS定位的坐標(biāo)系標(biāo)準(zhǔn)與我國(guó)地圖標(biāo)準(zhǔn)坐標(biāo)系不同，兩者的轉(zhuǎn)換會(huì)帶來(lái)不同程度偏差。

　　通常裝有數(shù)字地圖APP的手機(jī)只要開機(jī)并啟用定位功能，便會(huì)發(fā)送GPS等新的位置信息到數(shù)字地圖公司，基于衛(wèi)星+數(shù)字地圖比基于移動(dòng)通信基站的位置分辨率高但覆蓋不全，只限于裝有數(shù)字地圖APP的用戶。以我國(guó)某知名數(shù)字地圖公司為例，現(xiàn)有7億下載用戶，占全部移動(dòng)用戶的43%，覆蓋率不到一半。

　　在這次疫情初期，我國(guó)的數(shù)字地圖公司紛紛給出的人口遷徙大數(shù)據(jù)地圖，它可以回溯武漢春節(jié)前將近500萬(wàn)人流到什么樣的地方去，雖然沒(méi)有覆蓋全部手機(jī)用戶，但也有很好的代表性。

　　我們從中可以分析疫情擴(kuò)散走勢(shì)，可以看出從武漢遷出的目的地以湖北境內(nèi)為主。

　　有了這些數(shù)據(jù)，怎么來(lái)推測(cè)疫情的傳播呢？

　　國(guó)際上一般使用一種叫SEIR的模型，它把人群分為4種，I是已經(jīng)感染的人群，E是密切接觸者，S是目前健康的，R是在最后可能康復(fù)的。北大陳寶權(quán)教授團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了一些改進(jìn)，提出了C-SEIR模型，增加了P和Q兩類，P是疑似人群，Q是確診人群，他們從國(guó)家及各省市地區(qū)衛(wèi)健委公布的地級(jí)市每日確診數(shù)據(jù)出發(fā)，通過(guò)熱度圖和曲線圖等數(shù)據(jù)可視化方式來(lái)展示疫情傳播特點(diǎn)。

　　在1月22日之后，各地政府采取了嚴(yán)格措施和大眾對(duì)防疫意識(shí)高度重視，將這些因素考慮進(jìn)去，可以得到疫情蔓延的可視化地圖。上述模型假設(shè)這個(gè)城市中感染者與未感染者之和是常數(shù)，即不考慮城市有新的流入和流出人群，對(duì)封城之后的武漢市是成立的，但其他城市不一定。實(shí)際上，利用電信的信令大數(shù)據(jù)可以將流入和流出的人口都考慮進(jìn)去，使得模型更精確。

　　02 疫情之下，大數(shù)據(jù)具體做了什么？

　　疫情的可視化表現(xiàn)可以有很多種方式，北大可視化實(shí)驗(yàn)室和美國(guó)雪城大學(xué)合作，每個(gè)省為一個(gè)方框，用顏色和圖像表達(dá)全國(guó)各地每日累計(jì)確診數(shù)（背景色）、治愈率（綠色面積占比）和死亡率（黑色面積占比）及其變化，定性和直觀。

　　根據(jù)每個(gè)城市發(fā)布的新增新冠病毒感染肺炎疫情小區(qū)的報(bào)告，互聯(lián)網(wǎng)公司以APP方式提供公眾查詢。可進(jìn)入該小區(qū)的POI詳情頁(yè)面查看小區(qū)具體位置、與查詢者的距離、新冠病例數(shù)、人流聚集地等內(nèi)容，可查詢的疫情分布小區(qū)已擴(kuò)展到數(shù)百個(gè)城市。

　　現(xiàn)在要統(tǒng)籌推進(jìn)疫情防控和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，因返崗工作而增加的外來(lái)人口為疫情防控帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)公司給出城市熱力圖，可查看實(shí)時(shí)人口流量密度，可以分析到區(qū)縣級(jí)街區(qū)人口流動(dòng)和分布情況，政府可以及時(shí)做出限流措施，盡量避免人流的聚集。

　　現(xiàn)在不少小區(qū)實(shí)行封閉管理，可利用專項(xiàng)排查APP，用手機(jī)對(duì)進(jìn)入小區(qū)人員的身份證掃碼，同時(shí)記錄測(cè)溫?cái)?shù)據(jù)，自動(dòng)上報(bào)城市社區(qū)管理云平臺(tái)。該平臺(tái)還可錄入在藥店購(gòu)買發(fā)燒藥和咳嗽藥的人員實(shí)名數(shù)據(jù)。如能結(jié)合公交卡和網(wǎng)約車等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，可進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)防控預(yù)警的動(dòng)態(tài)精準(zhǔn)管理。

　　利用大數(shù)據(jù)可以追蹤確診患者的行程，可以追溯在確診之前半個(gè)月患者從哪里到哪里，每個(gè)地方停留多久，用過(guò)何種交通工具，包括日期、航班與車次，可據(jù)此尋找可能的密切接觸者?，F(xiàn)在有些地方依靠流行病學(xué)的調(diào)查從患者自述來(lái)了解他什么時(shí)間到什么地方，但患者可能記不清或說(shuō)不準(zhǔn)。而利用大數(shù)據(jù)分析病毒傳播途徑則更準(zhǔn)確，篩查也更有針對(duì)性。

　　我們將衛(wèi)健委、交通部門、工信部門、公安部門等的數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)起來(lái)，可以更準(zhǔn)確找出密切接觸者。

　　比如說(shuō)，衛(wèi)健委將知道的確診患者的姓名、身份證號(hào)信息通知交通部，交通部可以給出患者半個(gè)多月來(lái)乘坐過(guò)的航班車次，并提供與患者同一車廂中及相鄰座位的旅客身份證號(hào)，據(jù)此工信部找出可能的密切接觸者的手機(jī)號(hào)，地方政府獲得這些信息就可以聯(lián)系到密切接觸者，上述數(shù)據(jù)都是在政府部門間流轉(zhuǎn)。

　　除了官方查找外，網(wǎng)上已開放了同行查詢平臺(tái)，公眾可以通過(guò)輸入姓名和身份證號(hào)及航班、車次車廂等查出所乘坐的航班車次和車廂有沒(méi)有確診患者，以便決定是否需要主動(dòng)隔離。平臺(tái)還可自動(dòng)記錄被列為密切接觸者的查詢?nèi)诵畔⒉⑼扑偷接嘘P(guān)部門，以便及時(shí)管理。

　　在騰訊醫(yī)典小程序中，聯(lián)合國(guó)家衛(wèi)建委和中國(guó)政府網(wǎng)推出的“患者同乘”接觸者查詢功能，依托國(guó)家“互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管”系統(tǒng)匯聚的衛(wèi)生健康、鐵路、民航等部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢。

　　目前正值返城復(fù)工或節(jié)后回家，一些人隱瞞來(lái)自疫區(qū)或到過(guò)疫區(qū)的經(jīng)歷，雖無(wú)癥狀但可能已經(jīng)感染并有很強(qiáng)的傳染性，將導(dǎo)致疫情擴(kuò)散。但強(qiáng)制外地回來(lái)的人開具來(lái)源地或健康證明很不現(xiàn)實(shí)。手機(jī)定位信息可查出自疫情發(fā)生以來(lái)該用戶是否來(lái)自疫區(qū)或到過(guò)疫區(qū)。

　　從隱私保護(hù)考慮，電信疫情大數(shù)據(jù)平臺(tái)目前不對(duì)街道和鄉(xiāng)鎮(zhèn)開放。但查詢自己的信息不違反關(guān)于個(gè)人信息保護(hù)的相應(yīng)法規(guī)，現(xiàn)在工信部統(tǒng)籌三大運(yùn)營(yíng)商提供關(guān)于用戶行程的短信查詢服務(wù)，用戶可查詢本人在前14天去過(guò)哪些地方（停留超過(guò)4個(gè)小時(shí)）。

　　手機(jī)用戶在被問(wèn)及有關(guān)行程問(wèn)題時(shí)，可用此短信自證，平臺(tái)開放一周來(lái)累計(jì)查詢已超五千萬(wàn)人次。

　　現(xiàn)在面臨返程復(fù)工，有些地方對(duì)來(lái)自疫情確診人數(shù)較多的一些省的人員一律拒絕進(jìn)入。實(shí)際上外防疫情輸入不能簡(jiǎn)單化擴(kuò)大化，嚴(yán)控但不能失控，硬核更不能亂來(lái)，還是需要科學(xué)防治精準(zhǔn)施策。當(dāng)然對(duì)返程人員做一些檢查是必要的，雖然會(huì)給旅途帶來(lái)一些影響。

　　現(xiàn)在數(shù)字地圖公司給出了“返城直通車”APP，以自駕車從一地到另一地為例，列出沿途經(jīng)過(guò)的城市的疫情狀況、路途上有多少檢查站，可查詢各高速路口的實(shí)時(shí)車流量并推薦最佳路線圖及預(yù)計(jì)用時(shí)，還給出目的地城市對(duì)進(jìn)城的人有什么管理要求等，方便返程的人知道路上要多長(zhǎng)時(shí)間，要做好什么準(zhǔn)備。

　　杭州對(duì)市民和擬進(jìn)城人員實(shí)施綠、紅、黃三色“健康碼” 管理，并與釘釘企業(yè)復(fù)工申請(qǐng)平臺(tái)打通。根據(jù)用戶是否曾接觸過(guò)確診/疑似病例，是否來(lái)自重點(diǎn)疫區(qū)，以及自我隔離時(shí)間長(zhǎng)短來(lái)判斷。通過(guò)亮碼自證或掃碼認(rèn)證，綠碼通行，紅碼和黃碼需按規(guī)定隔離并健康打卡，滿足條件后將轉(zhuǎn)為綠碼。為了避免市民填寫虛假信息，“健康碼”需要依靠云端數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新并對(duì)個(gè)人的信息及時(shí)修正，可迅速比對(duì)出不實(shí)信息。

　　除了電信、互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)以外，實(shí)際上還有其他大數(shù)據(jù)。

　　以電力大數(shù)據(jù)為例，國(guó)網(wǎng)杭州供電公司針對(duì)居民短暫和長(zhǎng)期外出、舉家返回、隔離人員異動(dòng)等三個(gè)場(chǎng)景，對(duì)杭州濱江近16萬(wàn)戶居民、超過(guò)1000萬(wàn)條電力數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，開發(fā)出精準(zhǔn)判斷細(xì)微用電數(shù)據(jù)差別的6套算法模型，準(zhǔn)確得到區(qū)域內(nèi)人員日流動(dòng)量和分布，社區(qū)人員據(jù)此判斷業(yè)主狀況，及時(shí)做好登記和服務(wù)。

　　根據(jù)用電量恢復(fù)情況還可宏觀判斷復(fù)工率， 2月14日浙江復(fù)工電力指數(shù)為27.55，雖較2月9日增加17%，但全省復(fù)工率還不到三分之一，溫州屬于浙江省內(nèi)疫情比較嚴(yán)重的地方，復(fù)工率只有12%。

　　大數(shù)據(jù)不僅用于追蹤人群等等，還可以幫助治療診斷。

　　從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)看，新冠肺炎患者的核酸檢測(cè)目前僅30%到40%是陽(yáng)性，因取樣于鼻咽部而非肺部，用CT可以看到肺部被感染的情況，CT可作為輔助診斷手段。一個(gè)患者的肺部CT照片有很多張，借助AI可以將肺部的上百?gòu)圕T照片還原為一幅3D影像?；趯?duì)眾多新冠病毒感染肺炎患者CT影像的大數(shù)據(jù)分析，結(jié)合AI技術(shù)可開發(fā)出智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)，幫助醫(yī)生進(jìn)行病灶分級(jí)，量化評(píng)估用時(shí)可從常規(guī)5個(gè)多小時(shí)縮短到幾分鐘。

　　利用AI技術(shù)對(duì)CT圖像進(jìn)行自動(dòng)分割，“騰訊覓影”AI專用CT設(shè)備最快2秒即可完成新冠肺炎識(shí)別，相關(guān)設(shè)備已在湖北進(jìn)行部署。上圖中，綠色圈是肺部，藍(lán)色圈是新冠肺炎病灶。

　　大數(shù)據(jù)在新冠病毒肺炎新藥與疫苗研制中也有很好的作用，新藥研制包括新藥的篩選和活性的評(píng)價(jià)、藥理學(xué)研究和安全性評(píng)價(jià)，還有制劑和藥學(xué)等許多方面的研究，然后還要進(jìn)行臨床療效和安全性的試驗(yàn)。通常周期比較長(zhǎng)。

　　在目前還沒(méi)有特效藥的情況下，老藥新用是較快的途徑，已上市或臨床試驗(yàn)的藥物有近萬(wàn)種，即便從艾滋病和流感藥物中篩選和藥效試驗(yàn)及評(píng)價(jià)工作量也很大，這時(shí)過(guò)去積累的相關(guān)大數(shù)據(jù)就很有用。以清華大學(xué)藥學(xué)院的人工智能藥物研發(fā)和大數(shù)據(jù)分享平臺(tái)為例，涵蓋了既往冠狀病毒相關(guān)研究中涉及的900多個(gè)小分子在不同階段的相關(guān)實(shí)驗(yàn)信息等，有助于加快藥物的篩選過(guò)程。

　　大數(shù)據(jù)優(yōu)化醫(yī)療緊缺物資的生產(chǎn)組織與調(diào)度。

　　以海爾為例，其快速搭建的疫情醫(yī)療物資信息共享資源匯聚平臺(tái)，已經(jīng)連接了醫(yī)院780家、社區(qū)、企業(yè)等500多家，發(fā)布醫(yī)療防護(hù)物資需求5500萬(wàn)件，從“全球采購(gòu)”到“全球賦能”，平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了抗“疫”資源的精準(zhǔn)對(duì)接。

　　湖北醫(yī)療物資需求信息平臺(tái)由志愿者開發(fā)，爬取網(wǎng)上數(shù)據(jù)，按城市、醫(yī)院、類別等分類呈現(xiàn)，展示需求數(shù)量、運(yùn)輸及聯(lián)系方式。四川等地開發(fā)了新型肺炎防控應(yīng)急物資管理系統(tǒng)，提供應(yīng)急醫(yī)療物資集中入庫(kù)、統(tǒng)一調(diào)度、審批出庫(kù)和物資庫(kù)存、日常消耗及需求情況等匯總上報(bào)的功能，大大提高應(yīng)急物資配置調(diào)度效率。

　　03 “大考”之后：

　　大數(shù)據(jù)在哪些方面可以做的更深、更好？

　　我們利用大數(shù)據(jù)來(lái)助力防控疫情蔓延，但也要特別注意防止隱私數(shù)據(jù)的擴(kuò)散。電信疫情大數(shù)據(jù)只包括信令和計(jì)費(fèi)信息，衛(wèi)星+數(shù)字地圖數(shù)據(jù)也僅含個(gè)人行為軌跡信息，均不含通信內(nèi)容。但這些數(shù)據(jù)由于與患者行為信息有關(guān)，涉及很敏感的個(gè)人隱私，尤其是當(dāng)附加上病患標(biāo)簽的時(shí)候，因此這些數(shù)據(jù)只限疫情管控使用。

　　我們希望實(shí)現(xiàn)跨部門的數(shù)據(jù)融合，以此來(lái)支持對(duì)疫情的聯(lián)防聯(lián)控，但同時(shí)為了隱私保護(hù)，要管控?cái)?shù)據(jù)在有限范圍流動(dòng)，有網(wǎng)絡(luò)安全專家建議采用原始數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)原則來(lái)處理。

　　例如，國(guó)家指定機(jī)構(gòu)建立大數(shù)據(jù)分析調(diào)試平臺(tái)，有關(guān)部委（衛(wèi)健委、交通部、公安部、工信部等）可以上傳數(shù)據(jù)樣本到該平臺(tái)來(lái)調(diào)試分析算法和程序，一旦調(diào)試好程序，下發(fā)到相關(guān)部委的數(shù)據(jù)分析環(huán)境各自運(yùn)行，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析與挖掘，產(chǎn)生并上報(bào)脫敏的分析結(jié)果，由大數(shù)據(jù)分析調(diào)試平臺(tái)來(lái)匯總，這種處理方式不改變數(shù)據(jù)歸屬所有權(quán)和存儲(chǔ)位置，只帶走不含敏感數(shù)據(jù)的分析結(jié)果。

　　根據(jù)有關(guān)法規(guī)，除國(guó)務(wù)院衛(wèi)生健康部門依法授權(quán)的機(jī)構(gòu)外，其他任何單位和個(gè)人不得以疫情防控、疾病防治為由，未經(jīng)被收集者同意收集使用個(gè)人信息。

　　疫情大數(shù)據(jù)系統(tǒng)自身的安全防護(hù)需要特別重視。

　　與醫(yī)療有關(guān)的數(shù)據(jù)歷來(lái)是黑客的重點(diǎn)對(duì)象，2014年我國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)網(wǎng)站被黑客攻擊的次數(shù)為各行業(yè)網(wǎng)站之首。黑市上個(gè)人醫(yī)療信息的價(jià)值比信用卡信息還高50倍。2015年2月，美國(guó)第二大醫(yī)療保險(xiǎn)公司被黑客盜取了8000萬(wàn)客戶的個(gè)人信息。根據(jù)美國(guó)Royal Jay軟件公司統(tǒng)計(jì)，醫(yī)療信息泄露帶給整個(gè)醫(yī)療行業(yè)的損失高達(dá)每年60億美元。

　　疫情大數(shù)據(jù)不僅有巨大的商業(yè)利益，還關(guān)聯(lián)國(guó)家政治與社會(huì)穩(wěn)定。醫(yī)院的信息系統(tǒng)不是一個(gè)孤立的系統(tǒng)，與社保部門等合作單位甚至互聯(lián)網(wǎng)都留有接口，存在被黑客入侵和網(wǎng)絡(luò)攻擊的風(fēng)險(xiǎn)。疫情大數(shù)據(jù)系統(tǒng)盡管是內(nèi)網(wǎng)，也并非世外桃源。首先要明確對(duì)疫情大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的接入權(quán)限，實(shí)施嚴(yán)格管理與過(guò)程審計(jì)，該系統(tǒng)要部署加密機(jī)、漏洞掃描系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)系統(tǒng)等多種網(wǎng)絡(luò)與信息安全防御手段，確保相關(guān)數(shù)據(jù)安全。

　　為什么這次新冠疫情大數(shù)據(jù)姍姍來(lái)遲？

　　自2019年12月武漢發(fā)現(xiàn)第一例新冠病毒病例以來(lái)的一個(gè)多月，未見(jiàn)電信與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)關(guān)于疫情大數(shù)據(jù)分析的蹤影，沒(méi)有起到預(yù)警作用。在2009年美國(guó)甲型H1N1流感爆發(fā)的幾周前，谷歌公司就給出了預(yù)測(cè)，與一周后美國(guó)疾控中心公布的數(shù)據(jù)相關(guān)性達(dá)到97%。這是因?yàn)镚oogle積累了多年5000萬(wàn)條美國(guó)人的網(wǎng)絡(luò)搜索詞，找出流感期間的網(wǎng)上搜索詞和實(shí)際發(fā)生流感的關(guān)聯(lián)，建立數(shù)學(xué)模型，從而根據(jù)2009年與流感有關(guān)的搜索詞的頻度做出預(yù)測(cè)。

　　美國(guó)流感幾乎每年都發(fā)生，而這次新冠病毒在過(guò)去從來(lái)未出現(xiàn)，即便SARS也是17年前的事了。現(xiàn)在網(wǎng)上信息太多，傳染病根本沒(méi)有被列到互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)關(guān)注的優(yōu)先點(diǎn)。在發(fā)現(xiàn)不明肺炎之初，醫(yī)療機(jī)構(gòu)的信息中心如能根據(jù)十多例病情分析出人傳人的話，也能掌握病毒控制的主動(dòng)權(quán)，可惜信息技術(shù)人員敏感性不夠。

　　疫情大數(shù)據(jù)滯后的重要原因是疫情信息披露不及時(shí)，在發(fā)現(xiàn)最初野生動(dòng)物作為傳染源時(shí)，因案例少不足以觸發(fā)疫情大數(shù)據(jù)分析，發(fā)展到人傳人時(shí)記錄人行為軌跡的大數(shù)據(jù)才能發(fā)揮作用。

　　事實(shí)上，不僅為了大數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)的及時(shí)公開對(duì)疫情防控有正面作用，華盛頓大學(xué)Louis Kim等教授建立的疾病傳播模型顯示，當(dāng)媒體報(bào)道量增加十倍，此類疾病感染數(shù)減少33.5%。

　　大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也需要有法律保障。

　　在“傳染病防治法”中規(guī)定了“縣級(jí)以上地方人民政府衛(wèi)生行政部門應(yīng)當(dāng)及時(shí)向本行政區(qū)域內(nèi)的疾病預(yù)防控制機(jī)構(gòu)和醫(yī)療機(jī)構(gòu)通報(bào)傳染病疫情以及監(jiān)測(cè)、預(yù)警的相關(guān)信息”。但未明確哪一級(jí)地方政府是否有權(quán)收集當(dāng)?shù)剡\(yùn)營(yíng)商等與疫情防控有關(guān)的數(shù)據(jù)，也未明確應(yīng)當(dāng)開放什么數(shù)據(jù)。

　　建議出臺(tái)“傳染病防治法”實(shí)施細(xì)則，明確省市政府對(duì)疫情防控?cái)?shù)據(jù)的收集權(quán)限和政府各部門及相關(guān)企業(yè)提供與疫情防控有關(guān)數(shù)據(jù)的責(zé)任。

　　電信大數(shù)據(jù)對(duì)疫情防控有用但還不夠。

　　用戶的信令數(shù)據(jù)記錄的數(shù)據(jù)量取決于用戶通信頻次與待機(jī)時(shí)間重選小區(qū)發(fā)生頻次，每用戶平均每天200條信令數(shù)據(jù)，全國(guó)每天共計(jì)4000億條信令數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量很大，電信數(shù)據(jù)對(duì)移動(dòng)用戶全覆蓋，實(shí)時(shí)性好。但基于基站的定位精度為百米量級(jí)，當(dāng)該蜂窩小區(qū)發(fā)現(xiàn)有確診患者時(shí)，不能判斷同一小區(qū)用戶都是密切接觸者，對(duì)追蹤密切接觸者不夠精準(zhǔn)。

　　衛(wèi)星導(dǎo)航+數(shù)字地圖的定位精度數(shù)十米，比運(yùn)營(yíng)商基站定位法改進(jìn)近一個(gè)數(shù)量級(jí)，缺點(diǎn)是覆蓋移動(dòng)用戶數(shù)不到一半，如果能與運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)將能很好互補(bǔ)。另外，電信大數(shù)據(jù)和衛(wèi)星+數(shù)字地圖大數(shù)據(jù)對(duì)疫情防控有很好作用，但僅有這些數(shù)據(jù)是不夠的，需要與衛(wèi)健委、交通部門、公安部門等數(shù)據(jù)結(jié)合才能發(fā)揮更好的效果。這次疫情考驗(yàn)我們跨部門聯(lián)防聯(lián)控和協(xié)調(diào)調(diào)度機(jī)制，包括數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)的能力。

　　智慧醫(yī)療涉及院前、院中、院后和醫(yī)院管理全過(guò)程，還與醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)及公共衛(wèi)生管理密切相關(guān)，這次疫情防控就牽動(dòng)了經(jīng)濟(jì)社會(huì)的方方面面，顯然大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還有很大空間需要深入研究。與17年前的SARA疫情相比，新冠病毒疫情是更嚴(yán)峻的大考，但現(xiàn)在用上了先進(jìn)的醫(yī)療技術(shù)和大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)，科學(xué)防治，精準(zhǔn)施策。

　　在黨中央的堅(jiān)強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)下，在疫情防控的人民戰(zhàn)爭(zhēng)中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用環(huán)境將進(jìn)一步優(yōu)化，在聯(lián)防聯(lián)控精準(zhǔn)施策中將發(fā)揮更大的作用。我們一定能夠打贏疫情防控的人民戰(zhàn)爭(zhēng)、總體戰(zhàn)、阻擊戰(zhàn)。

　　*本文系鄔賀銓院士在中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)的網(wǎng)來(lái)學(xué)院的講課稿改寫，由作者授權(quán)發(fā)布