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别想藏,别想跑 专家热议“大数据”防疫应用
www.creaders.net | 2020-02-06 11:21:51  综合新闻 | 0条评论 | 查看/发表评论
  

樑建章:我们需要一个抗疫App

携程集团联合创始人董事局主席、北京大学光华管理学院教授

过去十多天,抗击新冠肺炎疫情成爲全国的首要任务。这场发端于武汉,波及全国,蔓延到其他国家和地区的疫情,随着武汉及湖北其它城市封城、全国各地春节假期延长,很多小区和交通设施、公共场所甚至禁止外地人进入。元宵节后,很多僱佣大量外地员工的企业还不知要採取何种隔离措施,才能让外地员工安全上班。目前,估计每天造成的经济损失高达千亿。如果这种状态再持续几个月,很多企业就会垮掉,失业人数急剧上升,经济会遭受严重打击。

但是同时我们也可以看到,其实这次疫情的严重程度有很大的地域差异。我在以前的文章中《丛美国流感数据看新冠肺炎疫情》中分析过,虽然湖北和武汉的确诊人数和死亡率很高,而且湖北的疫情还将持续相当长的一段时间,但是湖北以外的死亡率却不到千分之二(与美国流感的死亡率相差不大),而且大部分是输入型。

可见,湖北以外的疫情可控,没有必要全国各地都与湖北一样採取封闭管理措施。我们应该分区域来实施不同的防疫措施,在湖北地区不能放鬆防疫措施的同时,要儘快使得湖北以外人员的出行正常化。

其实很多国家对这次疫情的防范措施就是分区域的,例如日本只是对过去14天内去过湖北的入境者进行隔离检疫。国内也有很多城市比较理性地採取只限制近期去过湖北的人的做法。但是究竟如何鑑别这些人有没有在近期去过湖北呢?现在日本这样的国家只能通过自通报的方式,有些地区就会担心有人瞒报。出于这个担心,很多地方索性把所有外地人都限制了。如果每个地方都採取这样的“严防死守”的做法,那整个经济就会处于半瘫痪的状态,这是不可持续的。所以能够准确鑑定某个人是否去过湖北变得很重要。那样最近没有去过湖北的人(包括户籍是湖北,但在外地打工的人)就可以先恢复工作和出行了。

那麽如何鑑别一个人是否在14天内去过湖北呢?在现在的移动互联网时代,取得一段时间内去过湖北的人员名单并不困难,现在几大电信运营商就有这样的数据,可以由某个移动互联网公司配合几大运营商,来开发这样的App软件来确定需要限制出行人员的名单。当然,这些去过疫区的人员名单和其他用户隐私数据需要保密,只是用来生成电子通行证和防疫建议。

这个抗疫APP,可以通过电信公司实名认证手机,再比较去过疫区(湖北)的人员名单和患者密切接触的人员名单,生成出行的“通行证”。政府可以根据疫情的变化,灵活配置所谓的“疫情高发区域”,和通行(或隔离)甚至是否需要戴口罩的规则。目前的主要疫区是湖北,以后还可以根据具体情况再加上其他疫情严重的地区(可以城市爲单位),并且可以实时更新,如果湖北省内某个城市的疫情大大缓解了,就可以把这个城市排除出疫区名单。

有了这个APP后,就可以让全国绝大多数的人,可以正常的上班出行。如果能够精准管理出行的人员,能够出行的人理论上都是没有传染性的,这样也就可以避免恐慌,甚至于不必戴口罩(这样口罩就不会短缺了)。最重要的是儘快恢复经济秩序和社会的正常运转。而且,有了这个APP认证后,居住在外地的湖北籍人也不会被限制出行。像日本这样的海外国家也能够更加有效地区分某个人是否在近期去过湖北。即使是居住在湖北的人,也可以通过在一些指定的隔离区,经过一段观察期后,由政府部门发放电子通行证。这个App不仅仅是个临时通行证,还可以用来发布官方的各种抗疫措施等等。具体实现来说,这个APP可以由专业的移动互联网公司如携程、腾讯牵头,联合电信运营公司共同开发。

综上所述,面对疫情,我们需要做好长期和病毒作战的准备,这就需要我们做好分区域精准的控制出行。目前湖北以外一些地方出台的限制出门、封路封村等手段太过粗糙,而且效率很低,对经济带来严重的负面影响。如果能够通过高科技手段来区别控制不同人羣的出行和旅行,就能避免不必要的限行和隔离,儘快恢复大部分地区的正常经济活动。我们需要利用现有的移动互联网技术和数据做一个抗疫App,来智能地管控和协调出行和抗疫工作。当然像是否去过湖北这样的隐私数据,除非像现在这样的非常时期,必须是严格禁止的。我们也希望这个抗疫APP能儘快完成历史使命。

大数据驱动的精准防疫:可以做什么,如何做得更好?

(作者马亮为中国人民大学国家发展与战略研究院研究员、公共管理学院教授)

新型冠状病毒肺炎疫情牵动人心,如何在春节假期结束后确保疫情得到有效防控,也成为各地政府面临的头等大事。新型冠状病毒肺炎有典型的人传人特征,加之潜伏期长和隐匿性强,为防疫工作带来很大困难。除了要加强农村和社区的基层管控力度,还需要更好地利用大数据、人工智能等新兴信息技术,让数据多跑腿,并服务于精准防疫和决策支持。

在搜寻和定位感染者和密切接触者方面,大数据技术已经发挥了巨大作用,对此中国工程院院士、国家卫健委高级别专家组成员李兰娟多次提到。

1月28日,她接受央视《新闻1+1》专访,指出要利用大数据技术来应对无症状感染者和无意识的密集接触者。她指出,“这个事情给我们预防带来很大难度,但现在我们有一种非常好的解决方法,就是利用大数据的信息化手段,就是你本人不知道你周围的人是感染者,但是大数据它会告诉你,你作为接触的人可能是疫情感染者。……现在大数据互联网时代把每一个人的流动情况可以摸得很清楚,所以我们现在同SARS时不一样了,有这样好的现代化技术和手段,应该得到充分的利用,发挥它的作用来更好的发现传染源,控制传染源。”

1月29日,李兰娟在受访时再次指出,“现在社区力量的发挥力度很大,我们现在提倡借助大数据信息化的手段,进行信息收集,帮助找到传染源。”1月31日,她对海南连线受访时强调,“要利用信息化和大数据监控手段,把有疫区接触史的人,包括他周围有过接触史的人,通过大数据的调查进行明确。”

无论是政府部门还是普通民众,都希望获得有关新型冠状病毒肺炎疫情的全面信息。当公共卫生专家指出新型冠状病毒肺炎可能来自武汉市华南海鲜市场时,人们都在关注2019年12月曾经逗留该市场的人员有多少,他们去了哪里。当武汉市长周兴旺透露春节期间有500万人离开武汉时,人们想知道这些人去了哪里,其中有多少感染者和密切接触者。当湖北省以外的省份出现疑似和确诊患者时,人们希望了解这些患者去了哪些小区和场所,哪些人可能同他们无意识地密切接触了。

来自铁路、航空、电信、搜索引擎、社交媒体等方面汇聚的大数据,为搜索和定位来自武汉特别是华南海鲜市场的感染者和密切接触者提供了决策支持,并在很大程度上打消了民众的顾虑心理和恐慌情绪。在1月30日国家卫健委新闻发布会上,中国铁路集团客运部主任黄欣表示,“铁路部门一直高度重视提供旅客的信息,我们为了提供这些信息,专门成立了数据分析的团队,向各级政府的防控部门依法规范提供信息。”显然,这些方面的数据为各地区摸排流动人口并缩小搜索范围提供了精准指南,也为有效提高疫情防控效率提供了技术支撑。与此同时,阿里巴巴等电子商务企业利用平台数据和计算能力,为医疗物资调配等提供技术支持,大大助力疫区医疗物资短缺问题的破解。

大数据助力“互联网+防疫”模式

同17年前的非典相比,我们这次在面对新型冠状病毒肺炎疫情时,虽然仍然有面对未知问题的同样紧张,但是大数据、人工智能等信息技术的迅猛发展和广泛普及,则为我们开启了“互联网+防疫”模式,使我们在防控疫情时的效率和效果都得到了空前增强。

我们看到浙江省政府利用手机App“浙里办”,很快就建立了新型病毒公共服务管理平台,凸显了当地“互联网+政务服务”的能力。该平台包括主动申报与疫情线索提供、互联网医院新型肺炎通道、居家医学观察服务与管理、集中医学观察服务与管理、信息发布与健康教育、网上智能问诊与人工服务等功能模块,使人们可以“一个平台”搞定防疫。

我们看到江苏省无锡市民卡服务微信公众号开通了无锡“疫情防控一点通”服务平台,实现了“疫情防控一点通”,使当地居民做到“疫情有数,防控有术”。从该平台可以看到自我申报和疫情线索等功能模块,居民还可以查询无锡本地的实时疫情地图。

我们看到微信公众号“丁香医生”开发了中国疫情动态地图,而“蔚蓝地图”将其精细化到地级市层面,使每一个关心疫情的人可以准确定位和及时查看疫情动态。1月29日,中国疾病预防控制中心联合易智瑞公司推出新型冠状病毒感染的肺炎疫情分布系统,为人们查询信息提供了权威来源。

当人们在担忧自己所乘坐的航班和列车是否存在病毒感染风险时,可以登录无糖信息开发的新型冠状病毒肺炎确诊患者相同行程查询工具。只需要输入自己乘坐的交通工具和时间,就可以精准查询自己所乘坐的交通工具是否有确诊患者,并可以据此及时自我隔离医学观察。这些查询信息都来自权威的官方媒体报道,想了解详情的可以点击链接确认新闻报道。

我们看到腾讯较真辟谣专设疫情防控专题,对涉及疫情防控的相关谣言进行权威辟谣。

如何更好地利用大数据技术的防疫价值

虽然大数据技术在此次疫情防控方面已经发挥了很大作用,但是还有很大的空间值得挖掘。为了进一步提升大数据技术的应用和普及,使之更好地助力疫情防控,需要在如下方面加强大数据的采集、共享、挖掘、利用和增值。

首先,大数据要实现跨部门的共享共用,才能最大化其潜在价值。但是,我们看到一些政府部门和基层组织并没有充分利用大数据技术,在采集疫情相关数据方面仍然采取的是手工作坊式的人海战术。比如,通过打电话、微信群等方式填报数据并逐级上报。这使不同部门之间的数据“打架”,跨地区、跨层级和跨部门的数据共享也难以实现。很多部门为了获得数据经常需要重复采集和多次返工,大大降低了防疫效率。

《新华每日电讯》记者调查发现,疫情防控一线的基层干部饱受形式主义的困扰,各个部门要求重复报送各类表格。有受访者坦言,“明明是同一件事,却有六七个部门要求报六七个不同的表格”。这反映出不同部门之间没有共享数据,既增加了基层负担和干部空耗,也使数据不对称和不一致的风险加大。如果能够像浙江省等地那样采用一张表单进行数据采集,并为各级各部门提供数据采集和使用权限,那么就可以解决跨部门的“数据烟囱”问题。

其次,大数据的核心在于互联互通,即通过个人识别码将不同部门和领域的数据加以互联,从而更加精准地对人群进行“画像”。比如,一个人乘坐网约车、使用搜索引擎和社交媒体,并乘坐了火车或飞机,那么就需要将这些不同来源的数据联结起来,才能对其进行精准画像和定位。但是,不同企业和政府部门提供的数据是割裂和分散的,并没有加以有效整合并用于疫情防控。比如,很多铁路旅客提供的实名信息并不包括住址和联系方式等信息,这使其提供数据的可用性大打折扣,即便知道谁感染了病毒或密切接触了患者也无济于事。直到2月1日,铁路部门才要求购票人在购票时提供每名旅客的手机号码,以便于及时取得联系。

过去我们经常说政府掌握了八成的数据,但是这个说法需要进行修正了。与企业存储的数据相比,政府掌握的数据“小巫见大巫”。目前大数据主要掌握在电网公司、铁路集团、电信公司以及各类互联网公司,而政府部门掌握的数据无论在量级、更新频次和复杂性方面都无法比拟。对于这些企业采集的个人数据,在所有权和使用权方面仍然还有争议。但是,如何推动互联网公司和公用事业企业为政府部门、科研机构和公益组织提供支持,使其能够开展数据采集、数据存储和数据分析,是大数据助力防疫特别需要关注的问题。

再次,政府部门掌握的数据要向社会公开,使企业可以据此开发更多的应用功能,并将其同其他数据联结后创造更大的商业价值和社会福祉。与此同时,民众也能够通过政府部门开放的数据,更加及时了解讯息并避免恐慌情绪。

在公开的目的、形式和用途等方面,数据开放与信息公开不同。信息公开主要是为了增强政府透明和问责,而数据开放则意在通过政府数据创造商业和公共价值。数据开放意味着政府开放的数据是细颗粒度和可机读的,并能够同其他数据集互联互通,从而进一步开发利用数据价值。但是,目前政府数据开放方面还有很大提升空间,同防疫需求有很大差距。

复旦大学数字与移动治理实验室的研究显示,目前各地卫健委在发布疫情相关数据方面还有提升空间。同政府部门格式化的信息发布相比,企业和民众更希望获得定制化的、及时的、细颗粒度的和可编辑的数据。这一方面可以降低企业采集和利用政府数据的成本和难度,另一方面也有助于民众获得同自己最相关的信息。为此,同疫情防控相关的政府部门应结合政府数据开放要求,尽快改进信息公开方式和形式,使之更好地服务于防疫工作。

此外,大数据是一把“双刃剑”,一面是数据利用的价值,另一方面则是数据泄露的风险。此前已有报道,部分地区采集了新型冠状病毒肺炎患者的信息,但是却没有有效保护,致使这些敏感的个人隐私信息外流。特别是来自武汉市和湖北省的人员,因为信息泄露而受到人身攻击和“污名化”。因此,政府部门和企业在为了防疫而利用大数据时,要将保护患者和密切接触者的个人隐私放在首位,避免因为隐私信息泄露而导致的各种问题。

最后,大数据不是万能的,我们还需要同时采取其他常规措施,双管齐下地将大数据的潜能进一步释放。大数据看似精准,实则仍然是概率估计,至于密切接触者是否感染病毒,仍然需要线下人员的排查和追踪。比如,浙江省和杭州市充分运用“大数据+网格化”等手段,精准滚动排摸相关人员,严防疫情跨界输入,就是这方面的典型应用案例。

除了大数据,我们还需要挖掘和利用“深数据”。大数据覆盖人群广,数据量大,但是采集的数据可能是表面的肤浅信息。深数据是通过观察、访谈等定性方式获取的非结构化数据,涉及的人少,但是掌握的信息却更丰富。城市社区是典型的陌生人社会,一些家庭甚至门到门都彼此不认识,需要大数据定位和社区摸排。农村地区则是典型的熟人社会,左邻右舍相互熟悉,小数据就可以一清二楚。将大数据与深数据结合起来使用,对于提高防疫决策的精准度和有效性大有裨益。

病毒入侵,大数据还可以做什么?

虽然很多应用在现在的疫情面前显得有些苍白无力甚至是痴人说梦,但是我们一定要因为相信而看见。

疫情猛于虎。1月23日武汉封城,1月24日广东等多个省份或直辖市启动重大突发公共卫生事件一级响应,截至1月24日17时,全国累计确诊887例新型冠状病毒肺炎,除西藏和青海两省外,全国各地均出现不同数量的确诊疫情,武汉确诊549例。

一场没有硝烟的战争正在进行中。跟2003年SARS爆发时不同,武汉肺炎疫情爆发时,互联网已成为主要的信息平台,通过搜索引擎、信息流、社交网络、社交媒体、新闻客户端……人们得以实时获取疫情动态和防疫知识,也可以知晓和关切疫区人民的状态。

还有一点值得关注的是,2003年尚未出现的大数据,在这一次疫情中正在发挥作用。肺炎疫情中的大数据应用

1、人们在关心什么?百度指数大数据一清二楚。

多家新闻媒体援引百度指数数据进行了报道。

《大数据告诉你,疫情风暴中心的武汉人到底关心什么?》一文主要关注疫区中心的武汉人民的关切。1月23日,百度指数显示武汉地区“封城”、“武汉封城”的搜索指数迅速上升,在搜索地域分布中,武汉都是排第一的城市。



封城后,武汉用户搜索最多的不是“天价蔬菜”(该词百度指数热度反而不如北京上海),更关注的是“84消毒液”“体温计怎么用”“n95口罩”等自我防护关键词。同时“试剂盒”、“核酸检测”是当地用户关注的重点,这些关键词与病情确诊有关,这验证了武汉医疗资源特别是试剂盒紧张的现状。



《百度指数揭示了“新型肺炎”的那些影响》一文则呈现了全国网友的关注趋势变化。曾经春节期间最热指数非“红包”莫属,然而今年红包热度很稳定,“口罩”则成为飙升热词。



曾经的贺岁档电影关注度大幅下降,《唐人街探案3》的百度指数出现断崖式下跌,难怪贺岁片纷纷撤档。“蝙蝠”“果子狸”“帕劳(蝙蝠宴知名地方)”等疫情相关知识词汇则出现了不同程度飙升。

《互联网迎战新型肺炎,战胜疫情背后的无知和恐慌》一文则报道称,1月21日“新型冠状病毒+新型肺炎+武汉肺炎”三大关键词搜索指数较之前日均值上涨近100倍,达到118万。同时疫情最为严重的武汉、广州、北京等地也是“新型冠状病毒”搜索的高频地区。

……

百度指数成为新闻媒体了解和报道人们疫情关注点的重要工具,有些让人意外。曾经很多人认为移动时代搜索已经不再那么重要,然而从爆发疫情后用户的关注来看,重大突发事件时,搜索依然是人们第一个想到的获取信息和知识的渠道。

跟平时打发时间时的刷消息不同,在疫情这样的突发事件面前,人们不只是需要第一时间被推送实时新闻,同时更有主动的获取信息和知识的需求,因为这种时候人们的需求是非常明朗的,而搜索则是满足主动信息获取需求的第一工具,说到底,它可以提供权威准确的信息和知识,来回答人们心中的疑问。

2003年时百度只是一个简单的搜索引擎,贴吧、百科、知道均未上线。如今百度已经成为一个综合的内容入口,搜索、贴吧、资讯、知识产品(知道、百科、文库和经验)、信息流(百家号)、小度智能音箱诸多子产品,帮助人们获取信息与知识,百度指数综合百度旗下诸多产品用户大数据得出,可以回答“人们在关心什么”这一话题。

基于百度指数这样的大数据,我们就可以了解到一些真实状况。我朋友圈所有人几乎都只关注疫情,这个年还过吗?百度指数显示,1月23日,“春晚节目单2020”指数飙升到61842,“拜年祝福语2020”飙升到28263,这表明,尽管大家遇到了困难,但年还是要过的,生活还要继续,明天一定会更好。



2、人们都去了哪里?运营商和地图大数据知道。

网上流传的一张照片显示,某省份运营商尝试利用大数据画像来帮助卫生部门进行潜在疫情风险定位,该文件中从武汉漫游到某省,某省漫游到武汉的用户数一目了然。基于漫游数据,再结合号码实名制的身份信息,理论上可以对疫区漫出人员进行追踪和防控,进而降低乃至堵截疫情传播。只要用户不扔掉手机,不关闭手机,就可以被追踪到,这里面有用户隐私保护的问题,运营商自然是配合监管部门进行梳理分析,在相关法律法规框架内对用户大数据进行利用。



在精准防控外,地图则是另一个掌握用户迁徙轨迹的科技产品。人们不论如何出行,往往都会用到地图,基于此地图平台就可以形成宏观的出行大数据。百度迁徙应该是比较有代表性的一款产品,其基于地图大数据反映出人口流动轨迹,2014年推出时被央视用于报道春运,名噪一时,如今这款产品依然在服役,一篇名为《用大数据“预判”武汉疫情的高发区》中援引百度迁徙数据对武汉流出人口进行了分析,发现其人口主要流向了长三角、广东等地区以及周边城市,流入人口数量与当地疫情爆发数量呈现出一定的相关性。



像OTA平台、网约车出行平台、共享单车、航空公司这样的平台都有各自的出行大数据,只不过比较分散,且覆盖人群和出行场景都是比较有限的,因此其大数据在疫情中的作用不像运营商或者地图的这么大。

3、人们都在买什么?电商大数据全都知道。

疫情爆发后,尽量不出门的“宅”成为人们防疫的主要形式,不出门少出门,就能减少人口流动,不给社会添麻烦的同时,降低疫情传播的机会。这时候,像盒马鲜生这样的生鲜平台,京东/淘宝/苏宁等电商平台,就发挥着不可缺少的作用,保障人们的物质需求。

口罩是防御疫情的第一武器,淘宝数据显示仅1月20日和21日两天,淘宝上已经售出8000万只口罩。1月19日至22日期间,京东平台口罩累计售出超过1.26亿只、消毒液累计销售31万瓶,洗手液累计销售100万瓶。仅1月22日一天,口罩的销量环比上月日均,增幅高达48倍。

各家电商平台在监测到口罩销量飙升且部分不良商家不合理提价后,均出台限价措施,淘宝禁止商家涨价同时从聚划算百亿补贴拿出部分专项补贴口罩商家。



京东承诺口罩、消毒液、药品等不涨价的同时,1月24日宣布向武汉市分批捐赠100万只医用口罩及6万件医疗物资,以缓解当地医疗物资短缺的局面,1月24日下午3时许,首批N95口罩已经送达武汉同济医院、协和医院、武汉大学中南医院等医疗机构,送到了一线医护人员的手上。



从人们关心什么,到人们去到哪里,再到人们在买什么,大数据均能给出一些洞察,而这些洞察结果会被用于决策上:有的被用于卫生监管部门的防疫决策,有的被用于个人用户的防疫教育,有的被用于媒体的直观报道呈现…网上还有一个基于华南海鲜市场以及附近的支付大数据,来判断相关高危人群走向的应用,后来被证明是假的,但不得不说,这也是一个思路。当然,大数据应用的前提是隐私和安全,如果没有这两点,一切都是白扯。为什么大数据“存在感”这么强?

2003年,没有大数据这个概念。2013年,大数据概念才逐步风靡开来。为什么大数据应用今天存在感这么强?

首先,地方政府拥有最多且最重要的大数据。2003年非典后,我国建立了一套完整的疫情监控防治体系,数据是其中的关键部分,我们每天看到的疫情通报,各地确诊、疑似、观察、接触诸多数据,都是基于一个严密的机制各地层层上报、归集和汇总而来的,这套机制的底层同样有互联网信息系统在支撑。

国家为这个防治体系付出了很大的心血,只要不存在瞒报漏报虚报的人为过失,数据的汇总是十分迅速的,发布是十分及时的,信息是十分透明的。我们看到国家要求各地不得瞒报虚报漏报,也是想从源头上来抓数据准确性。从中也可以看出数据对疫情防控实在是太重要了,因为人们各种决策,都是基于数据,如果没有数据凭借个人经验或者主观感觉进行决策,是可能会出错的。

其次,移动互联网大发展成了大数据基础设施。2003年互联网方兴未艾,BAT才刚起步。如今互联网已进入移动互联网时代。跟互联网不同,移动互联网一方面与人们生活形成了更加紧密的联系,通讯、社交、搜索、短视频、资讯新闻、地图、支付、电商、外卖等等,都与生活息息相关,人们时时刻刻在用手机,时时刻刻在产生各种行为数据(有的是主动的比如搜索时输入关键词,有的是被动的比如刷信息流,看短视频,走路坐车)。另一方面,各种App以及运营商有了用户ID,可以知道用户身份,可将数据与用户关联起来。

移动互联网成为大数据基础设施,在应对新型冠状病毒肺炎时,卫生防疫部门可以利用大数据,宏观层面更科学地决策,微观层面进行全面的追溯与排查。

最后,AI技术的普及,则让大数据可以被更好地挖掘与应用。

2009年3G发牌,移动互联网在中国开始普及,距今已有十年时间。今天人们都在说后移动互联网时代已经来临,这一阶段最重要的新技术就是AI。AI本质就是大数据应用,它不只是产生了类似于刷脸支付、语音助理这样的应用,也可对大数据进行更好地挖掘洞察。在AI技术普及前,大数据早已存在,只不过缺乏利用,是被雪藏的富矿,AI普及后大数据价值爆发,因为AI有更强的洞察力,同时倒逼了算力的指数级提升,可以快速、准确和深度地对数据进行挖掘。

正是政府的重视、移动互联网的高速发展以及AI技术的普及,让大数据在这一次的疫情防控中,扮演了重要角色。疫情防控中应用大数据也得到权威专家认可。国家卫健委高级别专家组成员曾光就对媒体表示,“大数据的排查一定是重要的,特别在大城市里,每个单位、机构、学校都要去做这样的工作,不忽略不漏掉每一个人。”但他同时提醒大家:“大数据实施并不容易,特别是在人流密集的地方,疫情防控存在极大的不确定性,而且运用大数据,同时需要人与人的交流与沟通。即使大数据正在发挥作用,更要主动配合个人防护,才能有效避免病情的扩散风险。”

简单地说,就是大数据很重要,然而却不是万能的,人,才是疫情防御中的关键决定因素。实际上,从肺炎疫情的防控来看,大数据虽然已经在扮演角色,然而依然有很多有待深挖的地方,我们期待未来中华大地不要再有任何大的疫情,然而实事求是地说这是不现实的,正是因为此,我们更要思考,如果有下一次疫情,大数据可以做什么?科技又可以做什么?防御疫情大数据还能做些什么?

理论上来说,大数据可以做得更多。

第一个是对人口流动、搜索、医疗等数据进行AI挖掘、预测,发现趋势防患于未然。

武汉疫情防御中,大数据只反映出现状,如果能够未卜先知,预测到疫情的爆发,今天形势就不会如此严峻。虽然看上去这太难,但人类抗击疫病传播时早已在尝试应用AI+大数据进行预测。早在2008年,Google便推出了Google Flu,利用人们的搜索查询记录来发现流感的爆发,它甚至比美国卫生部门提前两周发现了2009年的猪流感大流行,然而这种方法倾向于高估疾病流行的严重程度,容易引发社会恐慌,最后被Google叫停。



2014年,百度预测上线“疾病预测”,利用用户的搜索数据,并结合气温变化、环境指数、人口流动等因素建立预测模型,实时提供几种流行病的发病指数。搜索引擎的预测逻辑均是:看用户关心什么,因为用户去医院诊疗前往往会先搜索一下。

第二个是智能调度医疗防护资源。

电商平台均发现了武汉等疫区医疗防护物资短缺的趋势,然而只是发现趋势是不够的,因为这解决不了医疗防护资源调配的问题。基于趋势发现,通过大数据,进行智能供应链管理,让物资以最短物流路径,最短在途时长从生产线到达疫区就至关重要。

现在电商平台已在发挥大数据+供应链的优势,进行智能调度来最大化降低疫区医疗防护物质短缺的情况,京东大数据研究院首席数据官刘晖在接受央视采访时表示:我们正在发挥供应链资源的优势,与各品类开展自营合作的核心品牌厂家紧密沟通互动,推动它们加班生产、优化库存。

当商品被卡在了生产环节时,怎么调度都是不够的。不过,如果能够结合第一点,即疫情的大数据预测,特别是分区域的预测,再进行有的放矢的预生产、预调拨,就可以有效降低物资短缺、物价波动的情况,理论上还可结合IoT技术,对捐赠的医疗物资去向进行精准追踪,确保它们能在第一时间到达最紧缺的地方,避免出现压在仓库的情况。

第三个是甄别谣言、假消息和错误消息。疫情来了,所有人高度关注,各种消息满天飞,真真假假,要每个用户去甄别消息不现实,封堵消息则会造成更大恐慌,甚至给谣言滋生创造土壤。针对这样的情况,互联网大平台上线了辟谣功能,然而对于社群、社交网络上的一些碎片化消息,特别是像截图、段子、短视频这样的假消息,依然缺乏有效治理。针对此,可结合社会化举报机制、专家审核机制以及AI识别机制,对一些错误的图像和文字内容进行智能识别和清理。

第四个是机器人诊疗,降低医护人员风险。医护人员是从不缺席的白衣天使,今天依然冒着感染风险奋战在疫情一线,很多医院医护人员的请战书都让人泪目。有没有什么科技可以让医护人员更轻松?

看到新闻说,美国第一例SARS冠状病毒在西雅图确诊后随即被送往华盛顿一家医院的特殊病原体科,为了避免这种疾病在医院内传播爆发院内感染,该医院的医生一直使用机器人诊治这名病患。该医疗中心的负责人乔治狄亚兹(George Diaz)接受卫报访问时表示,他坐在400平方英尺的隔离病房外操作拥有摄影机、麦克风跟听诊器的机器人,以随时确认患者的状况,而不需要通过医护人员不断监看患者状况。这家医院的特殊病原体科成立于2015年,主要是要应对2013到2015年爆发的埃博拉病毒问题。类似于这样的机器人诊疗,真的很希望未来能够普及。



AI+大数据在疫情管控上应用空间还有很多,比如通过车脸识别来发现疫区车辆进行管控,比如智能问诊对涌来的恐慌性求诊人群进行分流……虽然很多应用在现在的疫情面前显得有些苍白无力甚至是痴人说梦,但是我们一定要因为相信而看见。84岁高龄依然奋战在一线的钟南山老院士,大量的一线医务卫生人员,后台的医疗卫生科研工作者是防控疫情的关键战士,而科技能够做到的就是减轻这些英雄的负担,给他们提供更好的工具,让他们更高效、更心安、更安全。

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