叶于林 于继伟 刘显胜 周萌萌 吕志博

0 前言

自新冠肺炎发生以来，面对这场没有硝烟的战争，在党中央坚强领导下，全国各族人民万众一心，同舟共济，守望相助，共克时艰，采取了及时有力的举措，坚决打赢这场疫情防控的人民战、总体战、阻击战，目前已得到有效控制，整体趋势向好。回溯这次疫情防控全过程，从疫情研判到情况处置，从专家建议到管理决策，从传染源控制到智能诊断，从药物筛选到疫苗研制，从防疫物资生产到紧急调度等，无一不印证了“大数据”技术在其中发挥出的快速、精准、智能、便利、真实的巨大优势和作用，为疫情防控坚定了必胜信心，提供了有力保证[1-3]。

1 大数据在新冠肺炎疫情防控中的应用

1.1 疫情预警

大数据通过对海量的数据进行相关性挖掘分析，可以预测某一复杂事件的规律，做到提前预警[4]，传染病的防控也不例外。2009 年2 月，谷歌公司的工程师在《自然》上发表了一篇题目为《利用搜索引擎查询数据检测禽流感流行趋势》的论文，利用统计某个地区的用户搜索词，来预测流感的发生，并设计了一个流感预测系统GFT（Google flu trends），宣称该系统可以比美国疾病控制与预防中心（CDC）预测流感趋势还要快，可提前2 周发布流感预警信息，准确率居然高达96%。论文一发表，很多人感到匪夷所思，该系统不去研究流感病毒本身有什么特征，仅凭着互联网上的搜索词，就可以预测流感？简直是逆天了，这个消息一下子轰动全世界。

其实，仔细研究分析该论文，有力的印证大数据通过相关性分析的预测作用，如在某一个区域某一段时间，有大量有关流感的搜索指令，那么就可能存在一种潜在的关联，在这个地区，就有很大可能性存在对应的流感人群，相关部门就值得发布流感预警信息。因为有人感冒了，或者快感冒觉得不舒服，就会上网去查一查“感冒吃什么药好”、“哪里有卖感冒药的”、“嗓子不舒服是什么原因”，或者是“什么原因会导致咳嗽”等，这些搜索词就成了分析是否具有流感趋势的数据，同时流感一般具有传染性，所以如果这样的情况形成了一个高峰，就可以考虑发布流感预警了。

但是，为什么这次新冠肺炎疫情大数据预警来得晚，且基本上没有起到预警作用。这值得我们深思。粗略地分析一下原因，首先是传染病根本没有被列为互联网界关注的优先点；其次是疾病控制与预防中心没有相关的大数据分析平台，或者是有，但没有起到作用；再次是在发现不明肺炎之初，医疗机构的信息中心的技术人员敏感性不够，没有能够根据十几病例的病情分析出人传人，没掌握住病毒控制的主动权。因此，有了这次新冠肺炎疫情的深刻教训，国家应该大力重视利用大数据等其他高科技信息技术进行疫情预警，做到防患于未然。

1.2 追踪传染源

在传染病的防控过程中，控制传染源、追踪密切接触者至关重要。如何利用高科技技术手段快速准确的追踪传染源，并有效的控制，避免传染进一步扩大，在这次疫情防控中，大数据实实在在的“大秀”了一把。武汉市封城前将近500 万人流出，如何实现快速精准追踪到这500 万人，并追踪与其密切接触过的人，电信大数据、交通大数据、电力大数据等提供了强大的支撑作用。

现在手机已经成为我们个人的另一张身份证，目前我国独立移动通讯用户的普及率约为82%，几乎具有独立活动能力的人群都拥有一部手机，且实行了手机用户的实名制，从手机用户就可以识别持有人的身份。因此，可利用电信大数据进行基站定位追踪，一般手机在待机的时候，用户从一个地方移动到另一个地方，这个时候手机要不断接收基站发出的测量信号，读取基站测量信号，即选择新的地方，在非待机的时候可实现基站切换，从而进行定位，且速度快，但定位精度不够。为提升定位精度，可进一步采用全球导航卫星和数字地图系统，因为现在我们用的大多为智能手机，且大多都具有全球导航卫星的接收能力，定位精度一般数十米，当然更好地可以做到米级，但是室内是做不到的。再加上数字地图系统的应用，可进行街道扫描，进而可定位到每一栋楼。但前提是手机用户必须下载数字地图的APP，开机并启用了定位功能，才能把变化的位置信息发送给GPS，进而确定其身份位置。同样，电信大数据通过手机定位，也可以知道这个用户是不是来自疫区，是否到过疫区，可以用于个人自证有无疫区行程；通过计费数据，可以知道用户平时比较密切的联系人，就可以确定是否为用户的密切接触者。

此外，也可以结合交通大数据，通过对离开武汉的航班、轮船、火车、公交车辆进行追踪来确定离汉人员身份，但交通大数据更重要的是用于同行人及密切接触人员的确定。通过电力大数据对用电情况的综合分析，也可以确定一个家里边是否有人在家，是否有人回来。在这次疫情防控中，国网电力杭州公司，就开发出大数据分析的算法，通过对采集的1 000 多万条数据进行分析，能够很好的知道，有没有居家隔离的人，有没有独居的人，社区就可以根据这个来判断来做针对性地服务。

有了以上的数据，怎么来决定疫情的传播？国际上通常用一种叫SEIR 传染病模型。它把人群分成四类，S（Susceptible）易感者，指未得病者，但缺乏免疫能力，与感染者接触后容易感染；E（Exposed）暴露者，指接触过感染者，但暂无能力传染他人，对潜伏期长的传染病使用；I（Infectious）感染者，指已经感染的人，可以传播给 S 类，将其变为 E 或 I 类成员；R（Recovered）康复者，指被隔离或因病愈而具有免疫力的人。通过以上模式，采用大数据技术对其进行计算分析，可以得出传播预测，为疫情防控精准施策，提供了有价值的参考意见。

1.3 智能诊断

大数据根植于人工智能，为人工智能的机器学习提供原料，两者相互结合将释放出具大的能量[5]。在本次疫情防控中，新冠肺炎患者的核酸检测，取样主要是通过口腔部来取样进行检测，但实际上这里感染并不算严重，肺部才是最严重的。因此，检测结果有一定的误差，如需确诊还需进行肺部CT 扫描。对扫描出的大量CT 照片，如果一张张看耗时又耗力，况且时间也不允许，因为时间就是生命。利用医学大数据，主要包括以前拍摄的CT 照片、医生的诊断结果意见及相关的医疗经验，结合人工智能技术，进行机器学习，研发出CT 影像大数据分析评价系统，通过系统就可以把CT 照片还原回一个3D 三维的肺，比较容易看清肺部有没有纤维化，有没有变毛玻璃状，有没有病灶，然后进行智能综合病理分析，高效、精准给出诊断结果。过去医生可能要花几个多小时，现在几分钟就可以完成。在这次疫情中，大数据在智能诊断中实现了从直觉判断到数据推导的转变，为疫情防控赢得了宝贵的时间。此外，大数据在病毒检测、基因序列分析、宿主分析等都起到了关键性的作用。

1.4 防疫物资生产调度

疫情大规模爆发后，防疫物资器材生产与紧急筹措调度供应是打赢这次防疫阻击战的重要保障，多生产一个口罩、一套防护服、一瓶试剂、一台医疗设备，精准对接，按时达到，就能有效挽救更多危重症患者的生命，大数据在其中起到了至关重要的作用。比如，海尔公司研发的疫情医疗物资信息共享资源汇聚平台，一方面连接着医院、政府、社区等，多达1 000 多家，发布了需求5 000 多万件；另一方面连接着能生产医疗物资的企业和能支持援助的民间组织、团体、个人以及国家、国际友人，打通供求上下链条，实现了抗疫资源的精准对接。此外，它的采购不只限于中国，甚至还到了全球。湖北省由志愿者开发了一个医疗物资需求平台，该平台主要从互联网上爬取数据，然后按城市医院类别进行分类，登出需求、运输及联系方式供物资供应企业查询。四川省开发了防控应急物资的管理系统，把物资的入库、调度、审批、库存、日常消耗需求汇总在一起，进行智能分析，实现物资的合理调度，提高了应急物资配置的调度效率。浙江省宁波市也搭建起了数字化防疫平台，有7 300 多家企业、15 000 多名员工做了登记，复工的同时让防疫工作可溯可控，从而保证了急需防疫物资生产扩能。这些智能平台、决策系统，有了“大数据”的帮助，充分发挥其效能，火力全开，全面助力疫情防控。

1.5 药物筛选与疫苗研制

在传染病防控过程中，“防”是首要任务，“控”是关键任务，如何从根本上进行控制，就需要药物和疫苗。本次发生的新冠肺炎，目前是还没有特效药用于治疗，在临床上主要采用老药新用，把一些过去抗艾滋病、流感的药物重新检验一下，看它有没有可能对新冠肺炎有效。但是，我们知道，目前已经上市的和临床实验的药物有近万种，一种一种来筛选，时间是很长的，这就需要通过大数据技术来对各大医药公司生产的药物的原始数据及临床数据进行智能分析筛选，起到事半功倍的作用。同样，新药和疫苗的研制总体过程也是比较长，主要包括药物的筛选、活性的评价、药理的分析、安全评价等，甚至到临床还要做很多工作，这就更需要人工智能药物研究平台，以大数据为技术手段，进行智能分析，从而为新药及疫苗研制奠定基础[6-7]。如清华大学药学院，研发的人工智能药物研发大数据平台，收集了以前冠状病毒研究中涉及的900 多个小分子的实验信息，利用大数据智能分析就大大加快药物的筛选。

1.6 疫情服务

在本次疫情防控中，为减少线下诊疗压力和交叉感染风险，各省各级各部门利用大数据信息技术，高效跟踪、筛查、预测疫情发展，为科学防治、精准施策、便民服务提供强有力的支撑。据不完全统计，疫情发生以来，基于“大数据”平台，全国推出的疫情服务小程序多达百余款，为广大民众提供口罩预约、疫情防控指南、疫情态势、防疫健康码、在线义诊、患者同程查询、康复者跟踪回访、在线教育、在线办公、复工疫情城市热力图等服务。武汉市政务服务和大数据管理局研发的“武汉战疫”小程序，市民可通过手机小程序随时了解疫情最新情况、查看定点医院病床使用情况、自查发热症状、查询发热门诊导航等疫情服务；广州市政府推出的“穗康”小程序，具有“健康自查上报”、“疫情线索上报”、“医疗物资捐赠”、“口罩预约购买”等多项在线服务功能；为缓解广大市民的焦虑情绪，武汉市协和医院开启了小程序网上门诊服务，为武汉市民提供线上服务。据腾讯官方数据显示，“腾讯健康”服务目前全国已有18 个省份多家医院接入了微信推出的城市服务“疫情专区”、“发热问诊”、“发热自查”等小程序，为广大用户提供在线免费问诊服务，这些程序虽“小”，但在疫情服务上却发挥了“大”作用，充分发挥了大数据的方便有利优势。

2 总结

最后，与17 年前的非典疫情防控相比，本次疫情防控在“大数据”科技的助力下，成了一场全民参与的科技信息战，实现了科学防治、精准施策，“大数据”也已成为这场没有硝烟的战役中克敌制敌的法宝，但是大数据也不是智慧医疗的唯一方法，需要跟其他信息技术结合，同时也要跟医学专业知识结合，才能发挥其巨大效能。因此，此次战役中“大数据+疫情防控”的创新模式，使得大数据应用环境进一步优化，已经给未来各个行业、领域探索“大数据”信息技术的应用，提供了一条高效可循的发展之路[8]。相信不久的将来，智慧城市、智慧交通、智慧家居等智能社会模式全面深入展开，将大大有利于服务生活，服务社会，服务全人类。