病毒传播行踪难觅大数据实现疫情可预测、可追溯
科技日报记者 瞿剑
中国工程院院士、国家卫健委高级别专家组成员李兰娟日前在就疫情防控答疑网友时表示，提倡借助大数据手段进行信息收集处理，帮助发现、控制传染源。
在当前疫情叠加春运返程高峰，使行踪难觅的病毒传播路径更增添不确定性的严峻形势下，被寄予厚望的大数据技术能起到什么独特作用？且听专家揭秘。
这是近日在网络上流传甚广的、对病毒传播模式的图示
如今，大数据技术已经渗透社会生活的方方面面，而在此次新型肺炎防控中，“
‘大数据+流行病学’创新也有多个实战应用场景”，国内大数据技术应用龙头企业美亚柏科技术负责人表示。
应用一：疫情态势研判，帮助疫情防控部门找到工作重点区域、重点人群和重点场景，为各级疫情防控指挥部提供数据支撑、辅助决策支持和联动指挥的依据。
该技术负责人介绍，作为国内电子数据取证行业龙头企业、网络空间安全及大数据信息化专家，国投集团旗下国投智能所属美亚柏科自1月21日开始，其位于北京、广东、云南、海南、内蒙等省份以及厦门、福州等地的大数据团队陆续接到指令，第一时间赶赴现场开展大数据分析工作。
大数据团队为北京、云南、广东、福建等十个省市的执法部门统计和掌握由疫情重点区域进入本地的人员和车辆的活动情况提供技术支持，协助执法部门统计疫情可能扩散的范围和趋势，落查确诊、疑似病例人员的相关信息，以便应对紧急情况。
应用二：疫情传播路径分析。基于大数据融合分析能力，综合分析确诊、疑似人员和活动轨迹，及时公开，方便群众自查。与此同时，通过数据联动确定接触人员清单，快速找到可能感染的人员，及时预防。
以美亚柏科帮助建设的城市公共安全管理平台为例，在疫情期间，可提供疑似病例交通、住宿等信息，以及与其接触的人员信息，并进行研判上报，为感染源的及时阻断和防控提供数据支撑。
这是城市公共安全管理平台界面截图，该大数据平台在疫情防控工作中发挥了重要作用。
应用三：精准防疫。这是疫情防控中最棘手的问题，也是大数据要着重解决的问题。
在疫情防控中，“无症状传染”及“无意识接触者”是难点。李兰娟院士表示，“无症状传染”给预防带来很大难度。
所谓无意识的密切接触者，指那些没有明显症状的病毒携带者，他们不知道自己携带了病毒、或者也不知道自己是怎么被感染的、而且流动性又很大的人群。
对无意识密切接触者人群的发现和控制，是此次疫情的二代甚至三代患者数量控制的关键。只有所有无意识的密切接触者都被找出，并隔离治疗，疫情才能结束。
该技术负责人解释，媒体曾报道浙江一位病人，他本人说他患病了，但从未接触过武汉来的人，也没有接触什么感染者，却被感染了。通过大数据查询，才发现他已经接触了三位来自重点疫区武汉的人。
另一个例子是一名出租车司机为疑似病例，由于每天接触人员众多，很难准确描述并追踪。执法部门通过大数据建立相关分析模型，可以画出他的接触关系图，充分挖掘出他的密切接触人群，追踪溯源，对疫情进行精准防控。
