以“數(shù)”制“疫”大數(shù)據(jù)如何推動(dòng)疫情防控

王雄

2020年開(kāi)年之際，新型冠狀病毒肺炎疫情洶涌而至。面對(duì)新型冠狀病毒肺炎威脅，利用大數(shù)據(jù)這一技術(shù)手段可提供重要幫助，城市管理者也可在新型智慧城市建設(shè)的過(guò)程中獲取很多疫情防控和城市管理的經(jīng)驗(yàn)。

大數(shù)據(jù)推動(dòng)疫情防控的三大手段

面對(duì)緊急突發(fā)的公共衛(wèi)生事件及多方來(lái)源的海量數(shù)據(jù)，如何聯(lián)合政企單位科學(xué)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，為公眾提供更完整、連續(xù)、準(zhǔn)確和及時(shí)的防疫信息，為專家提供追溯疾病源頭的方法，為決策者提供傳染病發(fā)展的趨勢(shì)，是大數(shù)據(jù)應(yīng)用于防疫的三大重要任務(wù)。

可分析“涉疫”人員流動(dòng)軌跡。通過(guò)集成電信運(yùn)營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)公司、交通部門等單位的信息，大數(shù)據(jù)可以分析出人員流動(dòng)軌跡。具體來(lái)說(shuō)，利用數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，一方面可以通過(guò)手機(jī)信令等包含地理位置和時(shí)間戳信息的數(shù)據(jù)分析繪制病患的行動(dòng)軌跡；另一方面，根據(jù)病患確診日期前一段時(shí)間的行動(dòng)軌跡和同行時(shí)間較長(zhǎng)的伴隨人員，大數(shù)據(jù)可以推斷出病患密切接觸者。綜合分析確診病患、疑似病患和相關(guān)接觸者的行動(dòng)軌跡，可以準(zhǔn)確刻畫(huà)跨地域漫入、漫出的不同類別人員流動(dòng)情況，這既為精準(zhǔn)施治提供了有力指導(dǎo)，也為預(yù)測(cè)高危地區(qū)和潛在高危地區(qū)提供了有力依據(jù)。

可追溯傳染病源頭。利用人工智能、深度學(xué)習(xí)等新興技術(shù)，聯(lián)合出行軌跡流動(dòng)信息、社交信息、消費(fèi)數(shù)據(jù)和暴露接觸史等大量數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)建模，可以根據(jù)病患確診順序和密切接觸人員等信息定位時(shí)空碰撞點(diǎn)，進(jìn)而有望推算出疾病傳播路徑，為傳染病溯源分析提供理論依據(jù)。

可通過(guò)高危人群預(yù)測(cè)疫情發(fā)展態(tài)勢(shì)，即確診病患和病患密切接觸者的運(yùn)動(dòng)情況，結(jié)合疫情新增確診、疑似、死亡和治愈的病例數(shù)，借助傳播動(dòng)力學(xué)模型、動(dòng)態(tài)感染模型和回歸模型等大數(shù)據(jù)模型和技術(shù)，不僅可以分析展示發(fā)病熱力分布和密切接觸者的風(fēng)險(xiǎn)熱力分布，還可以預(yù)測(cè)疫情峰值、拐點(diǎn)等重要信息。根據(jù)預(yù)測(cè)的疫情發(fā)展態(tài)勢(shì)，衛(wèi)生部門可以針對(duì)發(fā)病熱力分布，對(duì)重點(diǎn)區(qū)域強(qiáng)化衛(wèi)生措施。依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)熱力分布，對(duì)可能擴(kuò)散的區(qū)域提前陳設(shè)防疫防控資源，避免出現(xiàn)二次爆發(fā)、局部爆發(fā)和多點(diǎn)爆發(fā)。同時(shí)，疫情發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)對(duì)于政府部門確定復(fù)工時(shí)間、出臺(tái)公共管理和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的措施都將起到很重要的作用。無(wú)論對(duì)決策者還是普通人，心中有“數(shù)”，才能提前陳設(shè)，防患未然。

數(shù)據(jù)采集手段及流傳仍存問(wèn)題

雖然大數(shù)據(jù)在精準(zhǔn)防疫和決策支持方面可以發(fā)揮重大作用，但從我國(guó)此次應(yīng)對(duì)新型冠狀病毒感染的肺炎疫情來(lái)看，仍有很大空間值得挖掘和提升。為了進(jìn)一步推動(dòng)大數(shù)據(jù)助力疫情防控，以下3個(gè)問(wèn)題亟需得到解決。

1.數(shù)據(jù)采集手段原始，質(zhì)量較低。一些政府部門和基層組織在采集疫情相關(guān)數(shù)據(jù)仍然采用手工作坊式的人海戰(zhàn)術(shù)。在采集時(shí)通常采用手工填表、打電話等方式，這既給基層工作人員增加負(fù)擔(dān)，也無(wú)法保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性。例如，在采集患者個(gè)人信息時(shí)，由于沒(méi)有區(qū)分所留手機(jī)號(hào)到底屬于病患還是其家屬，運(yùn)營(yíng)商系統(tǒng)核驗(yàn)時(shí)就會(huì)存在大量身份證號(hào)與手機(jī)號(hào)不一致的情況，導(dǎo)致后續(xù)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和真實(shí)性模糊。

2.數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)存在隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。為應(yīng)對(duì)新型冠狀病毒的防疫需求，有關(guān)部門第一時(shí)間制作了隱去個(gè)人隱私信息的確診患者相同行程查詢工具，但在原始數(shù)據(jù)上報(bào)過(guò)程中，數(shù)據(jù)還是遭到了不同程度泄露，這給被泄露人的生活帶來(lái)了極大不便。

3.跨地區(qū)、跨層級(jí)和跨部門的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)難以實(shí)現(xiàn)。大數(shù)據(jù)的核心在于互聯(lián)互通。針對(duì)個(gè)人的行為分析，手機(jī)信令僅能提供較為粗糙的移動(dòng)軌跡，對(duì)區(qū)域性分析結(jié)果影響較小。但對(duì)于軌跡精確度要求高的防疫場(chǎng)景，則需要更多例如火車、飛機(jī)、共享單車、網(wǎng)約車、搜索引擎和社交媒體等更多維度跨層級(jí)和跨領(lǐng)域的信息。目前，不同企業(yè)和政府部門的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)“孤島”形態(tài)，數(shù)據(jù)亟需高效整合，才能更好應(yīng)用于疫情治理。

打破“孤島”形態(tài)

基于以上提出的問(wèn)題，面對(duì)蔓延的疫情形勢(shì)，建議有關(guān)部門在以下3個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)和強(qiáng)化。

一是提升采集手段，強(qiáng)化數(shù)據(jù)校驗(yàn)。要通過(guò)各種技術(shù)手段，避免數(shù)據(jù)低效采集。例如，各地疾控部門對(duì)于患者的流行病學(xué)調(diào)查，除了通過(guò)對(duì)患者直接的調(diào)查采訪外，還應(yīng)從有關(guān)部門采集患者的手機(jī)信令數(shù)據(jù)、交通出行數(shù)據(jù)，甚至是微信、支付寶等基于位置服務(wù)的數(shù)據(jù)（LBS數(shù)據(jù)）。這些數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度往往比手工采集要高得多。此外，還需要進(jìn)行多方數(shù)據(jù)校驗(yàn)，從源頭上提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析奠定良好基礎(chǔ)。

二是保護(hù)病患隱私，加強(qiáng)安全規(guī)范。越是緊急狀態(tài)，越需要加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)，否則會(huì)引發(fā)公眾不必要的猜測(cè)和恐慌。政府機(jī)構(gòu)在信息發(fā)布中，應(yīng)堅(jiān)守2個(gè)原則：一是脫敏原則，發(fā)布內(nèi)容要“經(jīng)過(guò)處理無(wú)法識(shí)別特定個(gè)人且不能復(fù)原”；二是非必要不公開(kāi)原則，發(fā)布內(nèi)容應(yīng)限于與疾病傳播和公眾防疫相關(guān)，例如日本厚生省拒絕發(fā)布患者的國(guó)籍?dāng)?shù)據(jù)就體現(xiàn)了這一原則。

三是打破數(shù)據(jù)“孤島”，高效運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)。對(duì)于政府部門來(lái)說(shuō)，當(dāng)前亟需打通各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)“孤島”，綜合衛(wèi)生、通信、交通、公安、人口和氣象等多維度數(shù)據(jù)，進(jìn)行更加深入的綜合分析計(jì)算。同時(shí)，在進(jìn)行疫情態(tài)勢(shì)分析預(yù)測(cè)時(shí)，也應(yīng)不斷根據(jù)更新的數(shù)據(jù)調(diào)整和優(yōu)化模型與算法，提升預(yù)測(cè)模型和算法的準(zhǔn)確性。

城市大數(shù)據(jù)平臺(tái)未來(lái)城市疫情防控的利器

回顧此次疫情防控的信息化舉措，有很多經(jīng)驗(yàn)也有很多教訓(xùn)。盡管許多城市正不斷在加強(qiáng)智慧城市建設(shè)，但此次突發(fā)的公共衛(wèi)生事件，是真正檢驗(yàn)一個(gè)城市“智慧化水平”的大考。目前城市的基層管理長(zhǎng)期靠突擊式、運(yùn)動(dòng)式執(zhí)法，管理治標(biāo)不治本。對(duì)此，還應(yīng)加強(qiáng)智慧城市建設(shè)，設(shè)立城市大數(shù)據(jù)平臺(tái)，甚至推廣數(shù)字孿生城市這一概念。

在智慧城市建設(shè)初級(jí)階段，由于技術(shù)能力、標(biāo)準(zhǔn)框架和頂層設(shè)計(jì)不成熟，大多數(shù)城市重建設(shè)而輕應(yīng)用，數(shù)據(jù)“聚而不通、通而不用”的情況比比皆是。然而，在疫情防控的嚴(yán)峻局面下，精確詳實(shí)的數(shù)據(jù)歸集和實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的信息發(fā)布顯得尤為重要。因此，搭建城市大數(shù)據(jù)平臺(tái)的重要性不言而喻。

城市大數(shù)據(jù)平臺(tái)就是采集與城市運(yùn)行相關(guān)的信息，進(jìn)行集中存儲(chǔ)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)治理等環(huán)節(jié)建立的一個(gè)城市數(shù)據(jù)綜合處理中樞，并提供城市數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)。

城市大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以強(qiáng)化跨部門、跨行業(yè)的組織統(tǒng)籌力度，提升信息資源整合水平，全面加快城市信息資源的有序匯聚，深度共享、關(guān)聯(lián)分析、高效利用，為政府、企業(yè)和市民提供跨層級(jí)、跨地域、跨部門和跨業(yè)務(wù)的協(xié)同服務(wù)，最大程度地展現(xiàn)城市“智慧”。

數(shù)字孿生城市將基于大數(shù)據(jù)集成和大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)高效的協(xié)同治理。將城市基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、政府服務(wù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，醫(yī)療、交通等實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，加入地理實(shí)體，而地理實(shí)體又加載到城市信息模型中，形成實(shí)體、模型、數(shù)據(jù)一體化。這樣的全局?jǐn)?shù)據(jù)匯總的城市指揮中樞，能使城市的指揮者從全局的視角洞察城市的運(yùn)行態(tài)勢(shì)和運(yùn)行規(guī)律，在疫情防控等方面不會(huì)因數(shù)據(jù)而“捉襟見(jiàn)肘”。通過(guò)城市特征的抽取，管理者能及時(shí)掌握包括疫情防控在內(nèi)的多種公共管理數(shù)據(jù)，綜合各個(gè)角度分析疫情發(fā)展動(dòng)態(tài)，便于有的放矢、精準(zhǔn)施策。這都是未來(lái)各地政府提升包括防控疫情在內(nèi)的社會(huì)治理能力的關(guān)鍵方向。

面對(duì)這場(chǎng)疫情風(fēng)暴，各級(jí)地方政府迎來(lái)治理能力的大考，大數(shù)據(jù)在其中發(fā)揮出了關(guān)鍵作用，但仍然有提升空間。福禍相倚、危中有機(jī)，如能深刻總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)政府決策科學(xué)化、社會(huì)治理精準(zhǔn)化、公共服務(wù)高效化，必然將更好地保障人民群眾的獲得感、幸福感和安全感。