杜娟

春節(jié)假期已近尾聲，返程高峰即將到來，新型冠狀病毒肺炎疫情防控工作進入關(guān)鍵期。1月29日召開的中央應(yīng)對疫情工作領(lǐng)導小組會議對此作出判斷“當前疫情正處于擴散階段，局部地區(qū)有迅速上升趨勢”。在此背景下，如何有效防控疫情“返程傳播”成為對戰(zhàn)疫情的重中之重。

相較于17年前的SARS，此次疫情表現(xiàn)出更強的傳播性，感染人數(shù)曲線更為陡峭，對于疾病防控提出更高挑戰(zhàn)。好在17年來，中國在疫情防控方面已建立了更加完備的制度體系、保障策略、應(yīng)對措施，信息披露也更加及時透明，再加上大數(shù)據(jù)等創(chuàng)新科技的快速發(fā)展，在疫情防控工作中起到重要作用。目前已有微信、360等互聯(lián)網(wǎng)平臺上線“確診患者交通工具同乘查詢系統(tǒng)”“疫情數(shù)據(jù)實時更新系統(tǒng)”“發(fā)熱門診分布地圖”等功能。

大數(shù)據(jù)追蹤傳播路徑

在1月28日央視《新聞1+1》，國家衛(wèi)健委高級別專家組成員李蘭娟院士連線白巖松時表示，專家正利用大數(shù)據(jù)技術(shù)梳理感染者的生活軌跡，追蹤人群接觸史，成功鎖定感染源及密切接觸人群，為疫情防控提供寶貴信息。

李院士在連線中提到，某位患者曾表示自己并無重點疫區(qū)接觸史，但經(jīng)過大數(shù)據(jù)排查，發(fā)現(xiàn)其曾經(jīng)至少接觸過三位來自重點疫區(qū)的潛在患病人士?？梢姶髷?shù)據(jù)技術(shù)通過追蹤移動軌跡、建立個體關(guān)系圖譜等，在精準定位疫情傳播路徑，防控疫情擴散方面的重要作用。

追蹤移動軌跡、建立關(guān)系圖譜，在大數(shù)據(jù)技術(shù)日漸成熟的今天已不是新聞，在位置數(shù)據(jù)方面，除了航空、鐵路、公路、輪渡等交通部門統(tǒng)計的出行數(shù)據(jù)外，在用戶授權(quán)的前提下，中國移動、中國聯(lián)通、中國電信三大運營商基于手機信令能夠有效定位用戶的手機位置，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也可以通過App授權(quán)調(diào)用用戶手機位置數(shù)據(jù)。此外，地圖、打車等App提供的移動出行服務(wù)，電商、外賣平臺等App內(nèi)的送貨地址數(shù)據(jù)，以及移動支付位置數(shù)據(jù)等，也可以作為位置數(shù)據(jù)的有效補充。而關(guān)系圖譜則可通過各類社交平臺、通信網(wǎng)絡(luò)、通話記錄、轉(zhuǎn)賬記錄等數(shù)據(jù)搭建。

將不同時間段的授權(quán)位置數(shù)據(jù)進行縱向串聯(lián)，能夠有效繪制出手機持有者的移動軌跡。這類個體數(shù)據(jù)，正如李蘭娟院士提到的，可以用于追蹤被感染者的疾病傳播路徑、定位感染源，配合關(guān)系圖譜更可鎖定被感染者曾經(jīng)接觸過的人群，以便及時采取隔離、治療等防控措施，避免疫情更大范圍擴散。為防控春運返程高峰時可能發(fā)生的傳染事件提供有效工具。

而將這些個體數(shù)據(jù)集合形成的群體數(shù)據(jù)，則能夠清晰顯示重要疫區(qū)的人員流入及流出方向、動態(tài)及規(guī)模，如百度、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)均已基于授權(quán)數(shù)據(jù)制作此次春運期間的人口遷徙地圖，可據(jù)此觀察各城市的人口流入、流出狀況，尤其是重點疫區(qū)人口流出方向。這些數(shù)據(jù)有利于定位疫情輸出的主要區(qū)域、預測地區(qū)疫情發(fā)展態(tài)勢、預測地區(qū)潛在染病人群，為疾病防控部門及地區(qū)政府分類制定春運返程計劃、有針對性地出臺交通管制措施等提供決策支撐。

除此之外，將同一時點不同個體的位置數(shù)據(jù)進行橫向整合，還能夠清晰展現(xiàn)出特定時間點曾經(jīng)到過疫情高風險地區(qū)的人群，并可據(jù)此監(jiān)測人群密度及動向，如某大數(shù)據(jù)公司以疫情始發(fā)地為分析重點，利用位置數(shù)據(jù)定位自2019年11月起曾經(jīng)去過疫情始發(fā)地的人，為潛在感染者的發(fā)現(xiàn)及自我隔離等提供信息參考。而這些人群密度地圖、高染病區(qū)域地圖、地區(qū)交通管制措施等數(shù)據(jù)信息還能為個人規(guī)劃返程路線提供有效參考。

大數(shù)據(jù)構(gòu)建疫情發(fā)展模型

面對新型冠狀病毒肺炎確診人數(shù)的持續(xù)增長，大眾密切關(guān)注疫情的傳播態(tài)勢。疫情還會傳播多久？感染者還會大幅增加嗎？哪里感染風險高？何時能夠進入安全期？傳染源都有哪些？

要解決這些問題，需要找出關(guān)鍵影響因素、分析疫情傳播特征、搭建疫情發(fā)展模型，這其中大數(shù)據(jù)可發(fā)揮關(guān)鍵作用。

首先是優(yōu)化數(shù)據(jù)采集。在大數(shù)據(jù)技術(shù)廣泛應(yīng)用之前，醫(yī)療數(shù)據(jù)采集具有明顯的滯后性，這對在疫情傳播早期階段快速獲取傳播數(shù)據(jù)、分析疫情傳播機理造成制約。而借助于醫(yī)療數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)、各類智能設(shè)備數(shù)據(jù)歸集渠道等，大數(shù)據(jù)時代的疫情傳播數(shù)據(jù)采集更為及時、準確，可定位到個體、某一具體街區(qū)等，為疫情發(fā)展模型的搭建提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

其次是豐富數(shù)據(jù)維度。除醫(yī)療數(shù)據(jù)外，疫情傳播往往還涉及氣候溫濕度、地質(zhì)、交通、社會行為、城市衛(wèi)生等多維度因素影響，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展使得這些影響因素均可以數(shù)據(jù)形態(tài)展示，同時使得多維度、大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理成為可能，可實現(xiàn)上萬量級的影響因子建模，這極大地豐富了疫情發(fā)展模型的分析維度，對于定位疫情傳播的關(guān)鍵影響因素，并據(jù)此提出針對性防治建議有重要作用。