各位網(wǎng)友晚上好，我今天跟大家談一下“大數(shù)據(jù)助力疫情防控”。習(xí)總書記指出，要運(yùn)用大數(shù)據(jù)等手段加強(qiáng)疫情的溯源和監(jiān)測，這是對大數(shù)據(jù)作用的肯定，也是對互聯(lián)網(wǎng)界的一個(gè)要求。

現(xiàn)在手機(jī)已經(jīng)成為我們個(gè)人的另一張身份證。我們在2018年移動(dòng)通信普及率是112%，而全球是106%，獨(dú)立移動(dòng)通信用戶的普及率，也就是說扣除了一人多號，我們是82%，接近發(fā)達(dá)國家的水平，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及率高于全球的平均水平?？梢哉f，我們國家有獨(dú)立活動(dòng)能力的人群幾乎都有手機(jī)，而且中國實(shí)行手機(jī)用戶的實(shí)名制，從手機(jī)用戶就可以識別持有人的身份。

一般手機(jī)在待機(jī)的時(shí)候，用戶會(huì)從一個(gè)小區(qū)移動(dòng)到另一個(gè)小區(qū)，這個(gè)時(shí)候手機(jī)要不斷接收基站發(fā)出的測量信號。讀取基站下發(fā)的重選小區(qū)參數(shù)，選擇最優(yōu)小區(qū)，在非待機(jī)的時(shí)候?qū)嶋H上就是切換了。因?yàn)橛脩艨赡苁窃谝苿?dòng)的，而蜂窩半徑又比較密，因此，更新的時(shí)間要比較快。目前的更新是秒級，可以說具有實(shí)時(shí)性。

手機(jī)是根據(jù)什么定位呢？主要是利用基站，有幾種方法，可以改進(jìn)基站定位。如果說用比較好的方法，定位精度可以數(shù)十米，一般目前可能是一兩百米，5G基站更密，定位精度就更高。

當(dāng)然，除了基站定位以外，我們用全球?qū)Ш叫l(wèi)星和數(shù)字地圖都可以定位?，F(xiàn)在的智能手機(jī)比例已經(jīng)很高了，占手機(jī)用戶的比例能夠達(dá)到百分之八九十，而智能手機(jī)都裝了全球?qū)Ш叫l(wèi)星接收的能力。定位的精度一般數(shù)十米，更好的可以做到米級，但是無法定位室內(nèi)用戶。另外，數(shù)字地圖公司有它的一些方法來掃描這個(gè)街道，因此它的定位甚至可以到每一棟樓。

一般來講，手機(jī)用戶如果下載了這種數(shù)字地圖的APP，而且開機(jī)并啟用了定位功能，它就會(huì)隨著變化新的位置，發(fā)送信息給GPS。所以，能知道你所在的位置。當(dāng)然，它的定位精度比基站的方法要好得多。但是，只限于裝有數(shù)字地圖APP的用戶。我們有個(gè)比較知名的數(shù)字地圖公司，目前它現(xiàn)有用戶數(shù)是7個(gè)億（下載），占全國移動(dòng)用戶還不到一半，只有43%，所以說覆蓋面是有限的。但是，盡管電信的運(yùn)營商覆蓋定位用戶更多、更全面，但是精度并不一定比數(shù)字地圖公司更好。

這里邊，給出的是一個(gè)數(shù)字地圖公司的大數(shù)據(jù)地圖，它可以溯源，武漢春節(jié)前將近500萬人流到什么地方去，這里可以給出一個(gè)很好的走勢。

有了這些數(shù)據(jù)，怎么來分析疫情的傳播？國際上通常用一種叫SEIR的模型。它把人群分成什么呢？I就是已經(jīng)感染病的人群，E是密切接觸者，S目前是健康的，R是最后運(yùn)算結(jié)果是康復(fù)人群的，它有一套規(guī)律。中國的學(xué)者提出了一種改進(jìn)C-SEIR，增加了P和Q，P是疑似人群，Q是確診人群?，F(xiàn)在我們國家也是分四類，從中可以計(jì)算出疫情傳播的模型。

我們可以看到，這是從1月份到2月9日，全國的疫情傳播模型?？梢钥吹絺鞑サ臓顩r，目前，中國的修正模型，考慮了政府采取措施和大眾的對于防疫的意識，但所有上面的模型，還是基于城市里頭感染者和沒感染者，包括所有的加起來是一個(gè)常數(shù)，也就是說不考慮城市里面有流入的和流出的。實(shí)際上利用電信大數(shù)據(jù)，可以把流入流出的一部分人考慮進(jìn)去，可以使得這個(gè)模型更精確。

當(dāng)然，有了模型，很多大數(shù)據(jù)還需要有一種可視化的表現(xiàn)。這里給出一種可視化的方式，每個(gè)方框表示每個(gè)省。比如說右下角的方框——湖北，它的背景顏色就比其他的深，也就是感染人群更多。其中綠色是治愈率，黑色是死亡率，可以看到治愈的比例也比其他省要少，死亡的比例反而還比較高?？梢钥吹?，這是一種直觀的看法。

我們有了這種行為的大數(shù)據(jù)，可以精確到每一個(gè)小區(qū)。左圖是百度，以上海為例，右圖是騰訊，以深圳為例，它都可以以一種APP的方式來發(fā)布，老百姓可以用，下載可以查詢，甚至可以查到哪個(gè)小區(qū)的具體位置，距離你所在地方有多遠(yuǎn)，里面有多少個(gè)是確診病例。實(shí)際上，其中一家公司說，已經(jīng)覆蓋了200多個(gè)城市了。

現(xiàn)在開始復(fù)工了，這是2月10日，節(jié)后第一個(gè)復(fù)工日，人流的增加也為疫情的防控帶來了一些新的壓力。這里面給出了疫情期間城市的熱力圖，我們可以細(xì)化到每個(gè)縣，可以讓我們知道什么地方人最多，盡量避免人口的密集。

這里面是一個(gè)確診患者的行程追蹤。從底下看是1月21日他離開武漢，乘坐了高鐵，到達(dá)一個(gè)地方，21日又換了一個(gè)高鐵，到另外一個(gè)地方，一直到24日，他發(fā)現(xiàn)有癥狀了，當(dāng)然他行程還得繼續(xù)，27日又到了一個(gè)地方，30日又到了下一個(gè)地方，31日確診了。根據(jù)這種確診患者的行程追溯，我們可以很好地知道他到過哪里?，F(xiàn)在有些地方是依靠流行病學(xué)的調(diào)查，去問這個(gè)患者，你什么時(shí)間到什么地方，一個(gè)是他記不準(zhǔn)，另一個(gè)說不準(zhǔn)，利用手機(jī)的大數(shù)據(jù)，可以很好的知道。同時(shí)，通過計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)，也可以知道他平時(shí)比較密切的聯(lián)系人，也可以知道有沒有可能是密切接觸者。

我們把衛(wèi)健委的數(shù)據(jù)、交通系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、工信部門的數(shù)據(jù)組合起來，可以找出密切接觸者。比如說，衛(wèi)健委可以知道確診患者的姓名、身份證號，然后通過交通部，可以給出這個(gè)患者半個(gè)多月來乘坐過的航班車次，衛(wèi)健委讓工信部提出，這些人的手機(jī)號是什么？根據(jù)手機(jī)號，地方政府可以找到密切接觸者，當(dāng)然這是從官方的查找。實(shí)際上平臺也可以開放，同行者可以在同行查詢平臺查出我所坐的航班和車次及車廂，車上有沒有確診患者，可以很好地發(fā)現(xiàn)密切接觸者。

目前，是返程復(fù)工還有節(jié)后回家的時(shí)間，有些人隱瞞了自己來自疫區(qū)、到過疫區(qū)的經(jīng)歷，回到家、回到村子里頭還到處走，雖然看上去沒有癥狀，但是可能已經(jīng)感染了，并且是有很強(qiáng)的傳染性，導(dǎo)致了疫情擴(kuò)散，導(dǎo)致幾十人甚至上百人被隔離，或者已經(jīng)被感染。通過手機(jī)定位，是可以知道這個(gè)用戶是不是來自疫區(qū)，還是到過疫區(qū)，但是這種數(shù)據(jù)不能直接提供給街道、小區(qū)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)，因?yàn)殡[私的保護(hù)原因，如果我們開放給他們，很可能不一定是查患者，說不定用作其他，所以不能這樣做。

現(xiàn)在怎么辦呢？我們知道，根據(jù)《個(gè)人信息保護(hù)法》，本人是可以查詢自己信息的。所以，工信部現(xiàn)在統(tǒng)籌三個(gè)運(yùn)營商，提供了用戶行程的服務(wù)。用戶提出來，你可以查詢你本人，在14天前到過什么地方，當(dāng)時(shí)工信部提出是按停留4個(gè)小時(shí)以上，這個(gè)時(shí)候，你有清單，就可以上當(dāng)?shù)氐挠霉挝?、街道、小區(qū)來證明你自己沒有到過疫區(qū)，這就是自證。目前，這件事情已經(jīng)開放查詢上千萬人次了。

現(xiàn)在面臨返程復(fù)工，有些地方的疫情防控措施甚至擴(kuò)大化，對一些疫情確診人數(shù)比較多的省，要求全部都不許人家回來。嚴(yán)控不能失控，硬核但不能亂來，所以實(shí)際上，返程的一些檢查是必要的，當(dāng)然就會(huì)對旅途帶來一些影響，這里比如說以高德地圖為例，他給出一個(gè)人從濟(jì)南要到上海，沿途經(jīng)過城市的疫情情況列出來了，上海市對進(jìn)上海的人有什么管理及要求也列出來了，包括高速路入口、出口的車流量，以及大概這個(gè)過程中間有很多檢查站，路程需要多長時(shí)間也列出，“返程直通車”平臺也方便大家，如果返程的人知道，我路上大概要多長時(shí)間，要做好什么準(zhǔn)備。

除了電信和互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)以外，事實(shí)上還有其他大數(shù)據(jù)。我這里講的是電力大數(shù)據(jù)，一個(gè)家里邊是否有人在家，是否有人回來，根據(jù)用電的情況是能區(qū)別出來。所以，國網(wǎng)電力杭州公司，做了1000多萬條數(shù)據(jù)收集，開發(fā)出大數(shù)據(jù)分析的算法，能夠很好地知道，這里邊有沒有居家隔離的人，有沒有獨(dú)居的人，社區(qū)可以根據(jù)這個(gè)來判斷是不是做針對性地服務(wù)。利用電力的用電狀況，我們也可以知道復(fù)工狀況，根據(jù)用電量，廣東在2月14日已經(jīng)是正常時(shí)候用電量的60%，也就是復(fù)工率差不多60%。浙江2月14日的復(fù)工率不到1/3，尤其是溫州，屬于疫情比較嚴(yán)重的地方，復(fù)工率只有12%。這些是可以比較宏觀地掌握了復(fù)工的趨勢。

大數(shù)據(jù)不僅用于追蹤人群等，還可以幫助智能診斷。從現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)看，新冠肺炎患者的核酸檢測，目前只有30%是陽性，盡管它是患病的人，確診了，但是只有30%。原因是什么？取樣是從口腔部來取樣的，實(shí)際上這里邊感染不算嚴(yán)重，肺部才嚴(yán)重。因此，判斷還要根據(jù)CT，一個(gè)肺掃描出幾百張這樣CT照片，一張張看是比較難的，利用大數(shù)據(jù)，我們可以用人工智能的技術(shù)，可以把它還原回一個(gè)3D三維的肺，比較容易看有沒有纖維化，有沒有肺變?yōu)槊Ａ?。同時(shí)，現(xiàn)在還可以根據(jù)醫(yī)療的經(jīng)驗(yàn)，開發(fā)出感染肺炎患者的CT影像大數(shù)據(jù)分析評價(jià)系統(tǒng)，不一定要醫(yī)生看了，這些CT照片可以放系統(tǒng)上，進(jìn)行分析，能幫助醫(yī)生進(jìn)行病灶分析。過去醫(yī)生可能要看5個(gè)多小時(shí)，現(xiàn)在幾分鐘就可以，因?yàn)樗褞装購堊兂梢粡埩恕?/span>

大數(shù)據(jù)本身在新冠肺炎新藥研制和疫苗研制里，也會(huì)發(fā)揮作用。新藥研制總體上過程是比較長的，新藥的篩選、活性的評價(jià)、藥理的分析、安全評價(jià)等等，到臨床還要做很多工作。目前是沒有特效藥的，所以，另外一種途徑是老藥新用，把一些過去抗艾滋病、流感的藥物重新檢驗(yàn)一下，看它有沒有可能對新冠肺炎有效。我們知道，已經(jīng)上市的和臨床實(shí)驗(yàn)的藥有近萬種，一種一種來篩選時(shí)間是很長的，而且現(xiàn)在去積累數(shù)據(jù)，已經(jīng)不容易了，如果原來有積累更多的數(shù)據(jù)更好。這里舉一個(gè)例子，清華的藥學(xué)院，它的人工智能藥物研發(fā)大數(shù)據(jù)平臺，收集了以前冠狀病毒研究里邊涉及的900多個(gè)小分子的實(shí)驗(yàn)信息，利用這個(gè)就有可能加快藥物的篩選。

大數(shù)據(jù)也在優(yōu)化醫(yī)療緊缺物資的生產(chǎn)組織和調(diào)度上有很好的用處。海爾開發(fā)了疫情醫(yī)療物資信息共享資源匯聚平臺，一方面連接醫(yī)院，780多家醫(yī)院；另一方面聯(lián)系需求的社區(qū)，以及能生產(chǎn)這些醫(yī)療物資的企業(yè)500多家，它發(fā)布了這個(gè)需求5000多萬件，另外，它的采購不限于中國，還到全球，所以實(shí)現(xiàn)了抗疫資源的精準(zhǔn)對接。湖北有一個(gè)醫(yī)療物資需求平臺，是由志愿者開發(fā)的，它爬取網(wǎng)上的數(shù)據(jù)，按城市醫(yī)院類別分類，登出需求、運(yùn)輸和聯(lián)系方式。四川也開發(fā)了防控應(yīng)急物資的管理系統(tǒng)，把物資的入庫、調(diào)度、審批、庫存、日常消耗需求匯總在一起，提高了應(yīng)急物資配置的調(diào)度效率，當(dāng)然這些都是從網(wǎng)上獲取數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在難題是什么？我們的衛(wèi)健委，并沒有得到所有醫(yī)院的床位數(shù)據(jù)，因?yàn)檫^去是不聯(lián)網(wǎng)的，這樣導(dǎo)致我們不能實(shí)時(shí)地知道什么床位是有富余的，什么可以調(diào)度出來。所以這也說明，我們過去這方面的工作都不足。

另外，數(shù)據(jù)需要融合，現(xiàn)在不少小區(qū)實(shí)行了封閉管理，現(xiàn)在已經(jīng)有上線的專項(xiàng)排查APP，不用手登記，用手機(jī)一掃身份證，報(bào)上體溫，數(shù)據(jù)自動(dòng)聯(lián)網(wǎng)。還可以記錄下來現(xiàn)在到藥店購買發(fā)燒藥、咳嗽藥的人的實(shí)名數(shù)據(jù)，因?yàn)橛行┤艘呀?jīng)有病了，沒到醫(yī)院自己買藥，實(shí)際上是有很大風(fēng)險(xiǎn)的。我們還可以將公交卡、網(wǎng)約車的數(shù)據(jù)結(jié)合起來，這次疫情也是考驗(yàn)我們，聯(lián)防聯(lián)控協(xié)調(diào)調(diào)度的機(jī)制，包括跨部門大數(shù)據(jù)的協(xié)調(diào)能力。

現(xiàn)在是復(fù)工了，很多企業(yè)需要工人，但是人員流動(dòng)密集又有風(fēng)險(xiǎn)，因此企業(yè)面臨兩難。杭州采用一種綠紅黃三色的健康碼的管理方式，區(qū)別用戶是不是接觸過確診患者、疑似患者，是不是來自重點(diǎn)疫區(qū)，以及隔離長短，可以分別對待。但是，你會(huì)擔(dān)心填報(bào)是不是真實(shí)？這里邊健康碼是要聯(lián)系到云端的，跟網(wǎng)上掌握的數(shù)據(jù)匹配，大數(shù)據(jù)能查出不實(shí)的信息。

大數(shù)據(jù)是雙刃劍，怎么做到隱私保護(hù)。實(shí)際上，電信的大數(shù)據(jù)只考慮了信令和計(jì)費(fèi)，不含通信的內(nèi)容，但是盡管這樣，患者的行為數(shù)據(jù)也是敏感的。電信大數(shù)據(jù)目前只限于疫情的管控，疫情結(jié)束以后，不會(huì)再保留有關(guān)的原始數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在特別要注意的是，除了國務(wù)院衛(wèi)生健康部門依法授權(quán)的機(jī)構(gòu)以外，其他任何單位和個(gè)人，不得以疫情防控，治病防治為由，未經(jīng)被收集者同意收集用戶的個(gè)人信息。這里就難了，又要保護(hù)個(gè)人信息，又要利用大數(shù)據(jù)聯(lián)防聯(lián)控，怎么辦呢？有一種方法，就是原始數(shù)據(jù)可用不可見。什么叫可用不可見？有關(guān)部委，衛(wèi)健委、交通部、公安部、工信部等可以上報(bào)數(shù)據(jù)的樣本，幫助疫情大數(shù)據(jù)分析調(diào)試平臺來調(diào)試我們的算法和程序，一旦調(diào)試好程序，再下發(fā)到相關(guān)部委，在相關(guān)部委的各自范圍里頭運(yùn)行并產(chǎn)生結(jié)果。最后匯報(bào)給上面的結(jié)果已經(jīng)不是原始數(shù)據(jù)了。這樣不改變數(shù)據(jù)的歸屬所有權(quán)和存儲位置，只帶走了不含敏感數(shù)據(jù)的分析結(jié)果。

疫情大數(shù)據(jù)也是需要特別進(jìn)行安全防護(hù)的，從右上角的圖可以看出綠色是健康數(shù)據(jù)，健康數(shù)據(jù)是黑客所重點(diǎn)關(guān)注的，甚至2014年，我們國家的網(wǎng)站受攻擊最多的是醫(yī)療衛(wèi)生的網(wǎng)站。美國也統(tǒng)計(jì)過，遭遇黑客醫(yī)療數(shù)據(jù)的泄露損失很高，而且疫情大數(shù)據(jù)不但是商業(yè)利益問題，還關(guān)聯(lián)國家政治社會(huì)問題，我們以為疫情大數(shù)據(jù)系統(tǒng)是內(nèi)網(wǎng)就沒問題，但實(shí)際上內(nèi)網(wǎng)也會(huì)遭遇攻擊。我們在疫情大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)上，要明確接入權(quán)限與過程審計(jì)，用各種各樣的安全措施來確保安全。

為什么這次新冠疫情大數(shù)據(jù)來得晚呢？這上面是谷歌有一年某個(gè)地方發(fā)生流感，谷歌的報(bào)告流感比美國疾控中心還提前一個(gè)星期，相似度97%。它能提前預(yù)警，而中國的這次疫情大數(shù)據(jù)，基本上沒有起到預(yù)警作用，為什么？網(wǎng)上人說，你們說得那么好，為什么你們沒有早說出來？原因是網(wǎng)上信息很多，傳染病根本沒有被列到互聯(lián)網(wǎng)界關(guān)注的優(yōu)先點(diǎn)，另外在發(fā)現(xiàn)不明肺炎之初，醫(yī)療機(jī)構(gòu)的信息中心也沒有能夠根據(jù)十多例的病情分析出人傳人，掌握不了病毒控制的主動(dòng)權(quán)，應(yīng)該說，可惜我們信息技術(shù)人員敏感性不夠。

另外一個(gè)更重要原因，是數(shù)據(jù)的披露開放不及時(shí)。在發(fā)現(xiàn)最初動(dòng)物作為傳染源的時(shí)候，案例是比較少的，很難觸發(fā)疫情大數(shù)據(jù)的分析。發(fā)展到人傳人的時(shí)候，電信以及互聯(lián)網(wǎng)公司的人行為軌跡的大數(shù)據(jù)才有作用，我們知道，武漢的重癥病例從發(fā)病到住院平均等待了將近10天，有些還沒等到住院就不行了。整個(gè)獲得信息延誤了10天，再加上14天左右的潛伏期，病毒已經(jīng)蔓延了一個(gè)多月，而且一些錯(cuò)誤的信息，“不會(huì)人傳人”“可防可控”在官方媒體發(fā)布。而真實(shí)的信息被當(dāng)做謠言，疫情的數(shù)據(jù)沒有對外公布，當(dāng)公眾知道病毒可以人傳人的時(shí)候，已經(jīng)錯(cuò)過了防控的黃金時(shí)間，造成了武漢疫情爆發(fā)長時(shí)間失控，這種公布數(shù)據(jù)，不僅僅是為了大數(shù)據(jù)分析。華盛頓大學(xué)有一個(gè)研究，“當(dāng)媒體的報(bào)道量增加10倍，疾病的感染數(shù)會(huì)減少33.5%”，所以應(yīng)該是更有用的。

另外，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用需要法律保證?！秱魅静》乐畏ā芬?guī)定，有關(guān)部門要報(bào)告疫情和監(jiān)測，但是沒有明確哪一級地方政府有權(quán)收集當(dāng)?shù)剡\(yùn)營商跟疫情有關(guān)的數(shù)據(jù)，也沒有明確政府應(yīng)該開放什么數(shù)據(jù)，應(yīng)該公布什么信息。所以，我們建議，要出臺《傳染病防治法》的實(shí)施細(xì)則，要明確省市政府對疫情防控?cái)?shù)據(jù)的收集權(quán)限和政府各個(gè)部門，以及相關(guān)企業(yè)提供疫情防控有關(guān)數(shù)據(jù)的責(zé)任。

電信大數(shù)據(jù)對疫情防控有用，但不夠。因?yàn)橛脩舻男帕顢?shù)據(jù)面很廣，而且實(shí)時(shí)性很好。實(shí)際上，每個(gè)用戶平均每天有200條左右的信令數(shù)據(jù)，應(yīng)該是很好的，很詳盡?；镜亩ㄎ痪戎挥邪倜椎牧考?，實(shí)際上100米的半徑里，根據(jù)這個(gè)來確定密切接觸者是不準(zhǔn)確的，因?yàn)橛泻芏嗳烁?00米和隔10米的情況是不同的。衛(wèi)星導(dǎo)航+數(shù)字地圖的定位精度是比電信基站的定位精度要優(yōu)，但是它的用戶數(shù)覆蓋不夠，所以兩者的結(jié)合可能比較好。電信大數(shù)據(jù)對疫情防控是有很好作用的，但是還是有限的，所以僅有電信大數(shù)據(jù)不夠，需要跟有關(guān)部委融合。

大數(shù)據(jù)本身是一種方法，整個(gè)醫(yī)療不僅僅是在院中，還涉及到院前、院后和醫(yī)院管理，涉及到很多環(huán)節(jié)。大數(shù)據(jù)也不是智慧醫(yī)療的唯一方法，也是要跟其他信息技術(shù)結(jié)合，同時(shí)也要跟醫(yī)學(xué)專業(yè)知識結(jié)合，需要信息技術(shù)和醫(yī)學(xué)界的緊密合作。

最后，跟17年前的非典疫情相比，本次疫情是更嚴(yán)峻的大考。但現(xiàn)在用上了先進(jìn)的醫(yī)療技術(shù)和大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)，科學(xué)防治、精準(zhǔn)施策。在黨中央的堅(jiān)強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)下，在疫情防控的人民戰(zhàn)爭中，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用環(huán)境將進(jìn)一步優(yōu)化，在聯(lián)防聯(lián)控精準(zhǔn)施策中將發(fā)揮更大的作用。我們一定能夠打贏疫情防控的人民戰(zhàn)爭、總體戰(zhàn)、阻擊戰(zhàn)。