2023年底至今，新型冠狀病毒肺炎疫情席捲全國。在大資料和智慧型技術蓬勃發展的今天，如何利用大資料技術來實現預防疫情、協助醫療機構發現傳染源、提高醫院診療效率呢？從利用輿情大資料預警疫情、利用監控網路發現傳染源、利用大資料助力分級診療這三個方面入手，一起探索大資料技術在對抗疫情方面的功用。
1.利用輿情大資料預警疫情
輿情監控是大資料技術的乙個重要應用領域，而輿情監控也可以作為預警疫情的重要手段。對網路輿情的監控能夠幫助公共衛生部門預警潛在疫情，從而未雨綢繆，避免疫情更大範圍地傳播。譬如，有關部門可以在網際網路上實時監控「發熱」、「高燒」、「咳嗽」、「流感」、「傳染」等詞彙的出現頻率。如果在一段時期內，上述與疾病相關的詞彙出現頻率在某個地區快速增加，那麼這個地區爆發大規模傳染病疫情的風險也會增大。有關部門通過網際網路熱詞的增加頻率，可以大致判斷潛在傳染病疫情的種類，進而及時制定疫情防控和診療措施。谷歌公司和美國疾控中心聯合開發的「谷歌流感趨勢」即通過大資料技術預警疫情的典型案例，該系統在2007-2023年曾比美國疾控中心提前兩周預報了流感發病率。當然，要提高利用大資料技術預警疫情的效能，還需結合人工智慧演算法，不斷改進大資料疫情預警技術。
2.利用監控網路發現傳染源
大資料技術依賴於廣布社會中的各種感測器，尤其是監控攝像頭。通過對社會影像監控資料的大資料分析和智慧型化運算，可以及時發現傳染源，預警高危人群。首先，如果社會影像監控資料發現大量患者都曾出現在同一地點，那麼該地點很可能是疫情的源頭。本次肺炎疫情中的華南海鮮市場就是通過這樣的邏輯確定的。當然，可以肯定的是，利用社會影像監控大資料資料鎖定疫情源頭，應當比直接詢問患者更加快速、準確。其次，如果通過社會影像監控資料和人臉識別技術等，發現大量患者都曾與同一名患者接觸，那麼這名患者就有可能是「超級傳播者」，應盡快對其採取隔離**措施。最後，通過社會影像大資料資料，可以及早鎖定與患者接觸的人群，便於預警、監控、隔離觀察和及早**。譬如，如果某家店鋪的店主和店員都是患者，那麼在特定時期內光顧這家店鋪的顧客都存在感染風險，應及時向他們傳送感染預警，建議他們觀察自己的身體狀況，如有不適及早就醫。
3.利用大資料助力分級診療
在醫療資源有限而患者較多的情況下，利用大資料技術進行分級診療能夠更高效地配置醫療資源。各級社群醫院、衛生站、醫院在收治疫情患者時為患者建立電子檔案。醫療衛生機構通過大資料智慧型分析系統對患者進行聚類分析，從而劃分出危重患者、重症患者和輕症患者組群，將有限的醫療資源優先配置給危重患者和重症患者。這樣就可以最大程度地提高診療效率。可以確定，相比傳統的分散的手工登記，利用統一的大資料分級診療平台將使分級診療效率指數級提公升。
新型冠狀肺炎疫情來勢洶洶，全面考驗國家及民眾的危機應對能力，與17年前的sars相比，中國在此次疫情防控工作中展現出了更高的醫療救治水平、更快的防疫反應速度、更透明的資訊披露機制、更迅速的資料報送體系，同時將大資料等新一代創新科技，廣泛應用於疫情追蹤溯源、路徑傳播、發展模型**、資源調配等領域。面對疫情，我們眾志成城，以科技助力，必將勝利。
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