“病毒传递行踪难觅大数据实现疫情可预测、可追溯”

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中国工程院院士、国家卫健委高级专家组成员李兰娟日前就疫情防控向网友提问时，提出利用大数据手段进行新闻采集解决，支持传染源的发现、控制。

在当前疫情重燃春运掉头高峰，给失踪病毒传播途径增加模糊性的严峻形势下，备受期待的大数据技术能起到什么独特的作用？ 听取专家的揭露。

目前，大数据技术已经渗透到社会生活的各个方面，在这次的新型肺炎防控中。”

国内大数据技术应用龙头公司美亚柏科技术负责人表示:““大数据+流行病学”的创新也有许多实战应用场景。”

应用一:帮助疫情研究判断，协助疫情防控部门找出事业要点区域、要点人群和要点场景，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。

该技术负责人表示，作为国内电子数据取证领域的龙头公司，互联网空之间的安全和大数据新闻化专家，国投集团国家投智能所属的美亚柏科从1月21日起，先后在北京、广东、云南、海南、内蒙

应用2 :疫情传播途径的分解。 基于大数据融合分解能力，综合分解确诊、疑似人员和活动轨迹，及时公开，便于群众自我检查。 另外，通过数据联动明确接触者名单，迅速发现可能感染的人，及时预防。

以美柏科支持建设的城市公共安全管理平台为例，疫情期间，可以提供疑似病例交通、住宿等新闻及其接触人员的新闻，进行研究报告，为传染源的及时阻断和防控提供数据支持。

应用3 :准确的防疫。 这是疫情防控中最棘手的问题，也是大数据需要重点处理的问题。

在疫情防控中，“无症状感染”和“无意识接触者”是难点。 李兰娟院士说，“无症状感染”给预防带来了很大的困难。

无意识的密切接触者是指没有明显症状的病毒携带者，是指不知道自己携带病毒或者自己是如何感染、流动性大的人们。

发现和控制无意识密切接触的人群，是这次疫情二至三代患者人数控制的关键。 所有无意识的密切接触者都被发现，不接受隔离治疗，疫情就不会结束。

该技术负责人表示，媒体报道浙江省一名患者，称本人有病，但未接触武汉来的人，也未接触感染者，但已感染。 在大数据查询中，他发现他已经接触了三个来自点疫区武汉的人。

另一个例子是出租车司机是疑似病例，每天接触的人很多，所以要准确描述和跟踪并不容易。 执法部门可以通过大数据建立相关分解模型，绘制他的接触关系图，充分挖掘和跟踪他的密切接触者群，对疫情进行精准防控。