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疫情防控信息化案例 | 中国联通疫情防控人口大数据平台

智慧城市工委会 慧天地 2021-09-20

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文章转载自微信公众号中国测绘学会智慧城市工作委员会由中国联通大数据智慧足迹数据科技有限公司提供文稿,版权归原作者及刊载媒体所有。



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导语
2020年新冠肺炎疫情突袭我们祖国,全国各地都启动了公共卫生一级应急管理响应,各地管理部门积极采用信息化疫情防控方案,帮助疫情在最快最有效的防制措施下,得到了很好的控制。中国测绘学会智慧城市工作委员会于2月11日向行业各单位征集信息化应用案例百余项,现陆续向行业进行公开宣传,希望让更多的管理部门了解到最前沿的管理技术和方案,共同为疫情防控而努力。



应用案例



01
案例背景


面对新冠肺炎疫情,中国联通大数据智慧足迹充分发挥积累的数据智能优势,积极探索以运营商手机信令人口大数据服务疫情防控,在极短时间内开发出了基于人口流动的疫情辅助决策和应急指挥平台,即中国联通疫情防控人口大数据平台。

平台于1月25日上线,基于中国联通大数据智慧足迹已建立的动态人口大数据库,和自主研发的位置轨迹时空搜索算法、伴随关系算法以及结合多疫区SEIR模型,提供疫情人流监测、疫情风险预警、疫情态势预测、返程复工人群流动监测等功能,通过可视化的形式直观展现,有力支撑政府对于疫情的防控、研判、分析决策等数据需求。

在工信部通管局调度指挥下,平台面向全国推广使用,并已在贵州、山东、河南等地部署应用,通过及时、准确的疫情大数据分析,为疫情防控的精准分析、精准施策等提供了数据支撑,满足疫情防控新时期的新需求。

02
案例内容


2.1. 平台技术架构

通过中国联通大数据智慧足迹SmartSteps平台跑出的人口实际驻留、出行、轨迹、属性、偏好等标签的研究,确定指标体系、扩样方法以及数据采样时间,形成覆盖全国334个城市、2800多个区县的全国动态人口大数据库,结合国家公开敏感人群数据,利用伴随研判、时空碰撞、风险预警等数学模型,在可视化中台的基础上,搭建支撑全国各地人口流动研究的疫情防控人口大数据平台。

2.2. 实现功能

在保障数据安全和符合国家相关法律规定的前提下,中国联通疫情防控人口大数据平台目前提供如下功能:

1、疫情人流监测
利用手机信令大数据分析武汉漫出到全国各省、市等人口统计,湖北漫出到全国各省、市等人口统计,助力政府等相关部门及时掌握疫情潜在扩散情况,做好重点区域的防控。


人口漫出漫入展示:平台主要统计从武汉、湖北疫情严重区域漫出到全国各省市的人口情况,从总人数、人口排名、漫出趋势进行展示;统计从其他省漫入到重点城市,如北、上、广等城市的人口情况,从总人数、人口排名、漫出趋势进行展示。

2、疫情风险预警
结合政府公开的确诊、疑似病例数据以及平台计算出的密切接触者群体轨迹数据,通过时空搜索算法、SEIR等多模型智能分析,从而计算风险指数,分析风险值较高区域,实现对城市、县域、街道、社区的风险预警。


数据实现日度更新,按照轻微、偏低、中低、中等、偏高划分级别,帮助防控部门及时掌握辖区的疫情风险情况,为防控部署提供参考。

3、疫情态势预测
在SEIR传染病模型的基础上,构建了多疫区SEIRDC模型,基于手机信令和通话数据,及引入社会关系等数据,在准确恢复传染链的基础上,较为精确的模拟传染模型的再生数,并对武汉封城后全国各地的疫情动态过程进行了高精准拟合。实现对全国(除湖北)、湖北以及重点城市的疫情进行预测,确定未来30天每天密切接触者、疑似者、确诊者和死亡者四类人群的数量。


中国联通疫情防控人口大数据平台已经为全国多个省市相关政府单位提供大数据服务,通过及时、准确的疫情大数据分析,为疫情防控的精准分析、精准施策等提供了数据支撑,满足疫情防控新时期的新需求。

03
应用效果


中国联通疫情防控人口大数据平台已经为全国多个省市相关政府单位提供大数据服务,如在贵州、山东、河南等省市已部署完成,宁夏、山西、四川、南京、中山、深圳、盐田等省市也正在对接中。

平台基于疫情人群流向监测,助力政府及时了解相关地区疫情风险态势,通过对疫情确诊、疑似患者密切接触者的追踪,助力精准部署防控力量,遏制疫情的扩散,并通过疫情预测,掌握地区疫情发展趋势,为复工复产返校等相关政策的制定提供有力支撑。

通过及时、准确的疫情大数据分析,为疫情防控的精准分析、精准施策等提供了数据支撑,满足疫情防控新时期的新需求。

04
创新点


中国联通疫情防控人口大数据平台,采用了多项自主研发的数据智能模型,包括:

1、智慧足迹位置时空轨迹算法--计算伴随与密接
在符合国家相关法律法规的前提下,根据患者信息分析前15天出行轨迹及驻留场所,建立轨迹热力图,分析潜在传染源及可能的传播路径。标注驻留时长超过一定时长的位置点作为疑似再次传染点,进行重点布控并分析区域内人口流动。在患者驻留点驻留的人(伴随人员或密切接触者),与患者有1小时轨迹重合的人打上风险标签,并计算风险标签人的轨迹。


2、智慧足迹位置时空轨迹算法--疑似患者热力分布
在符合国家相关法律法规的前提下,通过已知患者轨迹、驻留信息建立模型,分析得出伴随者高危人群热力分布图,从而指导防控部门关注重点区域,实施布控。


3、多疫区SEIR模型—疫情预测
在SEIR模型基础上构建多疫区SEIRDC模型,分别预测未来一段时间全国、省、市每日密切接触者、疑似者、确诊者和死亡者四类人群的数量。


SEIR模型,其思想是把疫区里的人口分为4类:易感人群S、潜伏人群E、感染人群I和移出人群R。对于一个健康个体,最开始是易感的,因此属于集合S易感者;当易感者被病毒暴露并感染后,会变成潜伏者,因此转入集合E;在经过一段潜伏期后,潜伏者开始出现症状,于是转入集合I,变为感染者,开始对周围其他易感个体进行传播感染;经过一段时间传染后,感染者又被检出隔离、自我康复或死亡,移出传播系统,转入集合R,变为移出者。随着时间变化,疫区中的四类人群S—>E—>I—>R相互转化。


05
社会价值


目前,平台正在全国各省市大数据局、疾控中心等部门部署应用中,在用户软硬件、网络、系统环境具备的前提下仅需2-5天即可上线,部署周期短;清晰简洁的可视化界面,有助于客户及时掌握疫情相关数据;在服务方面,建立健全从数据采集到数据质检出库全流程监督机制和追责机制,确保用户使用到优质的数据,并建立全周期售后服务机制。

随着疫情的逐渐控制和返城复工高峰到来,各地政府对确诊、疑似和密接人员得到基本控制。疫情是临时的,但是充分说明了人口监测的重要性。卫生部门应该建立人口大数据监测平台,对流动人口进行管理,进一步对疫情溯源、患者轨迹追踪,科学防控疫情发展。政府需要建立长效的人口监测机制,及时掌握外来人口迁入、市内人口迁徙、返程复工返校等人口流动状况,制定相应的政策措施为人民的生活、出行、教育、医疗等方面提供便利,支持企业发展,恢复经济活力与蓬勃生机。

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