杨力课题组：深运用异构多维大数据服务疫情防控之探析

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随着各地“解封”和企业陆续复工复产，人员流动加大，以人口“流入型”为主的上海疫情防控，将会出现长链条、隐性化、碎片性的新特征。习近平总书记4月1日在浙江考察时强调，经过一段时间艰苦努力，我国疫情防控形势持续向好，境内本轮疫情流行高峰已经过去，但境外疫情正在加剧蔓延，我国面临境外疫情输入风险大幅增加，必须牢牢坚持外防输入、内防反弹，防控疫情要强调再强调、坚持再坚持，始终保持警惕、严密防范，尤其要加大对无症状感染者管理工作力度，继续抓紧抓实抓细各项防控工作，精准落实到复工复产和社会生活各方面。总书记的重要指示，为我们做好当前和今后一个时期疫情防控工作指明了方向。上海作为国际超大型城市，有2400多万常住人口，既面临境外疫情输入的风险，也存在国内疫情区人员返沪带来的潜在风险，其“外防输入、内防反弹”的压力不言而喻。认真贯彻落实习近平总书记关于疫情防控工作的重要指示、党中央决策部署和市委市政府关于疫情防控的部署要求，切实有效做好上海疫情防控工作，夺取上海直至全国疫情防控阻击战最终胜利，异构多维大数据的深度应用在疫情防控中不可或缺。其技术手段和工作内容包括：挖掘和精准分析确诊和疑似患者、密切接触者、近距离接触者的信令轨迹、城交枢纽的人脸识别、公安系统的“天眼”数据、社区清排查的登记结果、医疗机构的分类接诊流量、卫疾防控部门的动态统计、百度等搜索引擎的词义分析、微信等平媒的行为数据、涉疫药品零售的销售登记、市场监管等执法结果、复工后疫情的网报数据、中电科等机构的疫情数据采集软件等。只有快速、持续、精准识别和追踪到确诊和疑似个体，以及潜在病源被观察群体，才能最大程度地界定和更新被感染的区域和范围，为疫情防控决策应对提供高含金量的关键信息。

一、深化认知异构多维数据在疫情防控阻击战中的重点方向

从2009年Google对旧金山湾区疫情的偶然性预测，2011年Twitter在美东11个州大面积暴发流感之前的交媒数据“信噪比”筛选处理，再到Baidu又根据空气温度和湿度、药品销售和物流、易感人群及网上检索等数据建立的流行病公卫预测模型，无不体现了大数据在公卫领域的独特优势。上海在新一轮新冠肺炎疫情防控阻击战中，深度运用大数据技术的重点方向应主要包括以下内容：第一，基于多维数据及早完成“确诊或疑似患者画像”。尽快完成对确诊、疑似患者在发病前后的时间点、轨迹点的精准识别；构建类型患者对诊疗药品使用病原体效用的动态数据库；已有危重病例对抗生素使用的耐药性；全国死亡患者的特征分布和病理及其他共性；患者愈后行动轨迹、随访和复发机率等。第二，基于异构数据及时锁定“不易发现的潜在病源”。对所有传染源、传递链加以全方位大数据挖掘，比对湖北从潜在病源到疑似、确诊的“小样本经验”，再结合卫健部门和专家意见，排查疫情潜在病源及传播路径，描绘出“次广泛的病源传播链条”。这对于快速排查和锁定接触到病源的无症状感染者和疑似患者，具有重要意义。第三，基于数据的比对描绘出“最为迫切需求分布图”。通过数据比对释放更多价值。包括：上海本地的诊患净增量与非原发型病例的数据比对；输入性人员和潜在病源与其在线上线下购药痕迹的数据比对；疫情可能的爆发点和稀缺物资投放的数据比对等。从而筛选出最有价值信息，进行最迫切需求分析，让卫疾部门及时掌握疫情防控中的不足，明确下一步努力方向。

二、疫情防控阻击战的大数据深度应用面临的问题

我国疫情防控强调的是“属地责任”，构筑横向到边、纵向到底的联防联控体系。在新一轮疫情防控阻击战中，高效大数据运用的前提，就是拥有无障碍的跨域跨界跨机构的数据互联互通，平衡隐私之后更多维乃至敏感和半敏感数据的一级应急响应汇集，问题聚焦性显著的诸多专题数据库构建，影响疫情发展的复杂影响因子权重体系设立，逐步走向弱中级的人工智能语义分析功能实现、不拘一格又富有落地意义的算法模型创新、强大及时的大数据可视化场景演示等一系列问题的解决。一是诊疗和潜在病源的移动数据联动与共享程度不足。尚未达到全面、充分从各个领域协同获取足量的数据资源比对，以高水平实现分析预测确诊者、疑似者、密切接触者等重点人群的流动情况，为联防联控工作提供数据支持。二是复工复产区域横向之间信息交流范围有限。目前数据收集和汇总基本上是以省级属地为单位，更多关注及时向中央“垂直”上报，但在全国疫情防控未取得最后胜利、疫情反弹仍不无可能的态势面前，横向之间的“区块链式”数据分布存储和快速共享机制有待强化。三是学科和部门为壑的大数据分散研究恐陷“盲人摸象”困境。卫健部门、医疗临床、药品研发、应急管理、行政执法、社会科学研究等机构之间，在大数据应用上须注意克服“管理”与“技术”出现壁垒和隔阂，即懂数据的人不了解需求，有需求的人不能很好地解释和运用数据。四是政府职能部门在公共卫生大数据的联合创新上组织弱欠。国内公卫大数据研发资源集中于省（区）市经信委大数据推进部门，以往过度偏重临床医疗产业发展，尚未意识到建立开源、开放的专题公卫数据库和应急管理数据共享平台的重要性，使得现有的大数据研发资源一旦处于疫情应急防控关键时刻功能发挥不足。

三、进一步开掘和释放大数据优势打赢疫情防控阻击战

针对疫情防控外防输入、内防反弹的复杂形势，应充分运用科技手段，推动异构多维数据的深度融合和应用，筑牢境外、口岸、属地、区域联防联控防线，为决胜疫情防控阻击战提供更为精准的技术服务支持，坚决守住城市安全底线。

（一）面对疫情新变化采取“广义维度”的数据归集方式。随着人口流动性加剧和“隐性”病源、无症状患者的叠加，患者的不确定性和防控的复杂性进一步加大，在诊疗和疾控数据之外，异构多维数据的收集方式变得更加重要。建议由市大数据中心牵头，有关部门参与，对相关防控全链条数据进行收集和整理，包括沙箱式数据、清单式数据、场景式数据和端口式数据等。

（二）加快推进各类大、小数据实现“分对总”的汇聚。建议由市政府办公厅协调，解决政务数据归集之后的访问控制权分散、政务以外碎片化数据上传和汇集、数据目录制定和特征描述、知识图谱构建、疫控数据披露标准和安全有序共享等方面的问题。

（三）着手建立省际之间“分对分”的疫情防控数据区块链。建议由长三角区域合作办牵头，破除区域之间疫情防控“以邻为壑”，通过省际之间协同的衔接管控进行联防联控。同时，以区块链分布实现省际之间的“数据湖”，彻底解决省际之间的疫情防控数据一体化不畅等问题。

（四）疫情防控的路径是数据、制度和信用的综合运用。建议由卫健部门牵头，疾控中心、医院等各级各类责任主体参加，以可接受性、敏感性和破坏性数据的收集和分析为目标，建立疫情分类分级的数据安全管控机制；以原始性、及时性、可获取性、完整性、正确性为目标，进行疫情数据监管评估。此外，还应建立数据共享的信赖利益和背信风险的惩戒机制。

（五）组建疫情防控跨学科、跨部门和跨界别数据研发团队。建议由市科委牵头，倾斜性配置疫情防控科研资源，除了卫健、疾控和药研部门，应迅速组建医工文跨学科、产学研跨界别、不同条线跨部门的更多疫情防控大数据研发团队。

（六） 着手建设超大、特大城市的“肺疫疾控专题数据库”。建议由市疾控中心牵头，以产学研用大数据联合创新建制，高效组织数据生产者按标准对汇集的大数据进行采集和加工，进行关联分析，形成便捷实用的“肺疫疾控专题数据库”。

（七）探索建立综合性“公卫数据研究开源、开放平台”。引入数据治理FAIR原则，建立公卫数据研发平台，实现疾控高可信的数据采集汇交、可控保存、开放目录、分级管理、科研责任、利益衡平、保密安全的闭环机制。

（八）尽快建立“重大公共卫生数据的元数据标准”。建议由市市场监局牵头，建立公共卫生元数据标准技术规范。主要包括：疫情的科学测量方式、影响疫情因子参数、疫情数据计量单位、数据集中使用格式、精确性和不确定性的分类说明、代码定义、执行质控保证、限制数据使用的已知问题、数据集的引用、数据脱敏或半脱敏指标等。

习近平总书记指出，危和机总是同生并存的，克服了危即是机。疫情这场波及全球的危机何时结束，现在还无法给出定论。但可以确定的是，我们不能等到危机结束后才去总结经验、探求对策。在当前应对新冠肺炎疫情防控新的形势下，运用异构多维大数据优势，发挥科技战“疫”的“硬核”力量，积极应对，转危为机，决胜疫情防控阻击战，应成为大家的共识和自觉行动。

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责任编辑：袁书文    王柯心

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