大数据在公共服务领域的运用

随着经济社会的不断发展，生活水平的不断提高，人们的需求也在不断升级。公众已经不再满足于被动接受服务，而是希望选择更加精细化、个性化的公共服务。大数据技术以其准确、全面、高效、智能等特性，为政府公共服务精细化提供了技术支持，有助于提升以人为本的民生服务能力。目前，大数据技术在教育、医疗、扶贫等领域得到了较好的推广应用。

（一）赋能教育管理，推动教育公平

实现在线教育。通过教育门户网站、智慧教育学习平台、教育资源交易平台等，快速高效实现优质教育资源的共建共享，推动教育教学以及管理的深层次变革，推动教育的均等化和公平化。

实现个性化教学。依托大数据和人工智能技术，优化在线教育发展模式，在实现精准营销的同时，根据学员个体的行为数据分析，掌握学员习惯、特点，实现有针对性的个性化教学。

提升学校教学管理能力。依托学校智慧管理平台，对学生、教师、社会需求等数据进行分析，制定科学的招生计划，弥补师资团队短板，培养满足社会需要的人才。

量身定制学生管理方式。通过构建学生数据信息库，归集学生学习、消费等行为数据，实现用大数据技术管理学生，掌握学生思想动态，对可能发生的心理问题、学习问题进行及时干预。

（二）加强疾控监测，驱动精准医疗

重大疾病监测预警。通过完善医疗信息数据库汇聚医疗数据，实现重大疾病传染病监测预警，及时发现重大疾病传染病发病规律，帮助疾控部门及时了解疫情发展情况。

提升疾病确诊率。利用医疗大数据辅助诊断技术，在有效降低医生工作量的同时提高疾病诊断准确率和检出率。例如，大数据用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况，通过记录和分析婴儿的每一次心跳和呼吸，可以实现提前24小时预测出身体感染症状，从而及早进行干预治疗。

发展远程医疗。利用大数据技术实现远程医疗，帮助更多人享受高质量的医疗服务，减少医疗服务资源的区域性差距。目前全省已建立2个省级远程医疗中心、11个市级和87个县级中心，远程会诊累计65.63万人次，远程影像诊断累计160.45万人次，有效促进了优质医疗资源下沉。

推动医学研究。大数据技术的运用可以驱动医学研究模式创新。通过对大量患者使用药品的数据分析，更容易发现不良反应，以及不良反应和药品之间的关系。(www.xing528.com)

案例46：人工智能医疗

现在，超声、核磁、CT……各种医学影像已经成为医学诊断的必备参考数据，人工智能读片也随着人工智能技术的普及开始走向临床应用，帮助提高疾病的早期发现率。

《新英格兰医学杂志》发表的一篇论文显示，癌症病人从发病到死亡约为25年：其中，基因发展异常是前5年；基因表达到组织表达出现问题大约是从第5年到第20年，此阶段病灶很小；而等到出现医生可以直接诊断的5毫米以上的肿瘤病灶，往往病人所剩时间仅有1至3年了。

医生很难直接判读小于5毫米的病灶，但人工智能可以辅助算出超分辨率的医学图像。前沿数学理论与现代物理规律和医学，尤其是临床医学深层次交叉，产生了数理医学这一新概念，并已取得了一系列具有临床应用价值的研究成果。浙江大学数学科学学院教授孔德兴的团队利用自主研发的基于超声影像的创新性分析技术，开发出了国际上首款超声辅助智能诊断系统，可以对甲状腺结节、乳腺结节、肝肿块等开展准确识别。对乳腺的识别准确率为：良性92%，恶性93%；分割准确率93%；超声乳腺钼靶的钙化准确率达到97%。

从2019年7月至年底，这套智能超声诊断系统被部署到杭州市西湖区的基层卫生院，已为3万多人做了体检，发现32例甲状腺癌、20多例乳腺癌患者。这些患者到三甲医院做穿刺，手术病理都是恶性的，证明了人工智能读片结果很准确。

（三）助力精准施策，高效协同扶贫

实现精准识别。通过大数据的参与，整合涉及帮扶对象的跨部门数据，为扶贫对象进行精准画像，对“真贫”和“假贫”实现精准识别。例如，贵州省通过打造扶贫大数据平台，整合精准比对公安、国土、住建、人社等12家部门相关数据，自动预警建档立卡贫困户中购买轿车、注册企业、房产登记等数据，为基层干部清退相关贫困户提供了数据支撑。

实现差异化帮扶。实时动态跟踪贫困人口生产生活需求和变化，动态调整帮扶措施，实现差异化帮扶。例如，通过打通扶贫和卫生健康数据，将建档立卡贫困户数据与医保数据比对，当自付费用较大时，自动提醒有关部门和帮扶干部重点关注。

提高扶贫工作效率。通过跨部门的数据共享与交换，可以帮助扶贫干部实时了解贫困人员的生产生活情况，只要输入贫困户身份证号码，该贫困户家庭成员、住房、饮水安全、经济状况等信息一目了然。另外，通过部门数据的共享，可以实现让数据多跑路、群众不跑腿，有效降低群众办事成本。

大数据为公共服务和社会生活带来的变革，让我们更容易洞察民生需求，丰富服务内容，拓展服务渠道，提高服务质量，不断提升群众获得感和满意度。