大数据在疫情管控中的应用案例

（一）疫情分析决策

通过共享航空、铁路、公路、轮渡等交通部门统计数据和在用户授权前提下使用运营商数据，结合调用的用户手机位置数据，可以绘制出被感染者手机的移动轨迹，从而发现被感染者的疾病传播路径、定位感染源，配合关系图谱，可以锁定被感染者接触的人群，进而及时采取隔离、治疗等防控措施，避免疫情扩大。例如，中国电信云计算公司开发的“翼知疫行”，通过电信的GIS系统数据分析，提供高危人员近14天的行程，并以此进行密切接触风险判定。

利用大数据分析疫情发生地区人员的流入流出数据，可以明确疫情输出的主要范围，从而为进一步预测高危风险地区和潜在风险地区提供依据，帮助流入地各级政府预测潜在染病人群，制定疫情防控策略，缩小疫情传播范围，实现提早防范。

（二）疫情控制

前面我们已经说到大数据在疫情分析方面的应用，新冠疫情期间，科技企业针对不同的应用场景，利用大数据、人工智能技术，实现对高危人群的识别、进行区域监测等，为控制疫情的传播提供技术支撑。(www.xing528.com)

围绕做好信息发布，充分利用移动客户端，帮助人们随时随地了解最新的疫情动态、防疫知识等防疫信息，有力地支持了疫情防控知识传播。例如，我省2020年1月24日在省政府网站正式上线了“全力以赴，坚决打赢抗击新冠肺炎疫情人民战争”服务专题，先后在省政府和中国四川APP发布转载疫情信息4600余条。同时也在政务服务网、天府通办APP、四川群防快线等网站、微信小程序推出了新冠肺炎疫情防控服务专区，定时发布疫情动态。

围绕新冠肺炎疫情期间居民的出行需求，许多地图应用提供平台推出了具有疫情分布地图展示、发热门诊查询、同程查询、疫情小区查询等功能的疫情防控出行指南，居民通过输入居住小区名称就可以了解周边疫情情况，提前规划自己的出行路线。

围绕快速识别、快速测温，利用人工智能图像识别技术和红外成像技术等，建设智能测温系统，从而对人流中体温异常的人进行快速筛选，并自动预警，帮助人流聚集区域进行人流量管理，为保障后续复工复产提供了较好技术手段。