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資訊頻道近日，中國信息通信研究院聯合多家單位發布《疫情防控中的數據與智能應用研究報告》（簡稱《報告》），通過梳理200多個典型案例、分析疫情防控的關鍵環節和應用情況，指出大數據及智能技術的廣泛應用極大提升了疫情防控的組織和執行效率，優化了資源配置和人員管控，有助于疫情科學研判與精準施策。
自數字化疫情防控阻擊戰打響以來，大數據、人工智能、云計算等數字技術在疫情監測分析、人員物資管控、醫療救治、復工復產等方面提供了強大支撐。近日，中國信息通信研究院聯合多家單位發布《疫情防控中的數據與智能應用研究報告》（簡稱《報告》），通過梳理200多個典型案例、分析疫情防控的關鍵環節和應用情況，指出大數據及智能技術的廣泛應用極大提升了疫情防控的組織和執行效率，優化了資源配置和人員管控，有助于疫情科學研判與精準施策。
從疫情分析展現、疫情防范管控、醫療醫治增效、生活便民舉措、復工復產管理等五類主要應用場景來看，《報告》調查結果顯示，大數據對疫情防范管控的支持力度最大，有效支撐疫情管控的技術方案和場景應用案例占比達到 46.7%。其中，高危人群的監測和管控是重中之重，具有此類功能的案例占比達到 60.7%?！秷蟾妗分赋觯ㄟ^位置數據和各類行為數據有效識別高危人員的行動軌跡和接觸人群，能夠從根本上降低疫情傳播的程度，也是各級政府部門當前非常重要的工作。
除了高危人群的監測和管控以外，防疫產品的市場監管、區域人員的健康追蹤也是重要的管控方向。圖像識別、智能外呼、知識圖譜、微服務等多項智能技術也在防疫應用中取得重要突破。
在助力疫情聯防聯控的同時，大數據及關聯技術在協助政府、企業、學校復工復產復學中也發揮了重要作用。《報告》統計的主要應用場景有：通過通信大數據行程卡提供地理位置查詢進行流動人員管控；上線“健康碼”開展疫情期間的社區管理及交通出行，以及對公共場所的人員進行分類分級管理；提供遠程辦公及信息上報平臺、音視頻會議、企業云盤、課程直播等多項服務完成政企學異地協同運轉；通過大數據精準保障企業增產擴能等。
《報告》從數據采集、數據互通和數據開放三個方面，對案例中體現出來的數據能力進行分析。結果顯示數據分析應用的深度逐漸遞進加深：疫情初期以信息收集和平臺建設類項目為主。隨著平臺的建設和數據的逐步積累，診斷類應用愈發成熟，預測類應用逐步增加。至2020年2月初，描述類和診斷類應用的占比達到75%。
開源項目成為此次疫情防控科技力量中一道亮麗的風景線。《報告》指出，采用眾包協作方式構建的多個疫情防護有關的信息化開源項目，可以在短時間內迅速組織各類專業人員，快速搭建各類信息平臺，實現快速響應和大規模社會協作，在病毒開始蔓延的初期對數據的采集、資源的統籌配置提供了有力保障。
通過重點分析基于互聯網企業在數據驅動的疫情防控過程中發揮的作用，《報告》認為，受數據采集手段落后、數據質量不高、數據孤島、合規風險等因素制約，大數據仍有很大空間值得挖掘和提升。建議一要加強數據采集和積累，完善大數據的支撐機制；二要提升數據治理能力，提高數據質量；三要做好個人信息保護工作，確保數據合法合規；四要強化技術攻關，創新技術應用場景。
來源：中國信通院
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號