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类型中通服设计:2020疫情防控大数据应用白皮书(82页).pdf

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    中通服 设计 2020 疫情 防控大 数据 应用 白皮书 82
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    1、 20203 中通服咨询设计研究院有限公司中通服咨询设计研究院有限公司 中国通服智慧城市产业联盟中国通服智慧城市产业联盟 疫情防控大数据应用白皮书 前 言 庚子新春, 新冠肺炎疫情成为新中国成立以来最大的一次重大突发公共卫生事件,举国上下如临大敌,交通阻断、人员隔离、企业推迟复工、学校延迟开学,社会生活受到的影响之深、范围之广前所未有,成为全国各城市治理体系和治理能力的一次“大考”。 习近平总书记在 2020 年 2 月 14 日主持召开中央全面深化改革委员会第十二次会时强调,“要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术,在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用”。

    2、如何更好地让大数据技术为疫情防控赋能,让数据多跑腿,实现关键数据的采集、积累和智能运用,对于在这种公共卫生危机中更好地感知社会态势、 畅通沟通渠道、 辅助精准施策、一体化一盘棋处置等方面均有重要的参考意义。 在这场疫情防控战役中,各级政府和社会企业迅速行动,把大数据等技术应用到疫情监测分析、 人员管控、 医疗救治、 复工复产等各个方面, 发挥了巨大作用,为疫情防控工作提供了强大支撑。 本白皮书分析了疫情防控关键环节,对地方政府、科技企业及通信运营商的疫情防控大数据应用实践进行了梳理和总结, 提出了疫情防控的数据应用能力图谱, 并对下一步通过大数据技术开展疫情防控建议进行了初步讨论。 由于报告编

    3、制时间较为仓促,可能存在资料搜集不够全面、问题分析不够深入、应用分析不够透彻等疏漏之处,再加之疫情防控战尚未取得全面胜利,社会各方还在不断采取新方法、推出新应用,不宜过早下定论,鉴于此,欢迎社会各界人士与编制组联系反馈您的宝贵 疫情防控大数据应用白皮书 意见与建议,也欢迎各方积极提供大数据在疫情防控、复工复产复学等方面的应用案例。 编制单位: 中通服咨询设计研究院有限公司、 中国通服智慧城市产业联盟 主编人员:黄春林、戎彦珍、夏婷婷 编写人员:刘琦、王天雨、黄堰林 审核人员:殷鹏、郁建生、黄志华 疫情防控大数据应用白皮书 I 目 录 一、 疫情防控的基本概述 . 1 1.1 疫情防控的基本流程

    4、 . 1 1.1.1 三个发展阶段 . 1 1.1.2 四类重点人员 . 2 1.1.3 相关部门企业 . 2 1.2 疫情防控中需要重点关注的问题 . 2 二、 疫情防控大数据实战应用分析 . 3 2.1 地方政府 . 3 2.1.1 杭州:大数据赋能,助力科学高效、精准智能防控 . 3 2.1.2 北京:利用大数据抗“疫”,实现联防联控、精准施策 . 8 2.1.3 上海:精准防控,疫情大数据助力应战 . 15 2.1.4 天津:以大数据+防疫筑起安全“防护墙” . 23 2.1.5 深圳:战“疫”有“数”,社区大数据织密联防联控网. 29 2.2 科技企业 . 34 2.2.1 疫情防范

    5、管制 . 34 2.2.2 患者医疗救治 . 38 2.2.3 社会复工复产 . 39 2.3 通信行业 . 42 2.3.1 信息提醒 . 42 2.3.2 疫情防控 . 42 疫情防控大数据应用白皮书 II 2.3.3 主动关怀 . 44 2.4 疫情防控大数据实战应用总结 . 45 2.4.1 地方政府大数据应用有力支撑,未来仍可期 . 45 2.4.2 科技企业大数据应用灵活创新,隐私需重视 . 46 2.4.3 通信行业大数据应用成效显著,前景很广阔 . 46 2.4.4 大数据协同融合应用势在必行,赋能新治理 . 46 三、 疫情防控大数据应用思考 . 47 3.1 疫前及时预警

    6、. 47 3.1.1 疫情发生预警 . 48 3.1.2 疫情传播预警 . 49 3.2 疫中辅助决策 . 50 3.2.1 人员防备 . 50 3.2.1.1 人员动态流向跟踪溯源 . 50 3.2.1.2 密切接触者排查 . 51 3.2.1.3 人口迁入及疫情扩展趋势预测 . 52 3.2.1.4 人车关联排查 . 53 3.2.1.5 健康信息登记申报核对分析 . 54 3.2.1.6 公共场所人员集聚识别分析 . 55 3.2.2 快速隔离 . 55 3.2.2.1 交通管控指导 . 55 3.2.2.2 隔离人员管控 . 56 3.2.2.3 社区网格化管理 . 57 3.2.2.

    7、4 交通分区管控 . 58 3.2.3 及时救治 . 58 疫情防控大数据应用白皮书 III 3.2.3.1 病毒溯源 . 58 3.2.3.2 药品筛选 . 59 3.2.3.3 病例确诊 . 60 3.2.3.4 疫情拐点分析 . 60 3.2.4 物资保障 . 61 3.2.4.1 生活物资价格及销售情况预警 . 61 3.2.4.2 医护人员、转运车辆、医院病床调度 . 62 3.2.4.3 物资供需对接 . 65 3.2.4.4 应急供应链管理 . 65 3.3 疫后尽早复工 . 68 3.3.1 复工备案评估 . 68 3.3.2 返岗返工人员排查和健康监测 . 69 3.3.3

    8、整体复工情况评估 . 69 3.4 舆情监测 . 70 3.4.1 舆情跟踪预警 . 70 四、 疫情防控的大数据应用建议 . 72 4.1 建立数据采集机制,重视基础数据的融合与积累 . 72 4.2 夯实基础能力平台,提升平台数据治理能力与承载服务能力 . 72 4.3 强化协同融合应用,推动政府和社会数据的共享开放 . 73 4.4 注重隐私信息保护,通过技术应用和机制建立保障数据安全 . 73 疫情防控大数据应用白皮书 1 一、疫情防控的基本概述 突发重大传染病疫情属于突发公共卫生事件,需要按照快速消灭传染源、切断传播途径、保护易感人群的原则开展应急处置、控制疫情扩散,减少发病或死亡。

    9、 对疫情防控的基础环节的梳理, 有利于明确疫情防控中需要关注的重点问题。 1.1 疫情防控的基本流程 疫情传播具有速度快、影响广、治理难等特点,如何进行快速反应、正确处置并将损失减到最小,需要对疫情防控的基本流程进行梳理分析,以便进一步完善和提升疫情背景下的治理体系和治理能力。疫情防控涉及到疫前预警、疫中处置、疫后恢复以及全过程的舆情监控等方面,具体流程如图 1.1-1 所示。 图 1.1-1 疫情防控基本流程 1.1.1 三个发展阶段 疫前预警:在疫情将发未发之际进行评估并采取针对性举措,防止疫情集中扩大或爆发。疫前预警阶段是疫情管控的最佳窗口期,及时、准确的预警可以实现疫情的早发现、 早处

    10、置、 早控制, 避免萌芽状态的危机演变成实实在在的灾难。 疫中处置:对与确诊病例密切接触人员、重点疫区返程人员、去过疫区已返程人员及其他人员进行排查识别, 针对发热人员及非发热人员分别采取门诊治疗或者居家隔离的处理措施,将疑似人员送至定点医院进行隔离观察,并将确诊病疫情预警复工复业与确诊病例密切接触人员去过疫区已返程人员其他人员门诊治疗居家隔离定点医院隔离治疗解除隔离物资保障舆情监控检测、登记、消毒、分流登记申报专家评估重点疫区返程人员专家评估防护物资生活物资医疗物资疫前疫中疫后卫生行政部门公安铁路出入境检疫公共交通社区医疗机构社会企业密切接触人员发热人员非发热人员非疑似人员疑似人员确诊人员政

    11、府宣传部门 疫情防控大数据应用白皮书 2 例进行收治。此外,需要对人员的防护物资、居家隔离人员生活物资以及医疗机构医疗物资进行保障,确保疫情防控工作有序推进。 疫后恢复:对疫后的企业复工复业情况进行评估分析,为制订支持企业渡过难关、实现平稳发展政策提供决策依据,支撑经济社会快速恢复。 1.1.2 四类重点人员 疫情中的四类重点人员包括确诊人员、 发热人员、 疑似人员及密切接触人员,对重点人员的管控可以有效控制传染源、切断传染途径、遏制疫情扩散。 1.1.3 相关部门企业 整个疫情防控过程中, 卫生行政部门负责疫情的前期预警及疫情的跟踪分析,公安、铁路、出入境检疫、公共交通、社区等负责人员的排查

    12、识别,医疗机构负责发热人员、 疑似人员以及确诊人员的收治, 社会企业负责重点物资的配套保障。 1.2 疫情防控中需要重点关注的问题 为打赢疫情防控的阻击战、攻坚战、持久战,需要盯住疫情防控过程中的重点人群、重点环节等,深入细致研究问题、分析问题、解决问题,切实把疫情防控各项措施落实、落细。具体而言,疫情防控需重点关注以下几个方面的问题: (1)如何及时发布疫情预警,实现及时预警? (2)如何快速甄别重点人员,加强人员防备? (3)如何有效隔离相关人员,实现快速隔离? (4)如何快速进行诊断救治,进行及时救治? (5)如何保障物资稳定供应,提供物资保障? (6)如何有效指导安全复工,实现尽早复工

    13、? (7)如何及时控制引导舆情,加强舆情监测? 疫情防控大数据应用白皮书 3 二、疫情防控大数据实战应用分析 大数据作为抗疫的新时代“武器”,在疫情分析研判、疫情防控管制、疫情医疗救治、生活便民服务、复工复产等方面的应用都取得了明显成效。从服务提供的角度,应用案例可以分为地方政府、科技企业及通信行业等几类。 2.1 地方政府 面对这次新中国成立以来在我国发生的传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的一次重大突发公共卫生事件, 各地区政府纷纷响应习近平总书记关于“要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术,在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用”的号召,充分发挥各

    14、地的资源优势,利用大数据等新兴智能武器为疫情防控赋能,让“数据”多跑腿,实现关键数据的采集、积累和智能运用,便于城市管理者更好地感知社会态势、畅通沟通渠道、辅助精准施策、科学高效战“疫”。 2.1.1 杭州:大数据赋能,助力科学高效、精准智能防控 面对新冠肺炎疫情,杭州市政府充分发挥较为扎实的信息化、数字化建设基础,挖掘大数据资源的潜力和优势,在疫情防控、复工复产、资源调度等方面积极创新、率先垂范。 (1)“城市大脑”助力疫情预警、感知与服务 面对新型冠状病毒感染的肺炎疫情,杭州作为数字经济之城,利用城市运行的智能中枢“城市大脑”,开发新应用或利用现有应用,利用大数据精准防控疫情,提高防控效率

    15、。 大数据预警,精准发送提醒。杭州市卫健委等部门与三大移动运营商合作,通过“城市大脑”平台, 建立了卫健警务新型冠状病毒防控系统。 依托该系统, 疫情防控大数据应用白皮书 4 根据每个人手机的漫游情况,凡是近期到过武汉的市民或游客,来到杭州后,都会收到一条提醒主动隔离观察的短信。 大数据服务,精准查控信息。西湖区借助“城市大脑”平台,开发了信息登记小程序。 经过杭州绕城高速南出入口的车辆, 如果来自湖北地区或体温检测异常,司机可以用手机扫一扫由工作人员提供的二维码,填好信息后,会第一时间通知属地,清晰又快捷。 图 2.1-1 杭州绕城高速南出入口信息登记二维码 大数据助力感知体温。在萧山区宁围

    16、街道社区卫生服务中心,安装了“感知+红外线体温测试仪”,一旦体温异常的人员进入测量范围,可第一时间感知,为数字防控疫情装上“千里眼”。 大数据促进智慧停车管控。 下城区依托城市大脑数字驾驶舱智慧停车等模块,对辖区的车辆、人员及其他人员异常情况进行实时防控,一旦发现,及时通过驾驶舱指挥系统,指令就近的工作人员及基层力量,第一时间进行现场核实,快速处置。 疫情防控大数据应用白皮书 5 (2)“大数据+网格化”是社区疫情防控的最有效防线 杭州市依托城市大脑平台,融合交通枢纽、疾控、医疗、出行等 80 多个维度的大数据,搭建高危易感染人员模型,高精度锁定确诊患者及其密切接触者,按照风险等级高低开展滚动

    17、研判, 确保有关部门可以便捷了解每天疫情重点区域到杭人员信息, 便于早期介入、 动态管理, 并实现各区县市共享, 提升防疫实效。 (3)“一图一码一指数”,实现精密型智慧管控 杭州市充分发挥自身数字技术的优势,推出了“一图,一码,一指数”,让信息公开插上了数字的翅膀,全面统筹推进疫情防控与复工复产,形成了一套精密型智慧管控体系,让物流、人流、商流畅通起来。 所谓“一图”就是“五色疫情图”:“五色”,即根据各项指标的综合考量,分别用红、橙、黄、蓝、绿反映疫情风险等级,作为对各个县(区、市)实行分区分级差异化防控和复工复产分类施策的重要依据。 图 2.1-2 杭州市“五色疫情图” 疫情防控大数据应

    18、用白皮书 6 所谓“一码”就是“健康码”,以真实数据为基础,由市民或返工人员自行网上申报,经后台审核后生成的二维码,可作为出入通行的电子凭证。一人一档、一人一码, 以红、 黄、 绿三色二维码动态显示个人疫情风险等级, 以红色代表 14 天隔离码、黄色代表 7 天隔离码、绿色自由通行码,显示“绿码”者可直接通行,显示“黄码”和“红码”者需接受相应隔离措施。领取红码和黄码的人员需按规定隔离并健康打卡,满足条件后将转为绿码,既能有效进行员工健康关怀,也便于政府对公共区域人员健康情况进行有效排查。 图 2.1-3 杭州市“健康码” 所谓“一指数”就是“管控指数和通畅指数”,其主要用于评价衡量各区、县党

    19、委、政府“两个着力”(着力防输入、防集聚和着力通畅物流、人流、商流)的风向标。 (4)“黑科技”与“白名单”助力企业复工复产 在确保疫情可控的情况下,浙江省因地因时、分类有序推进企业复工复产。通过汇总疾控、通信、电力、交通等部门提供的大数据,杭州市率先推出“企业复工申报平台”, 用好数据信息资源和网上办事平台, 大力推行网上办、 掌上办、预约办和电话办等不见面办事服务, 为杭州市广大企业提供了非常便捷的复工申报渠道。 疫情防控大数据应用白皮书 7 图 2.1-4 杭州市企业复工申报平台审核结果 企业通过复工申报平台提交复工申请后, 申报平台 3 个工作日内将明确开工时间或延迟开工。企业复工审核

    20、被通过后,企业员工可填写“返工申请”获得健康码,每日上报体温情况,员工需通过“员工健康码”微应用进行每日健康打卡,掌握员工状况制作复工“白名单”。 杭州市全市企业实行“白名单”企业制,涉及疫情防控必需、保障城市运行和企业生产必需、群众生活必需、重点项目建设施工以及其他涉及重要国计民生的相关企业,确保优先复工。杭州还鼓励支持企业通过互联网等信息技术开展网上办公、远程办公和居家办公,实行弹性工作制。 (5)总结 杭州市通过充分挖掘数据价值,释放数据资产红利,采用“大数据+网格化”方法实时监测分析疫情动态、跟踪排查高风险人员流向,分析出人群聚集热点分布、 人群跨区域流动等信息, 提前预测疫情发展趋势

    21、。 同时, 通过数据回溯分析,相关部门可以尽早发现疑似病患、密切接触者,有助于及时隔离、切断传染源,让疫情防控更加科学、高效。此外,针对眼下各地的复工复产,以政府大数据开放应用带动了企业、社会大数据汇聚融合,率先推出“企业复工申报平台”,实行 疫情防控大数据应用白皮书 8 不见面审批、不接触办事,因地制宜、分类指导,逐步有序恢复生产,综合施策保持经济平稳运行,最大力度激发市场主体活力。 表 2.1-1 杭州市疫情防控大数据应用总结 主要措施 取得的成效 (1)依托“城市大脑”开展疫情的预警、感知与服务等防控工作 实现数据实时监测,进行动态化、精准化的管理,提升疫情防控的质量、效率。 (2)以“

    22、大数据+网格化”的模式深入社区基层的疫情防控 通过大数据精准排查社区的“隐性传染源”, 利用网格化的管理模式具体落实, 便于及早介入、防治。 (3)“一图一码一指数”的精密性管控模式 分别从宏观、中观、微观层面,准确、及时地把握疫情防控的状况,全面统筹推进疫情防控与复工复产。 (3)企业申报复工平台、员工健康码等推动有序复工复产 网上政务服务的模式能够有效降低疫情传播的风险;“员工健康码”便于掌握员工状况制作复工“白名单”。 2.1.2 北京:利用大数据抗“疫”,实现联防联控、精准施策 习近平总书记 2 月 10 日在北京调研指导新冠肺炎疫情防控工作并发表重要讲话。习近平强调,“北京作为首都,

    23、做好疫情防控工作责任重大,决不能有丝毫松懈。要运用大数据等手段,加强疫情溯源和监测”。面对席卷而来的新型冠状病毒疫情,北京各区政府充分借助大数据的力量,激发各级、各部门的防疫斗志,积极开展各方面的疫情防控、阻击工作。 疫情防控大数据应用白皮书 9 (1)朝阳区建设数字战“疫”地图 全区“一张图”,疫情防控可视化。朝阳区依托时空大数据技术,完成了数字战“疫”地图建设, 实现了疫情数据共享、 实时分析、 精准防控, 在疫情态势研判、应急指挥调度等方面发挥了重要作用。 图 2.1-5 朝阳区新型冠状病毒战“疫”地图 疫情数据共享。 数字战“疫”地图汇聚整合全区 43 个街乡、 629 个社区的疫情相

    24、关数据并实时更新,确保信息数据的及时性、真实性和完整性,实现全区疫情数据“一张图”。 疫情发展态势研判。 数字战“疫”地图以时空维度动态展示确诊病例的主要活动轨迹、范围,及时发现重点影响区域,快速定位人员密集场所,科学指导人员分工、落实排查任务,严防疫情扩散传播。 疫情指挥决策。数字战“疫”地图通过叠加医院、社区卫生服务站、发热门诊等医疗资源,开展疫情变化趋势以及医疗资源承载力分析,实现朝阳区应急资源统一调配“一盘棋”。 预判传播趋势,开展精准防疫。朝阳区充分发挥大数据系统平台作用,实时掌握全区人口变化趋势。针对节后返工复工潮,通过人群动向分析,预判疫情传 疫情防控大数据应用白皮书 10 播趋

    25、势,支持开展精准防疫工作。基于“朝阳区人口大数据服务平台”对全区实时人口总量、人口增量等变化趋势进行实时监测,针对重点区域人员每日输入朝阳区人口总量、活动轨迹、驻留时长进行分析,并将数据细化到街乡、社区进行分类。 图 2.1-6 朝阳区实时人口监测情况 融合三大运营的手机信令数据, 并经过加工分析, 每日形成大数据分析报告,辅助相关部门高效、精准地开展疫情防控。 图 2.1-7 朝阳区人口大数据服务平台(手机信令数据) 引入社会数据完成朝阳区“新冠肺炎疫情态势监测大屏”搭建, 可直观查看朝阳区累计确诊病例、新增病例走势,可分时段查询重点区域人员在朝阳区街乡的疫情防控大数据应用白皮书 11 实时

    26、分布统计,并细化到可分社区、小区查看详细人数。 图 2.1-8 朝阳区新型冠状病毒疫情态势监测大屏 利用“群租房居住密度及市场疏解监测平台”,对区域人流热力分布、职住分布、人口构成、人口来源等进行分析,计算出朝阳区居住密度最高、流动人口最多的 30 个小区和重点区域,对重点区域进行疫情精准防御、排查和监测。 图 2.1-9 群租房居住密度及市场疏解监测平台 (2)海淀区上线疫情防控“城市大脑” 2020 年 2 月 8 日,海淀区政府城市大脑疫情防控平台在区城市服务管理指挥中心上线试运行。该平台借助海淀城市大脑的“时空一张图”“AI 计算平台”等 疫情防控大数据应用白皮书 12 资源和成果,接

    27、入整合了融信数联公司的海淀区疫情人口监测数据、百度公司的人员迁入数据分布和舆情数据、360 公司的全国疫情分布数据、微芯公司提供的海淀区新冠肺炎重点人群监控与决策分析数据以及第四范式基于疫情防控方面的分析预测模型等城市大脑产业联盟单位的数据资源。 该平台包括疫情防控人员信息管理系统、疫情大数据分析系统、疫情预警系统、 社区防控预警系统, 集合了个性化数据分析、 返京人群分析、 人口排查分析、重点人群动态监测、跟踪、预警服务等重要功能,构建了各级行业管理部门、属地管理部门、社会单元和公众四位一体的立体化疫情跟踪防控体系,助力相关单位做好疫情防控。 图 2.1-10 海淀区城市服务管理指挥中心上线

    28、运行 疫情防控人员信息管理系统是从行业(企业)和社区两个维度采集人员基本信息、出行情况、居住社区、工作单位、健康状况、经由疫区等六大类信息,针对重点人员、高危疑似人员、密切接触人员,按照北京市卫健委分级分类防控要求,每日采集关键体征指标,并跟踪处理记录信息。 疫情大数据分析系统,能够结合运营商数据,详细快速分析并统计海淀区内疫情防控大数据应用白皮书 13 各街镇、小区、重点场所重点人员数量、主要来源地、活动轨迹、驻留时长、进入时间等信息,让各类信息在平台一览无余,同时提供重点人流预警服务,防止出现重大传染事件。为确保对密切接触者的追踪和管理工作顺利开展,系统针对确诊病例及疑似病例进行行为轨迹分

    29、析,最大限度了解其活动范围,包括地点、所接触人群及相关人员的活动轨迹等,确保早发现、早隔离。 图 2.1-11 返京人群分析 图 2.1-12 人口排查分析 疫情防控大数据应用白皮书 14 图 2.1-13 重点人群动态监控与决策分析 疫情预警系统通过大数据分析,实现系统自动预警提示功能,向企业管理者推送疑似人员预警信息,同时提示行业管理部门、属地管理部门安排核查核验;向公众个人推送同车确诊病例、同社区确诊病例、同企业确诊病例等提示信息,协助个人做好隔离防控。 社区防控预警系统通过互联网舆情数据和大数据分析, 实现针对社区内个别舆情突出的区域及突出的问题进行重点分析和解决。 针对各社区和医院等

    30、重点监控区域,调用周边视频摄像头,进行视频监控分析,结合市民热线百姓诉求,找出关键事件,分析定位出社区执行防控疫情中执行不力的情况,并进行预警,并实时监控重点人群,跟踪重点人员轨迹,对于聚集、各类违规事件实时预警,供各级领导进行调度指挥。 (3)西城区依托“大数据”做好楼宇疫情防控 为应对节后返京复工人员密集办公情况, 西城区市场监管局开发西城区商务楼宇疫情防控信息系统,依托西城区企业监管信息共享平台,以全区楼宇和企业数据库为基础, 实现全区楼宇疫情防控相关数据的统一汇集和实时共享, 通过“大数据”有效推进辖区楼宇疫情防控工作,助力复工复产。 西城区商务楼宇疫情防控信息系统具有数据归集、汇总审

    31、核、统计分析、政疫情防控大数据应用白皮书 15 策发布等功能,通过楼宇单位自主扫码填报,取代人工填写报表、手工汇总数据的传统模式,避免企业向多主管部门重复申报。政府部门和产权、物业单位两级督促,确保每日数据及时更新上报,保障数据归集的实时性和准确性,实现企业数据动态底数清、疫区人员来源明,并能实时统计企业员工健康情况。同时,系统实时发布疫情防控政策文件, 指导各单位更好地应对疫情, 共同打好防“疫”战。 (4)总结 在疫情防控的攻坚阶段,北京朝阳区、海淀区依托区级的“城市大脑”,积极发挥其在疫情防控中的实战指挥作用,实现了疫情数据实时采集、动态共享、准确追溯、科学布控,为科学研判、精准排查、辅

    32、助决策,打好疫情防控狙击战,提供了有效的支撑保障。北京西城区利用大数据做好楼宇防控,解决了企业多头重复填报的烦恼, 减少复工之后人员的接触, 保证信息安全, 全面助力复工复产。 表 2.1-2 北京市疫情防控大数据应用 主要措施 取得的成效 (1) 以城市大脑为依托, 拓展疫情防控应用 在疫情数据共享、实时分析、精准防控,在疫情态势研判、 应急指挥调度等方面提供决策支撑。 (2)利用大数据做好楼宇防控,助力复工复产 解决了企业多头重复填报的烦恼, 减少了复工之后人员的接触,保证信息安全。 2.1.3 上海:精准防控,疫情大数据助力应战 随着返工大潮来临,疫情防控处于外防输入、内防扩散的关键阶段

    33、,大数据成为科学防控、精准防控的必然选择。上海作为超大规模城市之一,可充分发挥大数据在医疗救治、道口查控、社区防控、有序复工等方面的积极作用,让疫情 疫情防控大数据应用白皮书 16 防控背景下的城市治理更加细腻、更加科学。 (1)一网通办:挖掘数据潜能,推行网上办事 作为上海政务数据归集的功能性平台, “一网通办”是上海政务服务的金字招牌。疫情发生以来,“一网通办”充分挖掘自身平台的大数据潜能,推出新型肺炎防控专栏。在“一网通办”总门户、“随申办”APP、“随申办”小程序同步上线的“一网通办新型肺炎防控专栏”中,第一时间将上海最新疫情相关信息对外发布,并持续拓展相关防控服务。该专栏共接入相关服

    34、务事项包括,来沪人员健康登记、确诊患者涉及区域及场所查询、网上问诊、发热门诊医疗机构查询等服务。依托“一网通办”市民主页和企业专属网页用户画像,打造“我的防疫战”专题,提供个性化、主动化、智能化、精准化的防控服务。 图 2.1-14 一网通办总门户截图 疫情防控大数据应用白皮书 17 为避免市民集中到线下大厅办理, 上海积极依托“一网通办”的数据集合优势,大力推进“一网办、一窗办、一次办”,并向广大市民发出倡议书,在疫情期间,如有相关办事需求,尽量网上办、掌上办,避免线下办、集中办。全市各部门、各区也积极优化业务流程, 创新审批方式, 通过“一网通办”平台, 推行相关应用,助力全市疫情防控。比

    35、如,市药品监管局推动医疗器械应急审批,有效利用“网络核验”“电子签章”“电子证照”等方式,实现企业网上申报、在线受理审查、电子凭证推送的全程网办, 在一个工作日内完成 3 家新型冠状病毒核酸检测试剂盒生产企业的在线审核和许可证制发。 静安区静安寺街道为让防控达标企业第一时间拿到复工的“通行证”, 依托微信小程序,“一网通办”线上服务和“登记+上门”相结合的做法,做到“一站受理、一口解答、一次办结”,实现复工申请不出楼宇,行政服务高效快捷处理。浦东新区全面实施远程身份核验“范围、事项、人员的全覆盖”,通过远程身份核验,有效解决企业和群众“不出家门办成事”的现实需求。此外,依托上海的大数据资源平台

    36、, 对接健康云平台数据, 通过数据赋能, 上海“一网通办”还上线了“解除医学措施查询系统”和“企业复工人员网上登记系统”,为当前疫情防控提供一些信息支撑、便利服务。 (2)随申码:市民健康动态一目了然 疫情期间,上海的小区实施“封闭式管理”,居民进出小区可以利用“一网通办”的移动端“随申码”, 当“随申码”显示为绿色, 通过志愿者和安保人员核对住户信息,测量体温正常后,便可顺利通行。所谓的“随申码”,其实是一种依托大数据的市民健康动态管理方式。 作为上海市民的生活服务码, 方便市民工作、 生活、出行等需要,特别是在疫情防控阶段,为社区、街道和园区的管理提供了另外一 疫情防控大数据应用白皮书 1

    37、8 种便捷科学的方式。 “随申码”以“绿码、黄码、红码”的三色动态管理为基础,依托上海市大数据资源平台汇聚的国家及上海公共管理机构数据,经过数据建模,分析评估后,测算出红色、黄色、绿色三种风险状态供参考。 图 2.1-15 上海“随申码” “最近是否购买飞机票、火车票?有没有开车入沪登记记录?是否到医院发热门诊记录?是否到药店购买过退烧药?”这些数据都在后台关联“随申码”,市民通过手机实名认证登录“随申办”就能查到自己相应的状态:“红色”说明是未解除医学管理措施、确诊未出院、疑似未排除等人员;“黄色”说明是重点地区来沪未满 14 天的人员;“绿色”说明是未见异常或已解除医学管理措施的人员。 (

    38、3)大数据:为社区疫情研判提供支持 复工潮来临,大量人员从外地返回上海,为社区的疫情防控增加了压力。如何有效进行管理,让大数据管理成为社区防控的“前哨岗”,长宁区江苏路街道率先试点的“一网统管”的模式。 疫情防控大数据应用白皮书 19 图 2.1-16 上海长宁区江苏路街道运行指挥中心大屏 在街道的城市运行指挥中心的蓝色横向大屏幕上, 左侧的数据实施更新全国、上海等各地的疫情发展情况。屏幕的右侧标明了摸排企业数量、沿街商铺数量及部分建设工地的状态。此外,哪些居民正在居家观察、哪些重点区域完成了规定的消毒、口罩购买发放情况如何、哪些办公楼的返沪白领集中增加,都能一一呈现。“一网统管”防疫专页将基

    39、层排摸的大数据汇总和分析,为社区疫情研判和决策提供支持,处置也能更及时。 图 2.1-17 江苏路街道“一网统管”防疫专页 在社区疫情防控方面,徐汇区依托区行政服务中心大数据建立起徐汇区“看家护院、邻里互助”疫情防控系统,将居民信息登记分为红、橙、黄、绿四色进 疫情防控大数据应用白皮书 20 行管理。 其中, 红色代表近期湖北地区返沪人员, 橙色为近期重点地区返沪人员,黄色为近期其他地区返沪人员,绿色为近期未离沪人员。 图 2.1-18 居民登记四色管理 自 2020 年 2 月 7 日上线以来运行稳定,其包含了疫情防控的方方面面,系统已经实现口罩预约登记、居民信息登记、智能在线客服、疫情实时

    40、查询、疫情线索上报、居家观察服务、企业人员登记、企业复工备案、重点工地管理、沿街商铺管理等十大功能。比如,该套系统的首个功能“口罩在线预约自动审批功能”上线, 一改以往居民线下排队, 居委干部人力审批的“窘境”, 既避免了人群聚集,又极大减少了基层干部的压力。 图 2.1-19 居民通过快速填报通道登记信息 居民进入小区时, 通过扫描二维码在系统中填报姓名、 身份证号、 在沪住址,登记完上述个人信息,小区保安才会“放行”。居民填写的信息均已传输至区级疫疫情防控大数据应用白皮书 21 情防控系统后台,不仅每日会自动监测隔离观察人员是否准时上报体温,居民进出小区大门,都要扫一扫二维码,系统会自动识

    41、别该位居民是否处于隔离期。若未过观察期就擅自离家,系统则第一时间上报居委会和属地派出所,马上就有居委干部和民警前来查看。 除了这些“硬性”措施,系统更有关怀的一面。接受在家隔离者每天需要早晚各上报两次体温至系统,在隔离期间需要哪些服务,比如买菜、购买日常生活用品等,皆可通过该功能上报,居委、物业收到上报信息后会送货上门。 (4)大数据保障中小企业“复工安全” 徐汇区辖区内的沿街店铺不少,大多数都是小微企业,如果不尽快复工的话只能“等着倒闭”。疫情防控系统中的“沿街商铺管理”可以为这些沿街商铺提供复工必要的支持。 图 2.1-20 市场监管人员指导商铺主上报信息 通过疫情防治系统的“沿街商铺管理

    42、”,商铺主可以自助填报营业时间、复工人员健康状况、是否已过隔离期等信息,而在市场监管局执法人员的手机上,可以实时查看区内沿街商铺的上报信息, 并随机现场查看店铺主上报的信息是否属实,保护了商铺利益也保障了市民的安全。 疫情防控大数据应用白皮书 22 图 2.1-21 上海徐汇区企业复工备案系统 在中小企业复工备案方面,徐汇区设计了企业复工备案的远程登记模块,中小企业只需点击系统中的“企业复工”便可通过手机上传企业复工备案表, 工作人员进行网上复核,办事人员不需要现场跑,减少了疫情传播的风险,实现企业复工线上填报、街道营商办网上复核。企业复工登记完成,为保证复工后返工人员的健康安全,和进出小区人

    43、员信息登记一样,员工首次进入公司前,需要扫码填写一张信息登记表。此外。企业若有访客上门,也需要登记信息。上述人员登记信息, 可以第一时间为专业人士提供流行病学调查的线索,迅速掌握密切接触者信息,防止疫情进一步蔓延。 (5)总结 上海市各区依托现有的智慧城市建设成果,通过整合多源数据,活化利用各类城市治理基础要素, 迅速转变管理模式、 创新管理方法, 充分挖掘数据的潜能,疫情防控大数据应用白皮书 23 推行网上办事、 网上备案审批, 减少接触传播的感染风险。 借助新兴科技的手段,将管理单元下沉到社区、小区更小的城市单元,强化基层的管控力度,更有效地阻断疫情的传播途径,实现疫情防控应急管理与常态运

    44、行精细治理的有效衔接,更全面、多维度地保护市民安全。 表 2.1-3 上海市疫情防控大数据应用 主要措施 取得的成效 (1)“一网通办”总门户、“随申办”APP、“随申办”小程序推行网上办事 通过“一网办、一窗办、一次办”的服务模式,提供个性化、主动化、智能化、精准化的防控服务。 (2)依托上海市大数据资源平台汇聚的国家及上海公共管理机构数据,推出“随申码” 方便市民工作、生活、出行等需要,为社区、街道和园区的管理提供了另外一种便捷科学的方式。 (3)不同区分别推出“一网统管”模式、“看家护院、邻里互助”疫情防控系统、“智能语音客服”等应用 将基层的数据进行汇总、分析,通过系统对居民提供针对性

    45、的服务,提升疫情防控成效,降低基层工作人员的工作量。 (4)疫情防控系统、企业复工备案系统推出,助力中小企业安全复工 市场监管部门通过管理端实时掌握商铺情况、开展日常抽查巡查工作,确保市民日常采购安全;线上登记备案能够减少见面接触、人群聚集带来的风险。 2.1.4 天津:以大数据+防疫筑起安全“防护墙” 自新冠肺炎疫情发生以来,天津市市委网信办、市大数据管理中心会同市委 疫情防控大数据应用白皮书 24 政法委、 市卫健委、 市公安局、 市政务服务办等相关部门和各区充分发挥大数据、人工智能、云计算等数字技术优势,加快科技研发攻关,推动加强京津冀地区联防联控,持续助力疫情防控和经济社会发展“双胜双

    46、赢”。 (1)运用“津心办”一网通办平台助力疫情防控 “津心办”是天津市政务服务移动端平台,服务“掌上”办事,实现“不见面、网上办、掌上办”。在服务疫情防控方面,于 2020 年 1 月 24 日除夕当夜上线“防控疫情天津在行动”服务专区,先后推出查看周边疫情、患者相同行程查询、密切接触者测量仪等便民服务应用,并通过中英文双语及时发布疫情动态。在服务企业复工复产方面,上线市级法人办事事项 956 项,涵盖设立变更、准营准办、资质认证等领域。 图 2.1-22“津心办”一网通办平台 (2)运用“津治通”一网统管平台服务基层防控 “津治通”是天津市打造的市、区、街镇、村居四级一体化社会治理信息化平

    47、台,助力精准治理,已实现全市域贯通应用。为服务疫情防控和复工复产,天津市通过“津治通”平台相继开通了“重大疫情隐患”和“企业复工复产”事件上报渠疫情防控大数据应用白皮书 25 道,细分了 16 类网格化事件,上线了疫情快报系统,开发了“入户排查”“重点关注”“网格工作”等功能模块, 方便基层网格员开展精准化入户排查、 人员管理、 防疫宣传、消杀防控等工作,助力社区防控工作“入网入格入家庭”。 网格员使用“津治通”疫情快报系统 APP,将疫情防控工作情况直报至区、街镇、村居,各级战区可对网格员上报情况进行统计、分析、查看,有针对性地部署开展疫情防控工作,充分发挥信息化、大数据在科学防治、精准施策

    48、方面的作用。 “津治通”疫情快报系统由两部分组成,一是“津治通”疫情上报 APP,用于查看入户排查、网格工作及各指标的统计等工作。APP 端基本功能包括:登陆、注册、入户排查、网格工作、重点关注人员、用户信息、使用指南;网页管理端基本功能包括入户排查管理、 网格工作管理、 统计表、 统计图、 重点关注人员管理。系统同时对接天津市公安局等系统, 汇集多方数据精准提醒社区工作人员对人员进行精准管理。 图 2.1-23“津治通”疫情快报系统 2020 年 2 月 1 日,“津治通”疫情快报系统正式上线。截止到 2020 年 2 月 21 疫情防控大数据应用白皮书 26 日,“津治通”全市一体化社会治

    49、理信息化平台已建立起市、区、街镇、村居四级联动体系,实现全市域全面贯通,配备专职网格员 2.3 万余人,累计解决各类社会治理相关事件 50.2 万余起。截至 2020 年 2 月 14 日晚,各区运用“津治通”平台上报疫情相关线索近万起,网格员利用“津治通”疫情快报系统开展排查 7.8 万余次。 (3)运用“健康码”综合判断个人健康风险等级 “健康码”是天津市借鉴其他省市经验做法,结合自身实际,运用大数据技术生成的个人专属数字“通行证”, 综合判断个人健康风险等级, 便利市民复工出行。申请人可自行通过“津心办”APP 或支付宝小程序自主自愿申领, 实现“一次申报、全市通用”。“健康码”基于个人

    50、在线填报信息与后台数据实时计算比对,包括根据市民申请提交的信息和公安、卫健、电信、交通等领域及各区疫情防控相关数据进行比对校验,“绿、橙、红”三色状态动态变化,并不仅仅是静态码,申领一次即可打通生产生活的出入环节,一“码”知晓个人防疫健康风险。通过精准健康监测,实时动态管理,实现了“一次申报、全市通用、动态管理、分类管控”。 图 2.1-24 天津“健康码” 疫情防控大数据应用白皮书 27 (4)运用“一区一行一指数”绘制复工复产全景图谱 “一区一行一指数”是天津市大数据管理中心联合国网天津市电力公司, 基于企业用电数据和电力负荷曲线,对企业用电情况精准“画像”,16 个区形成“一区一指数”,

    51、制造业、医药、食品等行业形成“一行一指数”,反映各区、各行业复工复产情况,形成全市复工复产全景图谱。 电力大数据是经济发展的“晴雨表”。电力数据具有实时、准确、与生产强相关等特点。在这些指数中,不仅有针对 16 个天津市辖区形成的“一区一指数”,帮助区级政府掌握企业复工复产情况。 还针对制造业、 医药等多个行业形成的“一行业一指数”,展现不同行业的生产情况。 图 2.1-25 天津市河西区商务楼宇复工复产大数据平台 指数显示, 截至 2020 年 2 月 24 日, 天津市企业复工复产电力指数为 56.99。其中,用电类别中,一般工商业企业复工复产电力指数最高为 60.48;行业类别中,信息传

    52、输、软件和信息技术服务业复工复产电力指数最高为 92.87;行政区域中,和平区复工复产电力指数最高为 75.75。指数凸显出复工复产稳步推进,相关支持政策效果凸显。 为充分挖掘数据价值,天津电力还对居民用电数据展开分析。其中,针对滨 疫情防控大数据应用白皮书 28 海新区辖区内超过 82 万户居民的近 3000 万条日用电量数据进行云端采集, 构建起居民短暂和长期外出、举家返回等多个场景模型,据此可精准判断出辖区内居民的日流动总量和分布,为当地阻击疫情提供科学精准支撑。 (5)总结 天津市运用“津心办”“津治通”“健康码”等大数据平台,通过多个应用场景,在疫情排查、疫情预警、疫情信息公布、网上

    53、办事审批、居民健康出行、复工复产等方面发挥了关键作用,助力政府科学决策、资源优化配置,也能让公众及时了解疫情发展情况,积极科学防疫。 表 2.1-4 天津市疫情防控大数据应用 主要措施 取得的成效 (1)运用“津心办”一网通办平台助力疫情防控,服务“掌上”办事 实现“不见面、 网上办、 掌上办”, 已上线行政许可、公共服务、便民服务等各类服务事项1351 项, 在服务疫情防控方面, 于 1 月 24 日除夕当夜上线“防控疫情天津在行动”服务专区,先后推出查看周边疫情、患者相同行程查询、密切接触者测量仪等便民服务应用。 (2)运用“津治通”一网统管平台服务基层防控,助力精准治理 “津治通”全市一

    54、体化社会治理信息化平台目前已建立起市、区、街镇、村居四级联动体系, 实现全市域全面贯通。 “津治通”疫情快报系统将充分借助“津治通”全市一体化社会治理信息化平台的基础资源和联动体系。 (3)运用“健康码”综合判断个充分运用大数据手段助力疫情防控和复工复疫情防控大数据应用白皮书 29 人健康风险等级,便利市民复工出行 产,进一步提高新冠肺炎疫情防控工作的科学性、精准性,实施“绿码、橙码、红码”三色动态管理,实现“一次申报、全市通用、动态管理、分类管控”。 (4)运用“一区一行一指数”绘制复工复产全景图谱,“电力大数据”为“双胜双赢”提供数据支撑 天津整合 16 个辖区电力数据,推出“一区一行一指

    55、数”复工复产全景图谱, 形成电力视角复工复产情况监测指数,直观反映天津市各区域、各产业复工复产情况。 2.1.5 深圳:战“疫”有“数”,社区大数据织密联防联控网 自疫情发生以来,深圳市各区在利用大数据进行疫情防控工作成效明显,依托“i-深圳”及自身强大的数据分析和建模能力,以社区为“作战单位”,充分发挥网格管理优势, 利用人熟、 地熟和网格大数据的优势, 做好社区疫情监测、 排查、预警,做到政府的防疫力量精准投放。 (1)融汇 GIS 建设疫情“大报表”,用可视化数据精准防疫 深圳市福田区根据疫情率先建立了每日一报系统、 居家观察人员服务平台与防疫物资调度登记平台,用科学的手段与大数据实现精

    56、准防疫。在福田区智慧城市智慧中心,大屏显示福田区地图,并在地图上标注了福田区每一个社区的确诊病例、疑似病例、居家隔离人员的数据。 在地图上方,显示着所有社区数据的汇总表,还包括确诊逗留校区数与集中隔离人数。地图左侧显示着福田区十个街道的病例数据,右侧则以折线图呈现出福田区的疫情趋势, 形成了疫情的一张“大报表”, 基层所有需要的信息皆可体现,基层每日一报、指挥部每日一调度、区里每日一发布,使这张“大报表”的信息清 疫情防控大数据应用白皮书 30 晰明了。 同时, 每日一报系统在 PC 移动端都可使用, 确保了基层信息填报简单、便捷。 将疫情排查、 上报的信息, 运用地理信息技术等进行疫情信息入

    57、格、 入块化,建设疫情决策调度可视化分析系统, 使得福田区相关单位能够及时掌握准确信息。福田区通过将各种重点的数据,例如确诊病例、居家隔离人员、集中隔离人员等数据与相关人员配备进行配组,从而实现政府的防疫力量精准投放。 图 2.1-26 福田区疫情“大报表” (2)以“块数据”赋能疫情防控全息“作战图” 所谓“块数据”, 即在一个物理空间或行政区域 (包括市、 区、 街道、 社区等)将涉及人、事、物的各类“条”数据封装成“块”。通过清晰比对,形成各类社会治理要素相关联的块数据库,为社会治理提供精准信息资源,有效解决了基层治理服务和管理对象底数不清、情况不明的问题。“块数据”中心在此次深圳市疫情

    58、防控中充分发挥了“数据大脑”的作用。 为使数据归集更为全面,深圳市南山区主要领导挂帅,树立“全区一盘棋”思想,强化部门联动,打破数据壁垒,更大范围整合市政务服务数据管理局、市委政法委员会、 区委政法委员会、 区疾控中心、 区防控指挥部等部门和三大运营商。疫情防控大数据应用白皮书 31 数据信息除了包含个人基本信息外,还包含手机号码、身份证号、无线 WiFi 流量数据侦测、活动地区、居住地址、身体状况、企业返工人员信息、企业复工困难及诉求等扩展信息,归集数据更加全面。 深圳市南山区政务服务数据管理局数据管理中心通过对后台归集数据进行筛选、分类、汇总、清洗、对比、去重,梳理出 90 万条个人信息数

    59、据,企业复工申报 69239 家,对比、清洗、去重后 24680 家,申请复工员工 781709 人,对比、清洗、去重后 248823 人。当分析研判小组人员发现隐患后,基于南山区基层“大数据”人员智能底板,将清洗后的疫情防控数据落地到具体街道、社区、小区和楼栋,编制疫情防控分布“作战图”,全区疫情态势“一图呈现”。 图 2.1-27 南山区疫情防控分布“作战图” 作为深圳三个“块数据”创新社会治理综合试点区之一,在疫情防控期间,南山区利用“块数据”平台整合了公安核查、“i 深圳”自主申报以及散落在各个社区的居家医学观察人员信息,通过数据清洗去重,按照市、区、街道、社区不同层级“块”建立了居家

    60、医学观察人员数据库(含已解除医学观察人员) ,搭建了市、区、街道、社区四级“块数据”信息共享平台,根据以业务为导向的“分级授权”原则,为社区小区开展重点人群精准排查和精准管控提供底数。 疫情防控大数据应用白皮书 32 (3)从形势研判、资源调度等方面辅助疫情防控工作 深圳市龙岗区探索运用大数据、 互联网等信息技术, 从形势研判、 资源调度、决策支持等方面辅助疫情防控工作。 龙岗区从三个方面利用大数据辅助疫情形势研判分析:一是积极研判人口迁徙规律,运用通信运营商手机信令数据,分析近3 年龙岗春节前人口规模变化,辅助研判离城人口规模、离城去向、回城人口规模、回城来源,辅助决策参考;二是加强人口规模

    61、变化实时监测,在“掌上大数据”中增设“人口大数据”监测系统, 每 15 分钟更新一次全区手机用户数据并测算实时人口数量,为疫情防控提供有力抓手;三是积极对接运营商及通过“i 深圳”自主申报的涉及龙岗区的疫情发生地来深或返深人员信息、 居家隔离人员信息等数据,及时与区网格数据比对,辅助疫情防控工作。 图 2.1-28 龙岗区疫情防控信息 龙岗区还以专题分析为疫情防控提供决策支持。如开设“掌上天眼疫情防控专题”,通过掌上天眼系统向防疫参战相关人员推送全区范围内火车站、高疫情防控大数据应用白皮书 33 铁站、汽车站、地铁站、高速路口等 9 类实时视频,辅助从区到社区的“一竿子”疫情防控指挥调度工作;

    62、利用城中村视频门禁刷卡数据辅助精准核查,并在做好权限管控和数据脱敏前提下,基于时空信息平台(电子地图) ,对“社会管理工作网”中采集登记的实有人口数据进行全面分析,关联分析同住人口聚集情况,将相关应用及时分发给社区一线人员使用。 图 2.1-29 龙岗区掌上天眼系统 (4)总结 深圳市充分把握社区作为抗“疫”的重要单元, 将疫情防控的主战场转移至社区、赋能基层,发挥“块数据”中心在疫情防控中“数据大脑”的作用,为社会治理提供精准信息资源,有效解决基层治理服务和管理对象底数不清、情况不明的问题,通过大数据的纽带,使部门联动更加协同、数据共享更加深入、疫情研判更加精准,科技赋能助力疫情防控更精准、

    63、更高效,更便民、更透明。 表 2.1-5 深圳市疫情防控大数据应用 主要措施 取得的成效 (1) 融汇 GIS 建设疫情“大报表”,用可视化数据精准防疫 深圳市福田区通过将各种重点的数据,例如确诊病例、居家隔离人员、集中隔离人员等数据与相关人员配备进行配组,以可视化形式立体展现,从而实现政府的防疫力量精准投放。 疫情防控大数据应用白皮书 34 主要措施 取得的成效 (2)利用“块数据”赋能基层疫情防控更快、 更准、 更高效 利用“块数据”平台整合了公安核查、 “i-深圳”自主申报以及散落在各个社区的居家医学观察人员信息,通过数据清洗去重,按照市、区、街道、社区不同层级“块”建立了居家医学观察人

    64、员数据库和信息共享平台, 根据以业务为导向的“分级授权”原则, 为社区开展重点人群精准排查和精准管控提供底数。 (3)龙岗利用大数据智慧抗疫, 从形势研判、 资源调度等方面辅助疫情防控工作 充分运用大数据手段助力疫情防控,积极研判人口迁徙规律,加强人口规模变化实时监测,积极对接运营商及通过“i-深圳”自主申报数据与网格数据进行比对; 利用物联网数据对“社会管理工作网”中采集登记的实有人口数据关联分析同住人口聚集情况,提升社区工作精准度。做到预测有据,监测有力,防控有迹。 2.2 科技企业 随着疫情发展,阿里、腾讯、平安等企业在政府的整体统筹协调之下,运用各自信息化领域的实力,发挥大数据在疫情防

    65、控管制、医疗救治、社会复工复产等方面的支撑作用,支撑政府做出有效决策,更好防控疫情。 2.2.1 疫情防范管制 针对疫情管控中数据采集难、返程人员防控难、管理工作开展难等问题,众多企业利用信息化手段,围绕疫情信息统计、人员流动管控、信息查询、疫情研疫情防控大数据应用白皮书 35 判等内容,通过大数据分析服务社会公众了解疫情发展趋势、做好自我防护,推动政府科学高效进行疫情管控。 (1)信息统计 疫情发生后,传统纸质数据采集方式无法支撑大数据量采集,亟需在线平台进行数据收集,提高汇集效率,并快速核验数据的正确性,为疫情数据可视化、疫情态势分析、疫情推演提供数据支撑。阿里推出了“数字防疫系统”,为市

    66、民提供健康打卡和主动申报服务,为社区街道提供疫情摸排统计上报、返程人员信息登记服务,为医疗机构提供发热门诊登记和上报疑似病例的渠道。中电科智慧院快速响应,在深圳率先建立了“疫情大报表”,每日通过上报疫情排查、湖北流动人群监管、居家隔离监管、行程轨迹监管、体温每日监测、防疫物资等数据,及时生成汇总报表, 为疫情指挥部和街道社区掌握辖区疫情实时状态提供支撑。阿里推出了“数字防疫系统”,为市民提供健康打卡和主动申报服务;为社区街道提供疫情摸排统计上报、返程人员信息登记服务;为医疗机构提供发热门诊登记和上报疑似病例的渠道。 图 2.2-1 疫情信息在线统计 疫情防控大数据应用白皮书 36 (2)流动管

    67、控 针对人口流动对疫情扩散的影响, 百度基于“AI 时空大数据”, 提供每日全国和各省市人口迁入迁出规模趋势、 城内出行强度等数据, 展现全国人员迁徙动向,帮助各地有效进行疫情防控;实时展示高速拥堵趋势及交通枢纽人流指数趋势,公示拥堵路段、时段,为市民提供合适的返程途径和时段错峰出行,也为交通运输单位实施高速疏导治理、入境防疫检查工作提供支撑。山东省交通运输厅与平安集团联合开展“疫情防控交通一体化系统”应用试点,在交通枢纽、重要交通防控场所等进行无感、无接触高精度体温检测,快速筛选识别高温人员,实现联网在线异常预警,并基于大数据分析,回溯异常温度重点人员行动轨迹、追踪密切接触人员。 阿里、 腾

    68、讯等均推出“健康码”作为公众出入通行的电子凭证, 持有“绿码”的健康人员可以正常复工、复学,持有“黄码”、“红码”的人则需注意隔离和医治,有利于精准医疗,逐步恢复正常的社会秩序。 图 2.2-2 健康码 疫情防控大数据应用白皮书 37 图 2.2-3AI 时空大数据 (3)信息查询 国家通过人民网、各地卫健委等权威媒体机构发布疫情的数据信息,包括各地确诊病例数量、疑似病例数量等信息。企业则基于自身积累的数据,进行一些配套查询服务,百度基于“时空大数据”分析,上线疫情小区地图,帮助公众掌握周边疫情小区和人群聚集地情况,并联合健康中国,上线发热门诊地图,为用户合理就医、及时就医提供更多便利。中电科

    69、汇总交通、铁路、民航等部门的权威数据,形成基础数据集,推出密切接触者测量仪,通过大数据比对分析,精准发现与确诊或疑似患者有过接触的人员, 为公众判断自身是否为“密切接触者”提供了便捷高效的查询工具,提高对疑似病例筛选的精度和效率。 (4)疫情研判 利用大数据技术分析辖区内的疫情扩散情况,为精准防控提供数据支撑。奇安信基于大数据智能建模平台,研究疫情相关数据的特点,开展大量的模型设计和数据分析,为相关部门研判当期疫情态势、未来发展趋势以及控制传播途径提供了精准的决策支撑。依托阿里“数字防疫系统”中政务管理与服务模块,进行疫情发展态势研判、溯源分析、落实疫情政策专项行动,以大数据辅助疫情防控。 疫

    70、情防控大数据应用白皮书 38 2.2.2 患者医疗救治 在抗击疫情的过程中,大数据技术得到了广泛的应用,特别是在病情咨询、病情诊断、药物研究等方面发挥了重要作用,充分发挥信息化在创新诊疗模式、提升服务效率等方面的支撑作用。 (1)辅助诊疗 大数据应用到辅助诊断方面,可以帮助医生判断病情,减少研判的时间。平安研发的辅助诊疗系统,可以综合患者的症状、主诉、各种检查检验指标等进行智能分析,为各级医疗机构的医生提供包括新型冠状病毒肺炎在内的 3000 多种疾病诊断、17 万多种药品、1 万多种最新临床指南、数万经典病例和上千万文献库分析的辅助诊疗建议, 从临床辅助诊疗和知识推送两个维度提升基层对新冠肺

    71、炎的诊疗能力。同时,为了提高胸部 CT 检查的效率,腾讯提供了“腾讯觅影”AI的应急专用 CT 装备辅助诊断新冠肺炎的解决方案,在患者 CT 检查后最快 2 秒就能完成 AI 模式识别, 1 分钟内即可为医生提供辅助诊断参考, 将 CT 检查效率提高数倍。 (2)智能问诊 对于有发热、咳嗽等不适反应的民众,无法及时准确判定自己是否感染新冠肺炎,如果所有不适的人员均前往医院就诊,势必给医院带来巨大负担,同时也将增加疫情防控工作的难度,所以线上问诊系统,及时解答民众对于身体异常情况的疑问尤显必要。平安智慧医疗互联网医院可支持匹配本地医生资源,横向可覆盖疫情自查、疫情动态、疫情分析以及在线预约、咨询

    72、、诊疗、支付、药品配送等全业务场景,纵向可支持慢病管理、孕产等专科化服务,助力各级卫生健康行政部门在疫情防控中做好互联网诊疗咨询服务, 让人民群众获得及时的健康评疫情防控大数据应用白皮书 39 估和专业指导。 2.2.3 社会复工复产 经过一段时间全国人员流动的“急刹车”后,面临全国复工复产的人流“大潮”,如何在保证疫情不扩大的前提下,进行各行各业的有序复工,是当前面临的一大考验。 青海省工信厅联合腾讯云推出企业复工复产小程序,企业登录小程序后即可进行企业申报信息的填写,并根据本地复工标准自查是否满足复工要求,缩短企业复工周期。各区根据下辖企业复工信息统计,进行数据查询、统计分析并根据疫情动态

    73、,及时调整企业防控政策。国家电网通过企业复工申请情况、企业历史用电情况、当日用电量情况等数据,动态监测、分析各行业的复工复产情况,快速确定供电方案,同时为政府制定相应的复工复产政策提供数据支持。 图 2.2-4 企业在线复工申请 表 2.2-1 企业针对疫情防控大数据应用 应用场景 应用手段 应用成效 疫情防范管制 信息统计 疫情大报表:结合上报信息,及时生成汇总报表,为疫情指挥部和街道社区掌握辖区疫情实时状态等 疫情防控大数据应用白皮书 40 应用场景 应用手段 应用成效 提供支撑。 数字防疫系统:为市民、社区街道、医疗机构提供信息上报渠道。 流动管控 AI 时空大数据:展现疫情下全国人员迁

    74、徙动向;提供合适的返程途径和时段错峰出行方案。 疫情防控交通一体化系统:自动识别高温人员,基于大数据分析,回溯异常温度重点人员行动轨迹、追踪密切接触人员。 健康码:公众出入通行的电子凭证。 信息查询 AI 时空大数据: 上线疫情小区地图、 发热门诊地图。 密切接触者测量仪:精准发现与确诊或疑似患者有过接触的人员。 态势研判 大数据智能建模平台:开展模型设计和数据分析,研判疫情态势、未来发展趋势。 数字防疫系统:研判疫情发展态势、开展溯源分析、落实疫情专项行动。 AI 大数据密切接触及疫情趋势预测:基于高危人群、遗传病学、AI 预测算法等,能够找出密切接触者;同时,算法对每日确诊及疑似人员的数量

    75、进行分析判断,给相关部门提供决策参考。 疫情防控大数据应用白皮书 41 应用场景 应用手段 应用成效 医疗救治 辅助诊疗 辅助诊疗系统:结合多种药品药理、临床指南及文献库资料,综合患者的症状、主诉、各种检查检验指标等对疑似患者症状进行智能分析,提升对新冠肺炎的诊疗能力。 腾讯觅影: 利用 AI 模式识别, 为医生提供辅助诊断参考,提高 CT 检查效率。 智能问诊 智慧医疗:覆盖疫情自查、疫情动态、疫情分析。 社会复工复产 复工复产申请 在线复工申请:简化信息填报,提供数据查询、统计分析,及时调整企业防控政策。 电量情况分析 动态监测企业用电情况,快速确定供电方案,同时为政府制定相应的复工复产政

    76、策提供数据支撑。 各企业在这场疫情的“大考”中,充分发挥各自的技术、资源“特长”,提供了丰富的数据采集上报渠道,并结合自身掌握的用户位置信息,提供了很多特色应用,基于数据算法分析基础,建立了一些疫情大数据分析模型,聚焦重点区域、重点时间结点来分析预测确诊、 疑似患者以及密切接触人员等重点人群的流动情况,为抗击疫情做出了贡献。但在数据的隐私保护方面还存在较大的风险,安全措施还不够,例如在排查疫情重点地区返乡人员、确诊患者及查询是否为密切接触者的时候,曾出现了不同程度的数据泄露,甚至在部分媒体报道中,出现了公布或者散播未经“脱敏”的个人信息的情况, 这不仅会让特定人群的生活带来困扰,还可能会对整个

    77、防疫战造成负面影响,暴露出了对数据保护的力度不严的问题。 疫情防控大数据应用白皮书 42 2.3 通信行业 通信行业对经济社会的发展具有基础性、先导性、支柱性和战略性等特点,在社会政治、经济、文化和人民生活中发挥着积极的带动作用,政府对通信行业的控制调节策略也促进了通信行业的健康有序发展。 随着移动通信技术的发展,尤其是实名制的推出,使得个人与移动终端的联系更加紧密,随之产生的基于手机信令的动态大数据,一方面弥补了政府静态大数据的应用短板,同时也为通信行业大数据的应用奠定了良好的基础。通信行业在信息提醒、 疫情防控、 主动关怀等方面的大数据应用, 为疫情防控提供了及时、准确、全面的决策支撑。

    78、2.3.1 信息提醒 (1)主动隔离提醒 根据个人手机的漫游情况, 进行大数据排查, 向近期到过武汉的市民或游客,发送主动隔离观察的提醒短信。 (2)防疫事项提醒 基于电子围栏和手机信令模型,为各地卫健委、文旅局提供定向短信发送服务,对出入境人群、社区人群、易感人群等特定人群发出防疫事项提醒,缓解恐慌情绪。 2.3.2 疫情防控 (1)人员流动趋势分析 通过分析位置信令数据(语音、短信、流量等行为产生位置更新) ,构建区域洞察能力,提供区域热力、人群迁徙、人群分布等功能,直观监测每日及历史的各省、各地市(如湖北省及省内各地市)的人群迁徙情况,帮助疫情防控部门疫情防控大数据应用白皮书 43 针对

    79、特定区域人群的扩散轨迹、已确诊人群的接触者范围等进行定位和分析,为政府对高危人员进行管控提供决策依据。 图 2.3-1 人流热力定位密切接触人群活动范围 (2)用户 14 天行程轨迹查询 通过对全网的移动用户位置进行行程轨迹刻画,为用户提供近 14 天内到访城市轨迹查询,广泛用于复工复产证明等场景。 图 2.3-2 用户 14 天行程轨迹查询 (3)疫情密切接触及疫情趋势预测 基于高危人群、遗传病学、AI 预测算法等,找出密切接触者,如用户的位置行程在同一时间与确诊或疑似人员有过较多交集, 则应用提醒提升用户的危险等级;同时,算法对每日确诊及疑似人员的数量进行分析判断,给相关部门提供决策参考。

    80、 疫情防控大数据应用白皮书 44 图 2.3-3 查询密切接触风险概率 2.3.3 主动关怀 基于用户信用等级等数据融合分析,提供个性化免缓停机服务、免通信费服务、客户上线充值提醒、临时话费透支授信额度、援鄂抗疫医疗人员通信费免除等保障工作。 表 2.3-1 通信行业针对疫情防控大数据应用 应用场景 应用手段 应用成效 信息提醒 主动隔离提醒 向近期到过武汉的市民或游客, 发送主动隔离观察的提醒短信。 防疫事项提醒 对出入境人群、 社区人群、 易感人群等特定人群发出防疫事项提醒,缓解恐慌情绪。 疫情防控 人员流动趋势分析 根据模型算出特定时间段全国人口流动数据, 特别是武汉到全国各地的人口流动

    81、数据, 及时为各方提供决策支撑,助力实现精准、科学防控。 用户 14 天行程轨迹查询 为用户提供近 14 天内到访城市轨迹应用,识别人员在本地驻留时间、判断是否停留高危地区访问。 疫情防控大数据应用白皮书 45 应用场景 应用手段 应用成效 疫情密切接触及疫情趋势预测 快速找出密切接触者, 对每日确诊及疑似人员的数量进行分析判断,给相关部门提供决策参考。 主动关怀 主动关怀 提供个性化免缓停机服务、 免通信费服务、 客户上线充值提醒、 临时话费透支授信额度、 援鄂抗疫医疗人员通信费免除等保障工作。 通信行业的大数据实战应用,为打赢疫情防控阻击战提供了有效的支撑,充分展现了通信行业大数据的应用价

    82、值和前景。政府对通信行业的统筹管控能力,使得通信行业大数据资源的汇聚利用优势强于其他社会企业, 同时通信行业大数据的动态性、实时性特征,也可以为政府内部的静态大数据应用提供补充,进一步释放通信行业大数据的核心价值,打造大数据融合驱动治理的新模式。 2.4 疫情防控大数据实战应用总结 2.4.1 地方政府大数据应用有力支撑,未来仍可期 政府大数据涉及工商、税务、司法、交通、医疗、教育、通信等领域,数据的种类繁多,统计规格较为统一,便于应用处理,为疫情防控提供了及时支撑。已有的疫情大数据应用主要体现在人员防控识别、复工复业评估等方面,对疫情预警、物资保障、医疗救治、舆情监控等方面的应用还有待进一步

    83、提升。由于政府已有的大量数据资源大都反映过去的历史情况, 对风险应对和趋势预测等影响宏观决策的更大不确定性的问题无法应对, 需要不断聚合分散在政府各部门的数据,进而激发更多的关联分析场景。 疫情防控大数据应用白皮书 46 2.4.2 科技企业大数据应用灵活创新,隐私需重视 科技企业迅速响应抗疫需求,纷纷推出新产品新服务,以数字化技术支撑此次疫情信息传递、防控,为科研检测、信息服务、疫情防控、物资供应等提供了极大的便利,提升了疫情防控的效率。但企业所掌握的数据资源还是以 APP 所获取的位置等隐私数据为主,被窃取、被泄露的风险较大,如何兼顾公共利益和私人权益保护,实现个人信息利用和公共安全之间的

    84、平衡,对企业大数据的应用还是个挑战。 2.4.3 通信行业大数据应用成效显著,前景很广阔 通信行业积极发挥信息通信技术优势,建立疫情大数据分析模型,聚焦重点区域、重点时间节点,进行监测统计,并不断根据疫情最新情况进行完善,为疫情防控提供了强有力的决策支撑,充分发挥了通信行业大数据的价值。动态、实时的通信行业大数据具有广阔的应用前景,可以与政府内部数据进行关联,实现多渠道、多种类、多维度数据的整合,进一步挖掘和释放通信行业大数据的利用价值。 2.4.4 大数据协同融合应用势在必行,赋能新治理 大数据为疫情防控提供了利器,但是分散、割裂和碎片化的大数据则大大制约了其应用潜力,推动大数据的融合创新刻

    85、不容缓。政府内部的大数据资源偏基准数据和静态数据,这种天生的局限性对大数据应用价值最大化有很大阻碍。科技企业及通信行业的数据较为单一,但动态性和实时性强。将基础静态的政府数据与动态实时的科技企业及通信行业数据进行关联融合, 可以形成大数据主动治理的全新范式,加速疫后政府管理和社会治理的数字化转型,促进政府治理从封闭走向开放、从静态走向流动、从精细走向精准、从单向度走向协同。 疫情防控大数据应用白皮书 47 三、疫情防控大数据应用思考 疫情防控涉及疫前预警、疫中决策、疫后恢复以及全程舆情监督等方面,大数据时代下疫情阻击战需要“数战数决,速战速决”,实现疫前能预警,疫中防住人、快隔离、及时救、有保

    86、障,疫后早复工,以及全过程管舆情,辅助疫情防控精准施策、一体化一盘棋处置。疫情防控的大数据应用图谱如图 3-1 所示: 图 3-1 疫情防控大数据应用能力图谱 3.1 疫前及时预警 面对国家层面、跨地区跨区域的突发性公共卫生危机,精准、科学、及时、高效的预警与判断能力,是城市管理者的制胜法宝。在党中央推进国家治理体系和治理能力现代化的背景下, 利用新的科学技术手段提高突发事件处置和应急管理能力,强化城市对危害事件的预警与感知能力,正是各级政府面临的重要课题和正在着力推进的重要工作。 疫情防控大数据应用白皮书 48 预警的狭义理解, 是指在事件将发未发之际得出充分评估并采取针对性举措,防止事态集

    87、中爆发或扩大;广义来看,则指在整个事件进行过程中,任何有助于减少损失的信息警示都可归入预警的范畴。针对这两点,并结合新冠肺炎疫情,可以从疫情发生预警与疫情传播预警两方面来展开。 3.1.1 疫情发生预警 随着新型智慧城市的建设步伐加速, 全国范围内大部分的城市和地区的城市信息化的建设水平得到了极大的提高。 我国大部分人口稠密城市都建立了电子病历系统,对病人基本信息和病理信息都实现了数字化。在此次疫情防控中,应充分利用这些信息化的建设成果,发挥大数据、人工智能等先进武器的重要作用。 通过整合全国医疗和公共卫生机构对于相关传染性疾病的病理、病征、诊疗数据信息,结合历次呈规模性爆发的疫病数据资料,将

    88、医疗机构在日常诊疗过程中出现的新型特殊病例进行实时上线整合、模拟、预测,不断丰富、优化公共卫生医疗数据体系,为疫情的预警提供重要的支撑。同时,加强专业的医疗机构和公共卫生组织、专业的数据服务提供商以及政府三者的实质性联动,确保信息筛查对比足够专业、数据提炼使用足够高效、进入决策程序足够及时。借助强大的医疗卫生感知体系与预警模型,让城市真正以防患未然、未病先防的视角,深入强化公共卫生事件的感知与监测。 表 3.1-1 疫情发生预警 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 疫情发生预警分析 对疫情发生进行模拟预测, 为疫情预各级疾控中心 传染性疾病的病理、病征、诊疗数据信息,以往规模性爆发的疫疫

    89、情防控大数据应用白皮书 49 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 警提供决策支撑。 病信息等 各级医疗机构 流行性特殊病例的医疗诊断数据等 第三方医疗服务机构 如药店、私人诊所等,药品、医护用品销售数据等 人社医保部门 就诊人员、购买医药人员的基本信息数据等 3.1.2 疫情传播预警 面对突发性公共卫生事件,提前安排与制定疫情防控传播策略,对各地区精准高效启动预警方案有至关重要的作用。疫情爆发之时,正值中国传统佳节春节来临之际,春运往返、走亲访友、亲朋团聚都为疫情的传播埋下了不小的隐患。 借助交通大数据、人口流动大数据等分析手段,能够迅速有效锁定和追踪潜在传染源,通过“春节迁徙热图”,从宏观

    90、上了解在武汉实行出行管制前夜流出的500 万人的具体流向, 并可依据这一数据进行有针对性的预警预测、 布控和准备;通过社区网格化人口管理登记, 从微观上可以分析散乱在各地的隐性传染源及其接触情况,大大提高排查效率,及时有效地切断病毒的传播途径。基于数据建立相应的危机预警模型,设立分级疫情预警条件,实时跟踪可疑人员行动轨迹并收集密切接触者身份信息及身体情况变化信息,动态调整疫情态势预判,直至政府管理人员对预警疫情进行消除或确认,为疫情传播进行精准、科学预警。 疫情防控大数据应用白皮书 50 表 3.1-2 疫情传播预警 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 疫情传播预警分析 对疫情传播情况进

    91、行模拟预测, 为潜在地区的疫情防御、 预警提供决策支撑。 疾控中心 历史病例统计数据等 公安局 人口基本信息等 交通运输部门 旅客实名购票信息、 卡口登记信息、 服务区异常人员登记信息等 社区服务中心 常驻人口信息、 外来人口信息、往返人员登记信息、车辆识别信息等 酒店管理部门 旅客实名制入住与离退信息等 3.2 疫中辅助决策 3.2.1 人员防备 3.2.1.1 人员动态流向跟踪溯源 “人传人”是重大公共卫生事件防控中最大的难题之一,因此,有效锁定人员的流动轨迹,准确跟踪重点人员的行踪,是疫情防控中的关键举措。大数据时代背景下,可以结合电信运营商数据、交通部门、互联网企业、社区服务机构等单位

    92、的数据信息,利用数据分析、数据挖掘、人工智能、深度学习等新兴技术,联合出行轨迹流动信息、社交信息、消费数据、暴露接触史等大量数据进行科学建模, 识别区域范围内外来人员和流出人员的数量和运动轨迹,对计划外的人员流动提送预警信息,对其可能产生的运动轨迹进行预判,进而有望推算出疾病传播疫情防控大数据应用白皮书 51 路径,为传染病溯源分析提供理论依据。 表 3.2-1 人员动态流向跟踪溯源 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 人员动态流向跟踪溯源 分析人员的流动轨迹, 对重点人员进行跟踪分析,有效推断传播路径, 为传染病溯源分析提供理论依据。 运营商 手机信令数据 公安局 人口基本信息 交通运

    93、输部门 旅客实名购票信息、卡口登记信息、服务区异常人员登记信息 社区服务中心 常驻人口信息、外来人口信息、往返人员登记信息、车辆识别信息 酒店管理部门 旅客实名制入住与离退信息 互联网公司 社交数据、消费数据 3.2.1.2 密切接触者排查 由于疫情爆发速度极快,且传播途径多样化,一旦曾经与患者密切接触,就存在极高的可能感染病毒的风险,因此,通过位置数据和各类行为数据有效识别高危人员的行动轨迹和接触人群,能够从根本上降低疫情传播的程度,也是各级政府部门当前非常重要的工作。 根据病患确诊日期前一段时间的行动轨迹和同行时间较长的伴随人员,大数据可以推断出病患密切接触者,利用大数据可以构建其动态的社

    94、会关系图谱,可以准确刻画跨地域漫入、漫出的不同类别人员的流动 疫情防控大数据应用白皮书 52 情况,对密切接触者进行全面、深入的排查;通过对其个人历史轨迹的追溯,对人流密集关键点进行社会排查;利用运营商的手机信令数据,可以分析非正常人流聚集,预防聚集性疫情,既为精准施治提供有力指导,也为预测高危地区和潜在高危地区提供有力依据。 表 3.2-2 密切接触者排查 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 密切接触者排查 针对已确认及疑似病例的行为轨迹进行分析,绘制社会关系图谱,深入排查与其密切 接 触 的 人员。 运营商 手机信令数据 公安局 人口基本信息 交通运输部门 旅客实名购票信息、卡口登记

    95、信息、服务区异常人员登记信息 社区服务中心 常驻人口信息、外来人口信息、往返人员登记信息、车辆识别信息 酒店管理部门 旅客实名制入住与离退信息 互联网公司 社交数据、消费数据 3.2.1.3 人口迁入及疫情扩展趋势预测 疫情爆发之际,涵盖了春运回乡与返程务工两个重要人口迁徙的事件节点,一线、二线城市人口的流出与输入将会发生疫情的蔓延带来重要影响,因此,加强对迁入人口的识别登记、隔离管控对疫情的防控具有关键作用。通过交通运输疫情防控大数据应用白皮书 53 部门的购票信息、车辆与随行人员的登记信息,结合运营商的手机信令数据、互联网企业的消费、社交等数据能够准确判断城市的迁入人口情况,结合疫情新增确

    96、诊、疑似、死亡、治愈病例数,借助传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等大数据分析模型和实践技术,对疫情的发展趋势进行科学预测。 表 3.2-3 人口迁入及疫情扩展趋势预测 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 人口迁入及疫情扩展趋势预测 针对城市的迁入人口及其来源等进行统计分析;结合当前疫情数据,对疫情的发展趋 势 进 行 预测。 运营商 手机信令数据 公安局 人口基本信息 交通运输部门 旅客实名购票信息、 卡口登记信息、 服务区异常人员登记信息 社区服务中心 常驻人口信息、 外来人口信息、往返人员登记信息、车辆识别信息 酒店管理部门 旅客实名制入住与离退信息 互联网公司 社交数据、消费

    97、数据 3.2.1.4 人车关联排查 通过公路上的摄像头拍摄的车辆人脸和车牌图像, 对比后台人像及疫情数据库,分析出车辆上人的轨迹信息,获取驾驶员和车辆去过哪些地方,是否途径重点疫情地区,可快速发现与疫情相关的重点人员,并及时关注。 疫情防控大数据应用白皮书 54 表 3.2-4 人车关联排查 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 人车关联排查 快速发现与疫情相关的重点人员。 公安部门 道路摄像机拍摄图像数据、人口数据、人脸数据 交通部门 道路摄像机拍摄图像数据、车牌信息、车辆户主信息 3.2.1.5 健康信息登记申报核对分析 通过个人自主申报的健康信息、出行信息、健康打卡信息,结合运营商提

    98、供的轨迹信息、铁路部门提供的乘车信息、航空公司提供的乘机信息、交通部门提供的车辆通行信息,判定该人员上报信息是否属实,是否为疑似患者,密切接触者,途径重点疫情区者等,快速发现与疫情相关的重点人员。 表 3.2-5 健康信息登记申报核对分析 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 健康信息登记申报核对 及时发现谎报信息者,快速发现与疫情相关的重点人员。 疫情防控部门 健康信息、出行信息、健康打卡数据 铁路部门 乘车记录数据 航空公司 乘机记录数据 交通部门 车辆通行记录数据 商业公司 消费地点、消费时间数据 通信运营商 定位轨迹数据 疫情防控大数据应用白皮书 55 3.2.1.6 公共场所人员

    99、集聚识别分析 通过公共场所视频监控的图像、无人机拍摄的图像,结合视频监控和无人机的位置信息,进行人员集聚识别分析,快速发现人员聚集地,并及时疏散。 表 3.2-6 公共场所人员集聚识别分析 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 公共场所人员集聚识别分析 快速发现人员聚集地,并及时疏散。 交通部门 视频图像数据、 定位数据 公安部门 视频图像数据、 定位数据 疫情防控部门 无人机图像数据、定位数据 3.2.2 快速隔离 3.2.2.1 交通管控指导 针对出行的大量人流,对广大乘客提供乘坐出租车、公交车时进行实名登记管控,精确记录乘车人员,以便数据的回溯;对辖区内的公交车、出租车、网约车、 客

    100、运车、 私家车、 客船等各类交通工具的外出情况进行实时监测及轨迹排查,掌握辖区内实时交通信息;将重点关注的确诊、疑似以及异温人员的陆、海公共出行轨迹进行信息关联,当疫情关联人员在辖区出现时,批量定位,快速锁定目标对象;在复工阶段,汇集各高速路口、各重要路口车辆检查信息,结合机场航班、铁路、客运信息,利用大数据分析,对因疫情检查而带来的复工交通拥堵进行实时分析, 为交通管理部门提供分流疏散导引及错峰通行管控等决策提供依据和支撑。 疫情防控大数据应用白皮书 56 表 3.2-7 交通管控指导 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 交通管控指导 为疫情关联人员精准定位, 复工错峰通行提供支撑。

    101、卫健委 疫情关联人员姓名、年龄等身份信息 公交、出租车、地铁等第三方社区企业公司 乘客身份信息、运营路径信息 机场、铁路、客运部门 客运信息 3.2.2.2 隔离人员管控 针对辖区内出现居家隔离人员数量多分布广、 被隔离人员素质和自觉性参差不齐、是否严格居家隔离、登门查访工作量大等问题,需要通过信息化手段对隔离人员进行精准管控,利用摄像头和智能门磁确定居家隔离人员隔离天数、是否私自出门等信息,并将信息进行社区-街道-区三级联动推送,通过大数据分析进行辅助研判,确定隔离人员的隔离方案,为辖区内安全管理提供保障。 表 3.2-8 隔离人员管控 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 隔离人员管控

    102、 为掌握隔离人员居家情况,确定隔离人员的隔离方案提供重要保障。 前端感知数据 居家隔离人员隔离天数、是否私自出门等信息 公安局 户籍信息 疫情防控大数据应用白皮书 57 3.2.2.3 社区网格化管理 在疫情期间, 利用辖区的网格化管理体系, 将各社区内人、 地、 物、 情、 事、组织等全部纳入网格,进行全覆盖、全方位、全过程的动态管理。基于社区人员居住的小区、楼层、通讯号码、身份证号等信息通过线上初步筛查,确定人员信息,并结合线下实地排查相,快速掌握人员底数、情况,并对流动人口进行细分定位,及时确定重点人员。对来自重点疫区的人员,记录们居家隔离观察情况,为社区人员精准高效排查奠定基础,建立“

    103、一人一档、一日一报”联动、联防、共享机制, 形成全覆盖、 无死角的疫情防控网。 通过统计社区居民用户每日用电 (水)量、月用电(水)量,汇总居民用户总数和居民用电总量,计算居民每日、月的日用电(水)基数,并与房屋常驻人口数据进行关联,得到社区居民房屋空(闲)置情况、房屋居住人口变化情况,为居家隔离异常预警提供支撑。 表 3.2-9 隔离人员管控 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 社区网格化管理 为社区人员精准高效排查奠定基础,形成全覆盖、无死角的疫情防控网。 并为居家隔离异常预警提供支撑。 政法委 网格划分、 网格员等网格相关信息 公安局 姓名、身份证号、居住地等户籍信息 隔离观察情况

    104、 是否发烧, 咳嗽等身体情况及隔离周期 供电公司 居民用户每日、 每月用电量 供水公司 居民每日、每月用水量 疫情防控大数据应用白皮书 58 3.2.2.4 交通分区管控 在疫情爆发以后, 主要采取围堵策略控制疫情蔓延, 核心措施包括封锁疫区,加强病例隔离和密切接触者追踪、减少人员流动。对人民生活和社会生产造成了一定的影响,经济和社会成本巨大。在处理突发疫情时,可采用交通分区管控,结合各区的疫情风险信息数据,进行等级评估,为精准施策提供支撑。在低风险地区,保证交通运输、城乡公共交通正常运转,满足群众出行需要;在中风险地区,在交通运输环节采取必要的防控措施,尽快有序恢复正常生产生活秩序;在高风险

    105、地区, 实行必要的机动车管控措施, 根据疫情态势逐步恢复生产生活秩序。 表 3.2-10 隔离人员管控 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 交通分区管控 为交通分区管控、 精准施策提供支撑。 卫健委 疫情风险信息数据 交通运输局 高速公路、国省干线等道路信息数据 3.2.3 及时救治 3.2.3.1 病毒溯源 病毒溯源是疫情防治的核心,其目的是找到病毒传播源头。同时,利用大数据通过云计算和人工智能协助科研人员分析病毒基因, 提高对病毒样本全基因组序列的分析能力,通过与其他野生动物体内提取的病毒进行基因比对,分析病毒来源和中间宿主,摸清病毒初始传播途径、突变规律和潜在风险,从病毒源头为疫情

    106、防控提供重要的科学依据,防止以后类似疫情的发生。同时,病毒溯源能为疫苗研发提供科学保障,通过这一工作能分离大量病毒毒株,是疫苗研发的宝贵疫情防控大数据应用白皮书 59 资源。另外精准检测出病毒的变异情况,有效防止病毒变异而导致的漏检,对预测病毒进化方向和特点,预防病毒变异提供防控依据。 表 3.2-11 病毒溯源 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 基于病毒基因组的检测和分析,进行病毒溯源和病毒变异研究 分析出病毒源头为疫情防控提供重 要 的 科 学 依据;有助于疫苗研发;检测病毒变异情况,防止患者漏检。 科 研 院 所及 相 关 部门 人体内新冠病毒基因数据;野生动物体内病毒基因数据

    107、3.2.3.2 药品筛选 基于临床医疗、药物的有效性及毒副作用等数据,通过人工智能算法高效快速的发现针对特定靶点的靶向药物, 或者从医药知识图谱中寻找可能对治疗病毒有效的药物,加快新药研制速度和旧药筛选效率,同时对现有的药物和潜在的药物进行评估,进而达到快速的筛选或分析出最有潜力的候选药物。 表 3.2-12 药品筛选 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 药品筛选 加快新药研制速度和旧药筛选效率。 医院 药物临床使用数据、 病人数据 药物研究机构 药物化学成分、 毒副作用 科研机构 病毒基因数据 疫情防控大数据应用白皮书 60 3.2.3.3 病例确诊 通过患者临床诊疗中的数据,包括病症

    108、发生、发展过程中的基础疾病史、治疗史、接触史、临床过程中的局部及全身症状、试验性治疗结果,以及影像学、病原学、免疫学、血清学检查等数据,建立临床诊断模型的研究,提高患者的诊断效能,减少患者在医院等待时的交叉感染风险,在缺少病毒检测试剂盒时,能够协助对早期患者进行排查。 表 3.2-13 病例确诊 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 大数据和人工智能辅助疾病诊断和病例确诊 提高患者的诊断效能,减少患者在医院等待时的交叉感染风险;在缺少病毒检测试剂盒时,协助对早期患者进行排查。 医院 患 者 患 病 症状、基础疾病史、影像学、血常规 联防联控等相关部门 病症发生时间、接触史等 3.2.3.4

    109、 疫情拐点分析 基于病毒传播特性、潜伏周期、疫情高危人群构成、人员流动情况等相关数据,结合疫情存量确诊、新增确诊、疑似、死亡、治愈病例数,借助传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等大数据分析模型,对疫情峰值拐点进行预测和态势分析,为政府进行动态监测管理、统筹医疗物资储备、保障民生物资供应、制定交通管制政策等提供有效依据。 表 3.2-14 疫情拐点分析 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 疫情峰值拐点态势为政府进行动医院 存量患者、 新增确疫情防控大数据应用白皮书 61 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 分析 态监测管理、统筹医疗物资储备、保障民生物资供应、制定交通管制政策等提供有

    110、效依据。 诊、疑似患者、死亡和治愈病例数;潜伏周期, 就诊人数等 科研机构 病毒特性、 传播途径、易感人群等 3.2.4 物资保障 3.2.4.1 生活物资价格及销售情况预警 通过统计市场上(电商平台及线下实体)主要生活物资的供应量、库存量、销售量、销售价格、缺货情况,对市场上的主要生活物资品种价格信息启动监测预警,实行监测日报制。针对市场销售的价格大数据,进行分析细化形成平均零售价格,一旦终端销售价格超过红线,便会立即进入价格预警状态,数据将会传输到当地物价监管部门采取进一步措施,从而达到稳控物价的目的。从价格监管综合数据分析,到形成价格的预警和干预,打通了市民、生活物资供应商、政府职能部门

    111、间原来的不畅通渠道。 一方面,能够坚决杜绝哄抬物价、囤积居奇、以次充好等违法行为的发生,扎实有序做好生活必需品市场保供稳价工作;另一方面,政府通过生活物资供应量、库存、销售价格等数据的掌握,能够提前制定措施保证供给(比如,投放政府储备物资、加大某品类物资的进口量等措施) ,进一步稳定物价。 疫情防控大数据应用白皮书 62 表 3.2-15 生活物资价格及销售情况预警 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 生活物资价格及销售数据关联分析 对生活物资品种价格信息启动监测预警,为相关部门做好生活必需品市场保供稳价提供支撑。 线下超市/线上电商平台 主要生活物资每日零售价格、 供应量、库存量、缺货

    112、数量、 销售量等数据 物价部门 主要生活物资过往价格等数据 粮食和物资储备部门 主要生活物资储备库存等数据 3.2.4.2 医护人员、转运车辆、医院病床调度 在防控疫情的过程中,医疗资源的紧缺已经成为阻击疫情最大的困扰,导致不少医护和患者陷入困境,社会出现恐慌与焦虑利用大数据助力医护人员、转运车辆、医院病床等医疗资源调度主要有以下三点: (1)通过统计道路交通数据、疫情分布数据、确诊病人动态数据、医院病床数量、空闲病床数量、病床类型、医护人员数据,分析出城市医疗资源短缺的具体数量和分布情况,对于疫情严重区域进行有针对性的资源倾斜,比如,对缺少医护的医院,针对性地增加医护人员;对病床不足的区域,

    113、采取病患转运至资源充足且距离最近的医院。在疫情发展初期,合理规划医院病床和医护人员的数量,满足病人的需求,减少病人等待时间,实现医疗资源与医疗需求之间更好的疫情防控大数据应用白皮书 63 平衡。 (2)通过统计道路交通数据、转运车辆数据、转运需求数据、确诊人员病情数据, 借助路径运筹规划, 分析出最优路径, 使得病患能够以最短的物流途径、最短的运输时长从医疗资源不足的地区转移至相对“安全”的区域, 避免高危病人的等待时间超过预设的门槛。 (3)通过统计疫情分布数据、确诊病人动态数据、医院病床统计数据,能够分析得出疫情在哪个区域更加严重。在疫情初期,能够帮助政府部门更快、更准确地指定定点医院或隔

    114、离点,指导就诊的居民规避疫情严重的医院,大大降低疫情初期医院内部交叉感染的可能性。 摸清确诊患者、疑似患者、发热症状患者、密切接触者等四类人员底数(通过社区网格人员前端收集) ,数据汇总后经可视化分析,可得出疫情防控热力图等可视化实时数据,协助政府进行分析、研判,为分配医护人员、转运车辆、调度医院病床等应对措施提供重要参考。 表 3.2-16 医护人员、转运车辆、医院病床调度 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 医疗资源数据关联分析 通过医护人员、转运车辆、医院病床及疫情分布数 据 的 综 合 分析,支撑医疗资源的合理调配,实现医疗资源与医院 病床数量、空闲病床数量、 病床类型、医护人员

    115、数据 疾控部门 确诊人数、疑似人数、疫情发生区域 交通部门 道路交通数据 疫情防控大数据应用白皮书 64 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 需求的平衡。 2 疫情数据、转运车辆数据及道路交通 数据关联分析 通过患者病情数据和转运车最优路径规划,使得高危病人能够尽快转运,避免延误,提高资源利用率,提升救治效率。 疾控部门 确诊人数、疑似人数、疫情发生区域 社区 确诊患者数据、疑似患者数据、发热症状患者数据、密切接触者数据 医院 病床缺口数据、确诊病人病情数据 交通部门 道路交通数据 3 疫情分布数据、确诊病人动态数据、医院病床统计数据关联分析 疫情防控热力图等可视化实时数据进行分析、研判,帮

    116、助相关部门在疫情初期,及时确定定点医院和隔离点,并为精确调配医疗资源提供重要参考。 医院 病床数量、空闲病床数量、 病床类型、医护人员数据 疾控部门 确诊人数、疑似人数、疫情发生区域 社区 确诊患者数据、疑似患者数据、发热症状患者数据、密切接触者数据 疫情防控大数据应用白皮书 65 3.2.4.3 物资供需对接 通过统计重点物资需求数据、重要物资库存储备量、产量、产能、原材料供应量、原材料供应价格、生产物流时效、全国重要物资储备等数据,能够计算出重点物资的供应缺口及重点物资原材料供应缺口, 建立并完善线上物资供需对接机制, 建立重点企业临时生产调度机制和重点生产企业临时调度制度,协调解决生产企

    117、业、电商平台遇到的难题,如原材料供应、物流运输等方面,实现供求双方的精准对接,同时,可以大大提高物资调运的时效性,降低运送过程中的错漏和损耗,全力保障突发事件下防控应急物资的供应。 表 3.2-17 物资供需对接 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 重点物资生产企业上游供需数据关联分析 通过对重点物资生产上下游数据的综合分析、匹配,使得重点物资能够让需求部门顺利找到“卖方”,让有重点物资供应能力的企业快速找到“买方”实现供求双方的精准对接。 医疗部门 防疫物资需求数据 物资生产企业 重点物资储备量、 产量、产能、 原材料供应数据、生产物流时效 原材料生产企业 重点物资储备量、 产量、产能

    118、、生产物流时效 粮食和物资储备部门 重点物资库存数据 3.2.4.4 应急供应链管理 应急供应链涉及应急预案、应急储备、应急响应、应急征调、应急物流、应 疫情防控大数据应用白皮书 66 急投放及群体配发等相关管理领域, 为了快速响应及支援紧急事件的物资保障所采取非常态性的物资供应链管理。对比现代供应链管理体系,应急供应链具有突发性、不确定性、时间紧迫性、弱经济性等特点。受当前疫情影响物资运输流通在春节和封城的背景之下成为了难点,随着捐赠的物资越来越多,物资的清点、接收、 分发和配送也越来越难以实现系统性管理。大数据对于应急供应链的支撑主要体现在以下几点: (1)通过统计应急物资库存及生产能力数

    119、据、企业 ERP 数据、天气数据、运输车辆数据、道路交通数据,采用急征急调、实时响应的管理手段,从各区域集中性分批式的统筹供应,并且能够优化运输路线和生产计划,建立实时响应,快速落地的供应模式。 (2)通过对疫情地数据(确诊人数、疑似人数、疫情发生区域等)及趋势分析、防疫物资需求数据、城市道路交通畅通数据的掌握,根据特定区域与特定人群建立应急物资快速投放机制,采用人均原则、抽签原则或按需配额的配发管理机制,保障应急物资的合理公平使用。 (3)基于疫情地区数据,结合政府、捐赠方、公益组织、物流方、供应方等数据公开,实现捐赠物资与应急供应资源公开透明的信用价值流转。 表 3.2-18 应急供应链管

    120、理 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 应急物资供应及物流数据关联分析 通过对应急物资库存、生产、运输等环节数据的综合分析,优化应急物资应急物资生产企业 企业 ERP 数据、应急物资库存、生产能力 疫情防控大数据应用白皮书 67 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 运输路线和生产计划, 建立实时响应,快速落地的供应模式。 气象部门 运输路线气象预测分析数据 交通部门 道路交通数据 物流公司 车辆实时定位数据、车辆状态数据、运输时效 2 应急物资需求及分配数据关联分析 结合疫情地数据和防疫物资需求数据,根据特定区域与特定人群建立应急物资快速投放机制,保障应急物资的合理公平使用。 疾控部门

    121、 确诊人数、疑似人数、疫情发生区域 医疗部门 防疫物资需求种类、数量 交通部门 道路交通数据 3 防疫物资捐赠数据及疫情地数据关联分析 基于疫情地数据,结合政府、 捐赠方、公益组织、 物流方、供应方等数据公开,实现捐赠物资公开透明,便于监督,并制定合理的物资捐赠方 捐赠数量、捐赠时间、捐赠对象 公益组织 接 受 物 资 情况、 在库库存、使用情况、在途物资 疫情防控大数据应用白皮书 68 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 捐赠物资使用计划,建立供需透明的信用价值流转链。 供应方 已供应数量、在途物资、尚未供应数量 物流公司 在途物资数量 疾控部门 确诊人数、疑似人数、疫情发生区域 医疗部门

    122、 防疫物资需求种类、数量 交通部门 道路交通数据 3.3 疫后尽早复工 3.3.1 复工备案评估 通过复工备案信息,获取公司分布、复工员工人数、从业行业、员工健康状况数据、员工来工作地方式、员工出发地等数据,结合区域疫情分布情况、区域产业经济情况(是否为急需恢复生产的行业、是否对经济发展有重要影响的行业等) ,模拟分析复工后区域的将面临的整体情况,评估企业是否具备复工条件,出台因地因时、分类有序的企业复工复产政策。 表 3.3-1 复工备案评估 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 复工备案评估 评估企业是否具 备 复 工 条疫情防控部门 公司分布、复工员工人数、 从业行业、疫情防控大数据

    123、应用白皮书 69 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 件,出台因地因时、分类有序的企业复工复产政策。 员 工 健 康 状 况 数据、员工来工作地方式、员工出发地等数据、疫情分布情况数据 管理企业信息部门 区域产业经济情况 3.3.2 返岗返工人员排查和健康监测 通过返工人员每天自主申报健康信息, 在关键区域设立卡口扫描健康信息码和实地采集健康状况、 运营商获取的轨迹数据, 核实返工人员上报信息是否属实,对返工人员是否满足隔离期,健康状况进行监测。 表 3.3-2 返岗返工人员排查和健康监测 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 返岗返工人员排查和健康监测 核实返工人员上报信息是否属实,

    124、对返工人员是否满足隔离期, 健康状况进行监测。 疫情防控部门 返工人员每天自主申报健康数据、卡口扫描健康信息码和实地采集健康状况数据 通信运营商 轨迹数据 3.3.3 整体复工情况评估 通过复工登记备案情况、区域电力、水使用情况、区域热图像分析区域主要 疫情防控大数据应用白皮书 70 复工地点、企业、行业、复工规模,是否存在违规复工情况进行监测,评估区域企业复工的整体情况,为制定分步实施政策提供决策依据。 表 3.3-3 整体复工情况评估 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 整体复工情况评估 评估区域企业复工的整体情况,为制定分步实施政策提供决策依据。 疫情防控部门 复工登记备案数据 电

    125、力公司 企业每日、每月的用电量 供水公司 企业每日、每月的用水量 测绘部门 遥感数据 3.4 舆情监测 3.4.1 舆情跟踪预警 在疫情前、 疫情中、 疫情后, 通过获取互联网搜索引擎的搜索词频次及内容、社交平台、媒体报道、群众观点等信息进行敏感性的分析,通过社区管理人员深入社区的实地走访并将有关舆情信息上报,及时发现敏感信息,快速掌握,实时了解新闻报道和网络言论热点,及时准确地回应网民关心的问题,积极引导舆论走向。 表 3.4-1 整体复工情况评估 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 1 舆情跟踪预警 及时发现敏感信息,快速掌互联网企业 搜索引擎的搜索词频次及内容数据、疫情防控大数据应用白

    126、皮书 71 序号 大数据应用 决策作用 所需数据 握信息,实时了解新闻报道和网络言论热点。 社交平台数据、媒体报道、群众观点数据等 疫情防控部门 社区管理人员上报舆情数据 疫情防控大数据应用白皮书 72 四、疫情防控的大数据应用建议 4.1 建立数据采集机制,重视基础数据的融合与积累 公共卫生事件关乎社会活动的方方面面, 良好和丰富的数据是开展疫情防控应用的基础。在当前的疫情防控工作中,一些政府部门和基层组织在采集疫情相关数据方面仍然采取手工的人海战术。这使不同部门之间的数据“打架”,很多部门为了获得数据经常需要重复采集和多次返工,大大降低了防疫效率。另外,政府缺失人员活动的动态信息,对于处理

    127、疫情防控时效性较强的应急事件,大数据应用较为“乏力”。面对突发公共卫生危机,一方面需建立数据采集的日常工作机制。强化数据统一在线采集、规范管理,尤其是形成纵向基层社区、街道、区、市、省一体化的数据链条;横向实现跨地区、跨层级和跨部门的数据共享共用,避免多头填表和数据报送,才能最大限度地提升疫情防控效率和效果,最大化其潜在价值。 另一方面基础数据的积累更是应急事件大数据应用的基础和关键。人口、企业、城市资源、交通、医疗、生态环境等基础数据的高质量积累,有助于静态数据和实时动态数据的结合分析应用,为疫情防控和决策提供更科学、更精准的支撑。 4.2 夯实基础能力平台,提升平台数据治理能力与承载服务能

    128、力 从我国此次应对疫情工作来看,虽然各地建设了大量的“大数据”“云计算”等平台载体,但缺乏建设的持续性和实践应用能力。另外,由于数据质量差、数据治理方式低效、社会数据汇聚不足、数据孤岛问题仍然严重、平台开放兼容性不高, 导致基础能力不足, 在面对突发事件时而无法撬动各方资源, “好看”多于“好用”,未能发挥应有作用。同时,政府云平台大都是封闭的私有云,一方面难以实现短时间内弹性扩容,因此,在疫情期间业务短时间高并发时,系统宕机时有疫情防控大数据应用白皮书 73 发生; 另一方面社会创新应用系统由于兼容性问题, 难以及时在政府系统中加载,导致政府无法聚合社会力量,实现管理能力的快速提升。需要持续

    129、加强城市的基础数据库和云平台的建设,做到数据存储有空间,应用研发有支撑。各部门要基于公共云平台强化数据共享,彻底打通卫健、工信、交通、市场监管、公安、人社、民政等领域的数据共享互通,同时加强社会数据的引入与融合,使关键数据做到全域流通、全景呈现、全局使用,不断提升平台承载能力、数据治理能力,以及数据挖掘、分析应用能力,实现从疫情防控信息的被动发布到主动参与。 4.3 强化协同融合应用,推动政府和社会数据的共享开放 面对类似的突发性公共危机,不仅需要强大的人员、物资、资金等社会资源的动员能力,同样也需要强大的数据动员能力,而且这个能力越早介入,成效也会来得越快,在一定程度上直接影响防控疫情和服务

    130、民众的能力。数据动员,就是要激发全社会开发利用、数据创新的热情和智慧,利用大数据促进城市治理思维和手段的提升。 政府部门掌握的各类数据要根据需求选择性地向社会开放,或者有条件地开放,同时应引入电信运营商、互联网企业、公共企事业单位等与个人活动相关的关键数据,推动政府和社会企业共同开发利用数据价值,为疫情的筛查、追踪、控制和隔离提供数据支撑。 4.4 注重隐私信息保护,通过技术应用和机制建立保障数据安全 政府管理部门及基层组织在本次战“疫”中积累了大量的个人数据, 互联网企业在提供服务的同时,也收集了大量的个人数据,但这却是一把“双刃剑”,一面是数据利用的价值,另一方面则是数据泄露的风险,特别是

    131、要将保护患者和密切接触者的个人隐私放在首位,避免因为隐私信息泄露而引发各类社会问题。在响应行业和政府之间、省市之间,乃至国家之间的数据融合、共享呼吁的同时,掌 疫情防控大数据应用白皮书 74 握数据的部门与企业同样应当自我约束与监督,防止个人信息的滥用,进一步抵御可能发生的风险。另外,要通过立法的方式确定特殊情境下的数权,建立分级使用机制,同时引入数据加密技术,确保在必要且合理的状态下,城市中的关键数据能够被安全、合法地使用。国家相关政府部门要加大对侵犯数据隐私行为的打击力度, 严防能接触到个人隐私数据的相关人员非法泄露、 恶意传播隐私数据。 疫情防控大数据应用白皮书 75 中通服咨询设计研究院有限公司 地址:江苏省南京市建邺区楠溪江东街 58 号 联系人:黄春林 电话:025-58686190 网址:

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