交警护航春运讲座简报,交警护航春运讲座简报内容

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于交警护航春运讲座简报的问题，于是小编就整理了1个相关介绍交警护航春运讲座简报的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据在新冠肺炎疫情中起到了哪些作用？

大数据在***肺炎疫情中起到了哪些作用？

大数据可以实时追踪感染者或未感染者，而且高度密切接触人员都可一一查到。每个人的生活轨迹一目了然，一一可查。说实在话，这一科技成果，在中国抗疫期间首先使用，随后韩国也大量使用。也可以这么说在世界冠疫大流行的今天，也只有中国和韩国是成功使用并且贯彻于抗疫始终并发挥了极大的作用。

首先，需要肯定大数据在***疫情中起到了很大作用。在我看来，大数据主要起到了以下四种作用。

疫情数据直观展示

这一点，相信大家都能理解。最近几个月，相信很多朋友起床第一件事就是摸出手机，打开网页看一下当天的肺炎疫情数据。这个肺炎疫情数据表，就是最直观的大数据应用。通过收集全球各个权威机构发布的疫情数据，再进行筛选整合，再通过数据图、数据表的形式展现出来，让全世界的人都可以知道当前疫情的发展，了解自己关心地区的形势，从而对自己的生活、出行进行调整。

疫情形势模拟

相信有很多朋友看过一个科技博主发布的疫情模拟视频，这位博主通过自己开发的疫情模拟软件，通过输入对应的参数，就可以模拟出疫情的发展态势。当然，这位博主使用的数据仅仅是参考了武汉初期疫情的一些数据，并不能称为大数据。但是他展示的这种技术，从正面印证了大数据对疫情发展的预测作用，疫情防控机构通过这种技术，建立适合的数学模型，再结合大数据进行模拟，可以预测出疫情的发展方向，从而提前制定应对***，极大提高了防疫效率。

高风险人员筛选追踪

相信很多朋友目前还在使用健康码，健康码就是大数据另一项功能的体现，海量数据筛选。通过获取每个人的出行信息，在对比疫情分布图，发现感染人员的车辆，飞机信息，综合筛选出高风险人员。通过这种方式，疫情防控部门可以快速直接的进行感染和疑似人员的筛查，快速的安排隔离和治疗，既能够保护健康人群不被感染。又能尽快救治感染病人，拯救生命。

***配置的快速调度

疫情期间，各种医疗***，生活必须品都成为了急需品。尤其是在疫情爆发区域，这些区域在瞬间就集中了大量的抗疫***。这些***需要合理快速的分配到各个部门，那么如此海量的***调度分配肯定是人力所不能完成的。此时，大数据平台可以通过预先设置的算法，对***进行最优分配，从生产、***购、运输、分配形成端到端的解决方案。相关负责人只需要提交相应的数据到平台，之后的所有调度分配都由大数据处理，极大的节省了时间和人力，提高抗疫效率，拯救生命。

以上就是我认为的大数据在此次疫情中的四种作用。

相较于17年前的SARS，此次疫情表现出更强的传播性，感染人数曲线更为陡峭，对于疾病防控提出更高挑战。好在17年来，中国在疫情防控方面已建立了更加完备的制度体系、保障策略、应对措施，信息披露也更加及时透明，再加上大数据等创新科技的快速发展，在疫情防控工作中起到重要作用。

目前已有微信、360等互联网平台上线“确诊患者交通工具同乘查询系统”“疫情数据实时更新系统”“发热门诊分布地图”等功能。

在1月28日央视《新闻1+1》，国家卫健委高级别专家组成员李兰娟院士连线白岩松时表示，专家正利用大数据技术梳理感染者的生活轨迹，追踪人群接触史，成功锁定感染源及密切接触人群，为疫情防控提供宝贵信息。

李院士在连线中提到，某位患者曾表示自己并无重点疫区接触史，但经过大数据排查，发现其曾经至少接触过三位来自重点疫区的潜在患病人士。可见大数据技术通过追踪移动轨迹、建立个体关系图谱等，在精准定位疫情传播路径，防控疫情扩散方面的重要作用。

追踪移动轨迹、建立关系图谱，在大数据技术日渐成熟的今天已不是新闻，在位置数据方面，除了航空、铁路、公路、轮渡等交通部门统计的出行数据外，在用户授权的前提下，中国移动、中国联通、中国电信三大运营商基于手机信令能够有效定位用户的手机位置，互联网企业也可以通过APP授权调用用户手机位置数据。

此外，地图、打车等APP提供的移动出行服务，电商、外卖平台等APP内的送货地址数据，以及移动支付位置数据等，也可以作为位置数据的有效补充。而关系图谱则可通过各类社交平台、通信网络、通话记录、转账记录等数据搭建。

主要有三：为公众提供更完整、连续、准确、及时的防疫信息，为专家提供追溯疾病源头的方法，为决策者提供传染病发展的趋势；

可分析“涉疫”人员流动轨迹；通过集成电信运营商、互联网公司、交通部门等单位的信息，大数据可以分析出人员流动轨迹。

可追溯传染病源头，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，可以根据病患确诊顺序和密切接触人员等信息定位时空碰撞点，进而有望推算出疾病传播路径，为传染病溯源分析提供理论依据。

可预测疫情发展态势；通过高危人群，即确诊病患和病患密切接触者的运动情况，结合疫情新增确诊、疑似、死亡、治愈的病例数，借助传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等大数据模型和技术，不仅可以分析展示发病热力分布和密切接触者的风险热力分布，还可以预测疫情峰值拐点等重要信息。

以“数”制“疫”大数据如何推动疫情防控？

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