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『传染病』防御疫情大数据能做些什么？


防御疫情大数据能做些什么？【1】
一、对人口流动、搜索、医疗等数据进行AI挖掘、预测 ， 发现趋势防患于未然 。
武汉疫情防御中 ， 大数据只反映出现状 。
如果能够未卜先知 ， 预测到疫情的爆发 ， 今天形势就不会如此严峻 。
虽然看上去这太难 ， 但人类抗击疫病传播时早已在尝试应用AI+大数据进行预测 。
早在2008年 ， Google便推出了Google Flu ， 利用人们的搜索查询记录来发现流感的爆发 ， 它甚至比美国卫生部门提前两周发现了2009年的猪流感大流行 。
然而这种方法倾向于高估疾病流行的严重程度 ， 容易引发社会恐慌 ， 最后被Google叫停 。
『传染病』防御疫情大数据能做些什么？
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防御疫情大数据能做些什么？【2】
二、智能调度医疗防护资源 。
通过电商平台的大数据 ， 发现了武汉等疫区医疗防护物资短缺的趋势 ， 然而只是发现趋势是不够的 ， 因为这解决不了医疗防护资源调配的问题 。
基于趋势发现 ， 通过大数据 ， 进行智能供应链管理 ， 让物资以最短物流路径 ， 最短在途时长从生产线到达疫区就至关重要 。
现在电商平台已在发挥大数据+供应链的优势 ， 进行智能调度来最大化降低疫区医疗防护物质短缺的情况 。
京东大数据研究院首席数据官刘晖在接受央视采访时表示：我们正在发挥供应链资源的优势 ， 与各品类开展自营合作的核心品牌厂家紧密沟通互动 ， 推动它们加班生产、优化库存 。
当商品被卡在了生产环节时 ， 怎么调度都是不够的 。
不过 ， 如果能够结合第一点 ， 即疫情的大数据预测 ， 特别是分区域的预测 ， 再进行有的放矢的预生产、预调拨 ， 就可以有效降低物资短缺、物价波动的情况 ， 理论上还可结合IoT技术 ， 对捐赠的医疗物资去向进行精准追踪 ， 确保它们能在第一时间到达最紧缺的地方 ， 避免出现压在仓库的情况 。
『传染病』防御疫情大数据能做些什么？
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防御疫情大数据能做些什么？【3】
三、甄别谣言、假消息和错误消息 。
疫情来了 ， 所有人高度关注 ， 各种消息满天飞 ， 真真假假 ， 要每个用户去甄别消息不现实 ， 封堵消息则会造成更大恐慌 ， 甚至给谣言滋生创造土壤 。
针对这样的情况 ， 互联网大平台上线了辟谣功能 ， 然而对于社群、社交网络上的一些碎片化消息 ， 特别是像截图、段子、短视频这样的假消息 ， 依然缺乏有效治理 。
针对此 ， 每日实时数据更新 ， 平台全公开 ， 让民众能够实时了解最新情况 。
同时可结合社会化举报机制、专家审核机制以及AI识别机制等 ， 对一些错误的图像和文字内容进行智能识别和清理 。
『传染病』防御疫情大数据能做些什么？
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防御疫情大数据能做些什么？【4】
四、机器人诊疗 ， 降低医护人员风险 。
医护人员是从不缺席的白衣天使 ， 今天依然冒着感染风险奋战在疫情一线 ， 很多医院医护人员的请战书都让人泪目 。 有没有什么科技可以让医护人员更轻松？
看到新闻说 ， 美国第一例SARS冠状病毒在西雅图确诊后随即被送往华盛顿一家医院的特殊病原体科 ， 为了避免这种疾病在医院内传播爆发院内感染 ， 该医院的医生一直使用机器人诊治这名病患 。
该医疗中心的负责人乔治狄亚兹（George Diaz）接受卫报访问时表示 ， 他坐在400平方英尺的隔离病房外操作拥有摄影机、麦克风跟听诊器的机器人 ， 以随时确认患者的状况 ， 而不需要通过医护人员不断监看患者状况 。
这家医院的特殊病原体科成立于2015年 ， 主要是要应对2013到2015年爆发的埃博拉病毒问题 。 类似于这样的机器人诊疗 ， 真的很希望未来能够普及 。


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