如何运用大数据和AI平台进行疫情防控？

受疫情影响，2020年开年开始，传统的春运返程、企业复工等节奏都发生了很大变化，各级政府、相关部门的工作也产生了相应的调整和变化。

各地安全防控工作不断加紧

工具选择很重要

据观察，各地政府牵头加强了数据安全防控措施，依据各地数据进行统计指标、宏观指标和一些细节指标等的分析，形成一个全方位的立体防疫体系。

可以看到各地会有关于人口流入流出、特定地区流入等数据分析，复工分析、经济影响分析等，用于未来决策、疫情预测等不同角度。

随着疫情发展的不同阶段，安全防控在每个阶段也遇到了不同的问题，陆续经历了疫区人员外流风险预测、更多二次传播城市的疫情扩散预测、疫区返程人员的分析排查、复工指导、疫情发展趋势预测、输入型案例预测与防范等不同的阶段。在每个阶段，仅仅依靠一线的执行是做不到的，必须有城市自身从上而下的全面数据分析和针对性的决策指导。

在这其中给会遇到一些比较难的环节：数据梳理难，在疫情防控的场景中，需要的数据非常详细和多样，需要用到卫健委、交通委、人口数据库、运营商、住宿等多种多样的数据，才能形成足够准确的数据模型。

建模难，除了多样化的数据来源，必须要有充分的业务理解，才能最快速的完成精准建模、进而完成分析结果的输出。

需求变化快，整个过程瞬息万变，数据平台需要有查询、分析、高交互性等能力，可以随时更改和调整模型，同时对于统计、机器学习、微积分等产品多样化的能力要求非常高。

在这个过程中，各地的数据工作积累、数据平台和数据分析工具的重要性不言而喻。

星环科技大数据平台产品和人工智能平台，在疫情防控中做了非常多的工作，除了支撑上海市“随申码”“医学措施解除查询”防疫应用之外，还进行了大量的疫情数据预测和分析。

大数据和AI平台

在抗疫战斗中可以解决什么问题

习总书记多次作出重要批示指示，强调要运用大数据等手段，加强疫情溯源和监测，科学防治，精准施策。

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。

在疫情快速发展的大环境下，抗疫从医疗系统不断向外蔓延至城市管理的各个角落和领域，尤其节后面临各城市的人口流动，和复工复产等，全方位的考验着城市管理的方方面面。

目前来看，大数据和AI平台应用于疫情防控主要表现在五个方面：疫情预警、人员追踪、物资调配、复工服务和政务决策。

通过时空数据库将确诊病人A的信息输入系统，查询到A的轨迹，然后找到之后半小时在这些轨迹点上出现过的人群，展示在图片上，就能看到，在直径50m和200m之内，和A出现在同一地点的人群，这些人群就是潜在的高危人群，需要采取相应的策略进行关注。从而完成疫情预警。

相关部门可以利用时空数据库的碰撞进行人员跟踪，根据确诊病例出现的时间点，找到受到影响的一批潜在感染高危人群，将这些人群的行动轨迹再次进行分析，甄别出高危人群短期内出现的公共场所和人群密集场所，相应的管理部门可以快速锁定这些高危地区，进行临时的疫情防控举措调整，派遣人力对这些场所进行管理、消毒等，还可以进一步的分析，将风险最小化。并完成相应的物资调配、复工服务和政务决策。

如何运用大数据和AI平台进行疫情防控

疫情防控平台需要具备几个关键技术：内存分析技术，支撑混合负载调度的统一计算调度框架技术，分布式数挖掘算法集成与扩展技术，图计算和图谱分析技术。

平台逻辑分为4层、2个体系。4层包括数据源层、数据集成层、数据支撑层、数据应用层。

2个体系是数据治理体系和信息安全体系。功能模块分为六块，分别是：疫情态势实时监控、疫情未来发展预测、实时监控告警、潜在感染人员查找、人员14天城市轨迹查询、企业复工数据分析。

星环科技推出的疫情防控大数据应用平台，综合了星环科技的大数据平台、人工智能平台、时空数据库、图数据库等平台和产品，利用大数据平台和AI建模平台进行场景分析，宏观角度分析指导决策，指导复工复产等，同时可以进行微观角度分析，指导一线进行风险防范，落实有效隔离等。

星环科技疫情防控平台对疫情相关数据提供了数据导入、存储、建模、模型共享、特征提取、多租户协作、API服务、工作流调度等功能。通过涉疫人员信息实时采集实现疫情发展态势实时监控，辅助相关防疫部门及时准确的制定疫情防控政策。

通过对高危人员历史/实时轨迹的分析，快速定位潜在感染人员和密切接触人员，做到早发现、早隔离，防止疫情进一步扩散。通过人工智能建模技术对疫情发展趋势进行精确模型预测，指导企业安全及时的复工、复产。

星环科技疫情防控大数据应用平台，可以实现几大功能：疫情实时监控、确诊人员密切接触者查询、确诊人员同行的潜在感染者查询、小区疫情风险评估、区域疫情风险预测、人员14天城市轨迹查询、企业复工信息实时展示。

疫情防控大数据应用平台中的实时计算平台是基于星环科技的实时流处理引擎Slipstream开发实现，用于进行实时数据的快速存储和计算。

实时计算平台能够实时接收卫健委的实时疫情数据，并对其进行秒级分析和展示，满足防疫部门对疫情实时态势的监控。也支持重点区域人员密度、涉疫人员的活动范围进行实时监控，对外提供告警接口，一旦出现异常实时告警。

图数据库是基于星环科技自主研发的分布式图数据库产品StellarDB建立的人员关系图数据库。

StellarDB作为一款为企业级图应用打造的分布式图数据库，提供了快速查找人员间的多层关联关系图查询功能，并提供了强大的算法分析能力，实现复杂的图分析功能。

在防控平台建立的人员关系图数据库可以接收公安系统的户籍数据并存储。输入确诊人员的身份证号，通过人员关系图谱查找，输出其密切接触者人员名单，供防疫部门对其尽早隔离观察。

时空数据库能够满足大数据应用中对空间、轨迹数据的查询、分析和挖掘。分布式架构可线性扩展，能支撑千亿级别轨迹数据查询，支持OGC标准定义的空间关系以及时空拓扑关系查询。

支持空间/时空的相似/近邻查询，针对不同场景提供多种轨迹相似度算法支持轨迹聚类，通过不同的移动对象获得代表性路径或公共倾向行为。

疫情防控平台中小区风险评估模型v1.0已经固化，能够从省市的疫情流行风险、小区的流行病数据、楼栋居住密度、外来人员风险、邻近小区风险等进行全面考量，可以在此基础上输入更多维度的指标以进一步优化模型。

利用人工智能分析平台分析历史确诊数据，预测未来可能的被感染人数。为防疫部门制定防疫策略，提供决策依据。

同时针对人员在各小区的实时位置，分析各区域可能的疫情危险程度。总体而言分成几个大的来源考虑：

1）大环境指标：本省/市疫情流行趋势；

2）局部指标：小区的流行病数据、密度、外来人员等；

3）临近区域指标：邻近小区情况。

面对紧急突发的公共卫生事件及多方来源的海量数据，如何联合政企单位科学运用大数据技术，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，是大数据应用于防疫的三大难题。

通过疫情防控大数据应用平台的建设，通过手机数据的实时分析，实现涉疫人员信息实时采集实现疫情发展态势实时监控，辅助相关防疫部门及时准确的制定疫情防控政策。

通过高危人员历史/实时轨迹分析，快速定位潜在感染人员，做到早发现、早隔离，防止疫情进一步扩散；通过人工智能相关技术对疫情发展趋势进行精确预测，指导企业安全及时的复工、复产。

城市数字化安全防控将更为常态化

近年来，全国都在推动政府数字化转型，“数字中国”建设成效斐然，经此一役，各地大数据中心为代表的数字化工作发挥了巨大的作用。这次的突然考验，也是对数字化建设工作的检验。

相信经过这次洗礼，城市的数字化建设将更为常态化，各地在建设智慧城市、智慧社区、智能防控等项目上，将会加大投入，补足短板。

早在2018年12月，经济工作会议就把5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设，列为2019年经济建设的重点任务之一。

随后，“加强新一代信息基础设施建设”被列入2019年政府工作报告。

新冠肺炎疫情暴发以来，对新基建的重视程度显著提升，近日中央密集部署“新基建”，20天内4次提及相关内容，明确了“5G基建”、“大数据中心”“人工智能”、“工业互联网”等七大领域新型基础设施建设的定位，而且首提“大数据中心”，大数据中心建设和人工智能发展有望迎来新的发展高峰。
责任编辑：tzh