精准防控疫情有无可能？大数据的这些用法大有可为

近日，新型冠状病毒感染的肺炎（下称新冠肺炎）疫情已进入快速上升期，每天新增确诊、重症、疑似病例数都在不断刷新。与此同时，春节返程高峰的到来，也有可能进一步加速疫情传播，进而增加防控难度。

如何切实做好新冠肺炎病例的早发现、早隔离、早报告、早治疗？中国医院协会会长助理兼评价部主任朱夫日前通过健康界平台发出呼吁：“建议各级政府、医院开设互动式官方平台，解决群众寻医、咨询、宣教、就诊指导、困难帮助等问题，让属地居民得到权威、有效的信息和帮助；建议各级政府积极利用大数据等数字科技，精准掌握疫区人员信息，定向精准指导各类人群的风险识别，居家隔离，到院就诊等。”

朱夫的上述建议，得到了业界广泛认同。诸多医疗卫生、互联网等领域的专家纷纷表示，非常时期利用互联网大数据进行群防群控，可能成为未来疫情防控的关键手段。

大数据能为疫情防控做什么？

事实上，早在2003年非典后，我国就已建立了一套完整的疫情监控防治体系。人们每天看到的疫情通报，正是基于严密的机制由各地层层上报、归集、汇总而来，地方政府也拥有着最多且最重要的大数据。

同时在日常生活中，人们每天都在使用手机，应用通讯、社交、搜索、地图、短视频、电商等各种功能，产生大量行为数据。而运营商和各种App有了用户ID，就可以将数据和用户身份关联起来。

“应用大数据信息进行疫情精准防控至关重要”， HIMSS 大中华区执行总裁、原JCI首席顾问兼大中华区咨询主任刘继兰在接受健康界采访时表示，面对目前严峻的疫情发展形势，由各级政府、医疗机构通过互联网和大数据，对人群进行精准分类，针对不同人群开展个性化的网上问诊、信息推送、收集以及跟踪互动，将是一项非常有价值的工作。

对于如何利用这些大数据信息，刘远立教授领衔的北京协和医学院公共卫生学院“应对疫情行动小组”特别提出了三点建议：

第一，应追踪病例或疑似病例，设立排查名单。通过微博、微信、支付宝、大众点评、移动、联通、铁路、 航空等目前人们常用的实名制、可获得用户定位、行动轨迹的人群进行筛查，将凡是来自疫区，或暴露于疫区、途径疫区，与已确诊病例有可能同时出现在某公共场所，或接触（间接或直接接触）列入相应的筛查名单；对在微博、微信朋友圈等平台发布的言论、信息进行分析，尽可能的排查是否可能有潜在的发病或病毒携带的可能。同时做到实时更新。

第二，对高危人群提供健康宣教和精准管理。对列入排查名单的成员可通过网络平台有针对性的推送新冠肺炎防护等相关知识，提高其对疾病的认识，以及个人防护知识，从而增强保护自己、保护周围其他密切接触者的责任意识和防护技能。名单上人员所在地的基层工作人员实行网格化管理，可通过定位、通讯号码等方式与名单上人员逐一主动联系，开展短期监控，对其进行随访测量体温、并根据名单人员具体情况告知建议、督促自我隔离或医学观察。

第三，建立健全公众传染病网络排查平台。对于被精准监查的人员，如发现异常情况，负责监查的基层工作人员应及时报告并采取相应的防控措施。同时，充分发挥群众的力量，在此次疫情中，有不少病例或疑似病例正是由群众通过举报等方式而发现。可建立国家乃至各级的传染病网络排查平台，区别于以往的定点医院或专门机构上报、排查病例，该平台可将传染病排查工作全民化。药店、个体诊所工作人员在工作或诊疗过程中如发现异常病例可通过该平台进行上报；对于邻居家中有疑似病例或来自疫区的人员、或自己在当地接触过来自疫区的人、或有疑似发病症状但未被纳入到上述筛查名单中的人，也可进行此网络上报。

事实上，目前已有多地政府部门和科技企业开始行动，积极利用大数据等信息技术手段来服务疫情防控。

比如，广西大数据发展局就组织技术专家赴自治区卫生健康委对接数据需求，归集自治区公安厅、教育厅、交通厅、住建厅等14个单位的相关数据，运用大数据技术综合统计分析，力求掌握病源地进入广西的相关数据，为防止疫情扩散、有效网格化防控提供大数据支撑。

而百度地图启动各类场景强提示，实时上线道路封闭信息，并推出公众场所人流密度大数据，引导公众提前避让防范；美团App、大众点评App等推出全国定点医院与发热门诊实时在线查询服务，涵盖全国103个城市发热门诊信息；360手机卫士加入了新冠肺炎患者同乘查询功能，用户通过输入日期、车次、地区，便可查询是否为已披露有新冠肺炎确诊患者同行的飞机、火车或地铁……

用好大数据，解决隐私保护问题是关键

如果能够有效利用大数据，政府部门就可以做到更科学地决策，更全面地追溯、排查，从而做到疫情的精准防控。但是，刘继兰也强调认为，“如何做到数据多元化和个人隐私保护，是大数据应用中特别需要关注的问题”。

对此，大数据安全领域专家、奇安信-哈工大数据安全研究院执行院长、哈尔滨工业大学（深圳）副教授刘川意在接受健康界采访时表示，应建立医疗应急大数据平台，实时对接电信基站、铁路订票网站、航空订票系统、高速ETC信息或进出信息等，以及以上述数据为线索的关联数据。其中的主要难点在于：如何获取数据源，或得到相关部门的授权。而相关部门授权数据的最大担心是：公民个人的隐私保护问题。

近期以来，大量武汉返乡人员的个人信息在互联网上，包括小区业主微信群、校友群、商业群里转发，导致个人信息泄露，不仅给当事人的生活带来了困扰，而且还有可能面临数据泄露后的各种风险，比如身份冒用、诈骗、敲诈等。

在疫情防控过程中，个人隐私应得到充分的尊重和保护。因此，刘川意认为，在建设医疗应急大数据平台对接和获取其他部门数据源时，应在隐私保护前提下，实现多源数据融合分析。

那么，如何才能做到既实现疫情防控的大数据分析，又能确保数据隐私安全？刘川意建议：“可基于方滨兴院士提出的隐私保护新技术理念‘数据不动程序动、数据可用不可见’来操作。”比如，在铁路订票网站、航空订票系统等数据源处部署隐私保护前提下的数据分析运行环境，可存储各个数据源全量数据，在疾控中心或卫健委处部署隐私保护前提下的数据分析调试环境，并可查看上述对接数据源提供的样本数据。

同时，针对多数据源进行关联分析的数据分析师，可在调试环境上编写和调试疫情防控分析程序，然后将调试好的程序发送到多个运行环境中执行，对多个数据源的全量数据进行充分的分析和挖掘。

最后，“数据分析只能带走不含敏感数据的分析模型文件和分析结果。”刘川意表示，通过上述隐私保护新技术，既可有效解决在疫情防控期间难以获取多部门数据源进行大数据分析的这一痛点，又可实现在隐私保护前提下对多部门数据源进行融合分析，从而更安全更智能地助力于疫情精准防控。