手機已經成爲另一(yī)張“身份證”

現在手機已經成爲我(wǒ)們個人的另一(yī)張身份證。我(wǒ)們在2018年移動通信普及率是112%，而全球是106%，獨立移動通信用戶的普及率，也就是說扣除了一(yī)人多号，我(wǒ)們是82%，接近發達國家的水平，移動互聯網的普及率高于全球的平均水平。可以說，我(wǒ)們國家有獨立活動能力的人群幾乎都有手機，而且中(zhōng)國實行手機用戶的實名制，從手機用戶就可以識别持有人的身份。

手機可以關聯持有人的位置

一(yī)般手機在待機的時候，用戶會從一(yī)個小(xiǎo)區移動到另一(yī)個小(xiǎo)區，這個時候手機要不斷接收基站發出的測量信号。讀取基站下(xià)發的重選小(xiǎo)區參數，選擇最優小(xiǎo)區，在非待機的時候實際上就是切換了。因爲用戶可能是在移動的，而蜂窩半徑又(yòu)比較密，因此，更新的時間要比較快。目前的更新是秒級，可以說具有實時性。

手機是根據什麽定位呢？主要是利用基站，有幾種方法，可以改進基站定位。如果說用比較好的方法，定位精度可以數十米，一(yī)般目前可能是一(yī)兩百米，5G基站更密，定位精度就更高。

全球導航衛星+數字地圖可提升定位精度

當然，除了基站定位以外(wài)，我(wǒ)們用全球導航衛星和數字地圖都可以定位。現在的智能手機比例已經很高了，占手機用戶的比例能夠達到百分(fēn)之八九十，而智能手機都裝了全球導航衛星接收的能力。定位的精度一(yī)般數十米，更好的可以做到米級，但是無法定位室内用戶。另外(wài)，數字地圖公司有它的一(yī)些方法來掃描這個街道，因此它的定位甚至可以到每一(yī)棟樓。

一(yī)般來講，手機用戶如果下(xià)載了這種數字地圖的APP，而且開(kāi)機并啓用了定位功能，它就會随着變化新的位置，發送信息給GPS。所以，能知(zhī)道你所在的位置。當然，它的定位精度比基站的方法要好得多。但是，隻限于裝有數字地圖APP的用戶。我(wǒ)們有個比較知(zhī)名的數字地圖公司，目前它現有用戶數是7個億（下(xià)載），占全國移動用戶還不到一(yī)半，隻有43%，所以說覆蓋面是有限的。但是，盡管電(diàn)信的運營商(shāng)覆蓋定位用戶更多、更全面，但是精度并不一(yī)定比數字地圖公司更好。

這裏邊，給出的是一(yī)個數字地圖公司的大(dà)數據地圖，它可以溯源，武漢春節前将近500萬人流到什麽地方去(qù)，這裏可以給出一(yī)個很好的走勢。

有了這些數據，怎麽來分(fēn)析疫情的傳播？國際上通常用一(yī)種叫SEIR的模型。它把人群分(fēn)成什麽呢？I就是已經感染病的人群，E是密切接觸者，S目前是健康的，R是最後運算結果是康複人群的，它有一(yī)套規律。中(zhōng)國的學者提出了一(yī)種改進C-SEIR，增加了P和Q，P是疑似人群，Q是确診人群。現在我(wǒ)們國家也是分(fēn)四類，從中(zhōng)可以計算出疫情傳播的模型。

我(wǒ)們可以看到，這是從1月份到2月9日，全國的疫情傳播模型。可以看到傳播的狀況，目前，中(zhōng)國的修正模型，考慮了政府采取措施和大(dà)衆的對于防疫的意識，但所有上面的模型，還是基于城市裏頭感染者和沒感染者，包括所有的加起來是一(yī)個常數，也就是說不考慮城市裏面有流入的和流出的。實際上利用電(diàn)信大(dà)數據，可以把流入流出的一(yī)部分(fēn)人考慮進去(qù)，可以使得這個模型更精确。

大(dà)數據可視化——“疫情方寸間”

當然，有了模型，很多大(dà)數據還需要有一(yī)種可視化的表現。這裏給出一(yī)種可視化的方式，每個方框表示每個省。比如說右下(xià)角的方框——湖北(běi)，它的背景顔色就比其他的深，也就是感染人群更多。其中(zhōng)綠色是治愈率，黑色是死亡率，可以看到治愈的比例也比其他省要少，死亡的比例反而還比較高。可以看到，這是一(yī)種直觀的看法。

我(wǒ)們有了這種行爲的大(dà)數據，可以精确到每一(yī)個小(xiǎo)區。左圖是百度，以上海爲例，右圖是騰訊，以深圳爲例，它都可以以一(yī)種APP的方式來發布，老百姓可以用，下(xià)載可以查詢，甚至可以查到哪個小(xiǎo)區的具體(tǐ)位置，距離(lí)你所在地方有多遠，裏面有多少個是确診病例。實際上，其中(zhōng)一(yī)家公司說，已經覆蓋了200多個城市了。

現在開(kāi)始複工(gōng)了，這是2月10日，節後第一(yī)個複工(gōng)日，人流的增加也爲疫情的防控帶來了一(yī)些新的壓力。這裏面給出了疫情期間城市的熱力圖，我(wǒ)們可以細化到每個縣，可以讓我(wǒ)們知(zhī)道什麽地方人最多，盡量避免人口的密集。

這裏面是一(yī)個确診患者的行程追蹤。從底下(xià)看是1月21日他離(lí)開(kāi)武漢，乘坐了高鐵，到達一(yī)個地方，21日又(yòu)換了一(yī)個高鐵，到另外(wài)一(yī)個地方，一(yī)直到24日，他發現有症狀了，當然他行程還得繼續，27日又(yòu)到了一(yī)個地方，30日又(yòu)到了下(xià)一(yī)個地方，31日确診了。根據這種确診患者的行程追溯，我(wǒ)們可以很好地知(zhī)道他到過哪裏。現在有些地方是依靠流行病學的調查，去(qù)問這個患者，你什麽時間到什麽地方，一(yī)個是他記不準，另一(yī)個說不準，利用手機的大(dà)數據，可以很好的知(zhī)道。同時，通過計費(fèi)數據，也可以知(zhī)道他平時比較密切的聯系人，也可以知(zhī)道有沒有可能是密切接觸者。

基于衛建委+交通+工(gōng)信數據查找密切接觸者

我(wǒ)們把衛健委的數據、交通系統的數據、工(gōng)信部門的數據組合起來，可以找出密切接觸者。比如說，衛健委可以知(zhī)道确診患者的姓名、身份證号，然後通過交通部，可以給出這個患者半個多月來乘坐過的航班車(chē)次，衛健委讓工(gōng)信部提出，這些人的手機号是什麽？根據手機号，地方政府可以找到密切接觸者，當然這是從官方的查找。實際上平台也可以開(kāi)放(fàng)，同行者可以在同行查詢平台查出我(wǒ)所坐的航班和車(chē)次及車(chē)廂，車(chē)上有沒有确診患者，可以很好地發現密切接觸者。

電(diàn)信疫情大(dà)數據平台用于個人自證無疫區行程

目前，是返程複工(gōng)還有節後回家的時間，有些人隐瞞了自己來自疫區、到過疫區的經曆，回到家、回到村(cūn)子裏頭還到處走，雖然看上去(qù)沒有症狀，但是可能已經感染了，并且是有很強的傳染性，導緻了疫情擴散，導緻幾十人甚至上百人被隔離(lí)，或者已經被感染。通過手機定位，是可以知(zhī)道這個用戶是不是來自疫區，還是到過疫區，但是這種數據不能直接提供給街道、小(xiǎo)區和鄉鎮，因爲隐私的保護原因，如果我(wǒ)們開(kāi)放(fàng)給他們，很可能不一(yī)定是查患者，說不定用作其他，所以不能這樣做。

現在怎麽辦呢？我(wǒ)們知(zhī)道，根據《個人信息保護法》，本人是可以查詢自己信息的。所以，工(gōng)信部現在統籌三個運營商(shāng)，提供了用戶行程的服務。用戶提出來，你可以查詢你本人，在14天前到過什麽地方，當時工(gōng)信部提出是按停留4個小(xiǎo)時以上，這個時候，你有清單，就可以上當地的用工(gōng)單位、街道、小(xiǎo)區來證明你自己沒有到過疫區，這就是自證。目前，這件事情已經開(kāi)放(fàng)查詢上千萬人次了。

現在面臨返程複工(gōng)，有些地方的疫情防控措施甚至擴大(dà)化，對一(yī)些疫情确診人數比較多的省，要求全部都不許人家回來。嚴控不能失控，硬核但不能亂來，所以實際上，返程的一(yī)些檢查是必要的，當然就會對旅途帶來一(yī)些影響，這裏比如說以高德地圖爲例，他給出一(yī)個人從濟南(nán)要到上海，沿途經過城市的疫情情況列出來了，上海市對進上海的人有什麽管理及要求也列出來了，包括高速路入口、出口的車(chē)流量，以及大(dà)概這個過程中(zhōng)間有很多檢查站，路程需要多長時間也列出，“返程直通車(chē)”平台也方便大(dà)家，如果返程的人知(zhī)道，我(wǒ)路上大(dà)概要多長時間，要做好什麽準備。

電(diàn)力大(dà)數據在疫情防控中(zhōng)的作用

除了電(diàn)信和互聯網公司的大(dà)數據以外(wài)，事實上還有其他大(dà)數據。我(wǒ)這裏講的是電(diàn)力大(dà)數據，一(yī)個家裏邊是否有人在家，是否有人回來，根據用電(diàn)的情況是能區别出來。所以，國網電(diàn)力杭州公司，做了1000多萬條數據收集，開(kāi)發出大(dà)數據分(fēn)析的算法，能夠很好地知(zhī)道，這裏邊有沒有居家隔離(lí)的人，有沒有獨居的人，社區可以根據這個來判斷是不是做針對性地服務。利用電(diàn)力的用電(diàn)狀況，我(wǒ)們也可以知(zhī)道複工(gōng)狀況，根據用電(diàn)量，廣東在2月14日已經是正常時候用電(diàn)量的60%，也就是複工(gōng)率差不多60%。浙江2月14日的複工(gōng)率不到1/3，尤其是溫州，屬于疫情比較嚴重的地方，複工(gōng)率隻有12%。這些是可以比較宏觀地掌握了複工(gōng)的趨勢。

醫療大(dà)數據助力智能診斷

大(dà)數據不僅用于追蹤人群等，還可以幫助智能診斷。從現在統計看，新冠肺炎患者的核酸檢測，目前隻有30%是陽性，盡管它是患病的人，确診了，但是隻有30%。原因是什麽？取樣是從口腔部來取樣的，實際上這裏邊感染不算嚴重，肺部才嚴重。因此，判斷還要根據CT，一(yī)個肺掃描出幾百張這樣CT照片，一(yī)張張看是比較難的，利用大(dà)數據，我(wǒ)們可以用人工(gōng)智能的技術，可以把它還原回一(yī)個3D三維的肺，比較容易看有沒有纖維化，有沒有肺變爲毛玻璃狀。同時，現在還可以根據醫療的經驗，開(kāi)發出感染肺炎患者的CT影像大(dà)數據分(fēn)析評價系統，不一(yī)定要醫生(shēng)看了，這些CT照片可以放(fàng)系統上，進行分(fēn)析，能幫助醫生(shēng)進行病竈分(fēn)析。過去(qù)醫生(shēng)可能要看5個多小(xiǎo)時，現在幾分(fēn)鍾就可以，因爲它把幾百張變成一(yī)張了。

大(dà)數據在新冠病毒肺炎新藥與疫苗研制中(zhōng)的作用

大(dà)數據本身在新冠肺炎新藥研制和疫苗研制裏，也會發揮作用。新藥研制總體(tǐ)上過程是比較長的，新藥的篩選、活性的評價、藥理的分(fēn)析、安全評價等等，到臨床還要做很多工(gōng)作。目前是沒有特效藥的，所以，另外(wài)一(yī)種途徑是老藥新用，把一(yī)些過去(qù)抗艾滋病、流感的藥物(wù)重新檢驗一(yī)下(xià)，看它有沒有可能對新冠肺炎有效。我(wǒ)們知(zhī)道，已經上市的和臨床實驗的藥有近萬種，一(yī)種一(yī)種來篩選時間是很長的，而且現在去(qù)積累數據，已經不容易了，如果原來有積累更多的數據更好。這裏舉一(yī)個例子，清華的藥學院，它的人工(gōng)智能藥物(wù)研發大(dà)數據平台，收集了以前冠狀病毒研究裏邊涉及的900多個小(xiǎo)分(fēn)子的實驗信息，利用這個就有可能加快藥物(wù)的篩選。

大(dà)數據優化醫療緊缺物(wù)資(zī)的生(shēng)産組織與調度

大(dà)數據也在優化醫療緊缺物(wù)資(zī)的生(shēng)産組織和調度上有很好的用處。海爾開(kāi)發了疫情醫療物(wù)資(zī)信息共享資(zī)源彙聚平台，一(yī)方面連接醫院，780多家醫院；另一(yī)方面聯系需求的社區，以及能生(shēng)産這些醫療物(wù)資(zī)的企業500多家，它發布了這個需求5000多萬件，另外(wài)，它的采購不限于中(zhōng)國，還到全球，所以實現了抗疫資(zī)源的精準對接。湖北(běi)有一(yī)個醫療物(wù)資(zī)需求平台，是由志(zhì)願者開(kāi)發的，它爬取網上的數據，按城市醫院類别分(fēn)類，登出需求、運輸和聯系方式。四川也開(kāi)發了防控應急物(wù)資(zī)的管理系統，把物(wù)資(zī)的入庫、調度、審批、庫存、日常消耗需求彙總在一(yī)起，提高了應急物(wù)資(zī)配置的調度效率，當然這些都是從網上獲取數據。

現在難題是什麽？我(wǒ)們的衛健委，并沒有得到所有醫院的床位數據，因爲過去(qù)是不聯網的，這樣導緻我(wǒ)們不能實時地知(zhī)道什麽床位是有富餘的，什麽可以調度出來。所以這也說明，我(wǒ)們過去(qù)這方面的工(gōng)作都不足。

相關數據的融合将能得到更有價值的結果

另外(wài)，數據需要融合，現在不少小(xiǎo)區實行了封閉管理，現在已經有上線的專項排查APP，不用手登記，用手機一(yī)掃身份證，報上體(tǐ)溫，數據自動聯網。還可以記錄下(xià)來現在到藥店(diàn)購買發燒藥、咳嗽藥的人的實名數據，因爲有些人已經有病了，沒到醫院自己買藥，實際上是有很大(dà)風險的。我(wǒ)們還可以将公交卡、網約車(chē)的數據結合起來，這次疫情也是考驗我(wǒ)們，聯防聯控協調調度的機制，包括跨部門大(dà)數據的協調能力。

大(dà)數據協力企業複工(gōng)

現在是複工(gōng)了，很多企業需要工(gōng)人，但是人員(yuán)流動密集又(yòu)有風險，因此企業面臨兩難。杭州采用一(yī)種綠紅黃三色的健康碼的管理方式，區别用戶是不是接觸過确診患者、疑似患者，是不是來自重點疫區，以及隔離(lí)長短，可以分(fēn)别對待。但是，你會擔心填報是不是真實？這裏邊健康碼是要聯系到雲端的，跟網上掌握的數據匹配，大(dà)數據能查出不實的信息。

大(dà)數據與隐私保護

大(dà)數據是雙刃劍，怎麽做到隐私保護。實際上，電(diàn)信的大(dà)數據隻考慮了信令和計費(fèi)，不含通信的内容，但是盡管這樣，患者的行爲數據也是敏感的。電(diàn)信大(dà)數據目前隻限于疫情的管控，疫情結束以後，不會再保留有關的原始數據。現在特别要注意的是，除了國務院衛生(shēng)健康部門依法授權的機構以外(wài)，其他任何單位和個人，不得以疫情防控，治病防治爲由，未經被收集者同意收集用戶的個人信息。這裏就難了，又(yòu)要保護個人信息，又(yòu)要利用大(dà)數據聯防聯控，怎麽辦呢？有一(yī)種方法，就是原始數據可用不可見。什麽叫可用不可見？有關部委，衛健委、交通部、公安部、工(gōng)信部等可以上報數據的樣本，幫助疫情大(dà)數據分(fēn)析調試平台來調試我(wǒ)們的算法和程序，一(yī)旦調試好程序，再下(xià)發到相關部委，在相關部委的各自範圍裏頭運行并産生(shēng)結果。最後彙報給上面的結果已經不是原始數據了。這樣不改變數據的歸屬所有權和存儲位置，隻帶走了不含敏感數據的分(fēn)析結果。

疫情大(dà)數據系統的信息安全防護

疫情大(dà)數據也是需要特别進行安全防護的，從右上角的圖可以看出綠色是健康數據，健康數據是黑客所重點關注的，甚至2014年，我(wǒ)們國家的網站受攻擊最多的是醫療衛生(shēng)的網站。美國也統計過，遭遇黑客醫療數據的洩露損失很高，而且疫情大(dà)數據不但是商(shāng)業利益問題，還關聯國家政治社會問題，我(wǒ)們以爲疫情大(dà)數據系統是内網就沒問題，但實際上内網也會遭遇攻擊。我(wǒ)們在疫情大(dà)數據的系統上，要明确接入權限與過程審計，用各種各樣的安全措施來确保安全。

爲何新冠疫情大(dà)數據姗姗來遲

爲什麽這次新冠疫情大(dà)數據來得晚呢？這上面是谷歌有一(yī)年某個地方發生(shēng)流感，谷歌的報告流感比美國疾控中(zhōng)心還提前一(yī)個星期，相似度97%。它能提前預警，而中(zhōng)國的這次疫情大(dà)數據，基本上沒有起到預警作用，爲什麽？網上人說，你們說得那麽好，爲什麽你們沒有早說出來？原因是網上信息很多，傳染病根本沒有被列到互聯網界關注的優先點，另外(wài)在發現不明肺炎之初，醫療機構的信息中(zhōng)心也沒有能夠根據十多例的病情分(fēn)析出人傳人，掌握不了病毒控制的主動權，應該說，可惜我(wǒ)們信息技術人員(yuán)敏感性不夠。

大(dà)數據依賴真實數據的開(kāi)放(fàng)

另外(wài)一(yī)個更重要原因，是數據的披露開(kāi)放(fàng)不及時。在發現最初動物(wù)作爲傳染源的時候，案例是比較少的，很難觸發疫情大(dà)數據的分(fēn)析。發展到人傳人的時候，電(diàn)信以及互聯網公司的人行爲軌迹的大(dà)數據才有作用，我(wǒ)們知(zhī)道，武漢的重症病例從發病到住院平均等待了将近10天，有些還沒等到住院就不行了。整個獲得信息延誤了10天，再加上14天左右的潛伏期，病毒已經蔓延了一(yī)個多月，而且一(yī)些錯誤的信息，“不會人傳人”“可防可控”在官方媒體(tǐ)發布。而真實的信息被當做謠言，疫情的數據沒有對外(wài)公布，當公衆知(zhī)道病毒可以人傳人的時候，已經錯過了防控的黃金時間，造成了武漢疫情爆發長時間失控，這種公布數據，不僅僅是爲了大(dà)數據分(fēn)析。華盛頓大(dà)學有一(yī)個研究，“當媒體(tǐ)的報道量增加10倍，疾病的感染數會減少33.5%”，所以應該是更有用的。

大(dà)數據的應用需要有法律保證

另外(wài)，大(dà)數據的應用需要法律保證。《傳染病防治法》規定，有關部門要報告疫情和監測，但是沒有明确哪一(yī)級地方政府有權收集當地運營商(shāng)跟疫情有關的數據，也沒有明确政府應該開(kāi)放(fàng)什麽數據，應該公布什麽信息。所以，我(wǒ)們建議，要出台《傳染病防治法》的實施細則，要明确省市政府對疫情防控數據的收集權限和政府各個部門，以及相關企業提供疫情防控有關數據的責任。

電(diàn)信大(dà)數據對疫情防控有用但還不夠

電(diàn)信大(dà)數據對疫情防控有用，但不夠。因爲用戶的信令數據面很廣，而且實時性很好。實際上，每個用戶平均每天有200條左右的信令數據，應該是很好的，很詳盡。基站的定位精度隻有百米的量級，實際上100米的半徑裏，根據這個來确定密切接觸者是不準确的，因爲有很多人隔100米和隔10米的情況是不同的。衛星導航+數字地圖的定位精度是比電(diàn)信基站的定位精度要優，但是它的用戶數覆蓋不夠，所以兩者的結合可能比較好。電(diàn)信大(dà)數據對疫情防控是有很好作用的，但是還是有限的，所以僅有電(diàn)信大(dà)數據不夠，需要跟有關部委融合。

大(dà)數據是方法與輔助工(gōng)具

大(dà)數據本身是一(yī)種方法，整個醫療不僅僅是在院中(zhōng)，還涉及到院前、院後和醫院管理，涉及到很多環節。大(dà)數據也不是智慧醫療的唯一(yī)方法，也是要跟其他信息技術結合，同時也要跟醫學專業知(zhī)識結合，需要信息技術和醫學界的緊密合作。

結束語

最後，跟17年前的非典疫情相比，本次疫情是更嚴峻的大(dà)考。但現在用上了先進的醫療技術和大(dà)數據等新一(yī)代信息技術，科學防治、精準施策。在黨中(zhōng)央的堅強領導下(xià)，在疫情防控的人民戰争中(zhōng)，大(dà)數據的應用環境将進一(yī)步優化，在聯防聯控精準施策中(zhōng)将發揮更大(dà)的作用。我(wǒ)們一(yī)定能夠打赢疫情防控的人民戰争、總體(tǐ)戰、阻擊戰。

祝疫情防控早日取得決戰的勝利，謝謝大(dà)家。