时空碰撞大数据计算系统 实时追踪nB密切接触者人群

2020年03月16日  新浪网

新冠肺炎疫情发生以来,以习近平同志为核心的党中央把人民群众生命安全和身体健康放在第一位,提出了坚定信心、同舟共济、科学防治、精准施策的总要求。习近平总书记指出,“要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术,在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用。”打赢疫情防控阻击战,要发挥好大数据、人工智能、云计算等数字技术的重要作用。

寻找潜在密切接触者、精准追踪病毒行踪轨迹,并从A类感染人群中寻找到所有B类接触人群……在这次抗疫阻击战中,精准追踪、划分感染人群(A类)、n代潜在密切接触者(nB类)、外来输入人群(nC类)及无接触史的健康人群(HSP类)变得尤为重要。

随着新冠肺炎疫情在123个国家和地区迅速蔓延,全球已有超过13万人确诊新冠肺炎病例,5000人因此失去生命。3月13日,世卫组织(WHO)正式向全世界宣称,将新冠肺炎疫情升级为大流行病。甚至有媒体则用“巨”不确定性来定义这场大流行病。

在这场拥有“巨”不确定性的疫情面前,人类显得格外渺小,而中国则付出了巨大代价为全球公共卫生安全作出贡献,并将中国的抗疫“白皮书”贡献给全球,但由于不同的国情,许多国家呈现出了对中国的“白皮书”水土不服的现象。

日前,中国人民大学统计学院王星副教授提出,利用数据科学领域的【时空大数据碰撞平台】进行数据建模和计算,可以实现抗”疫”创新模式的2.0模式,为助力全球走出公共卫生危机作出更大贡献。

王星表示,防控新冠肺炎病毒的根本问题是实现潜在密切接触传染链的追踪。从中国2个月以来的抗疫数据来看,由于中国采取了极为严格的防控隔离措施,总感染人数控制在约8万左右,约占14亿总人口的百分之0.000058,这对于中国拥有的庞大人口量来说,是一个非常小的数量级,但对于密切追踪来说,则变成了一个极大的难题。

正如,中国工程院院士钟南山曾在接受媒体采访时指出的,实现对潜在密切接触者的准确追踪,是控制疫情的最重要一环。

目前,关于新冠肺炎病毒的社会互动及接触信息主要来自于确诊者及疑似患者的自身上报数据,实际上,这对于疫情暴发阶段的精准追踪是存在诸多不确定性的,例如患者主观地影响数据的客观性、患者对社会接触模式认知有限、动态纵向跟踪不足等;同时,还存在调查样本的偏差,社会接触空间和时间分辨率较低,以及无法实现详尽接触时间的有效认知等问题。

在此基础上,通过大数据监控和精准的数据排查,将多源碰撞个人接触者的细粒度数据展开研究,对群体超高精细度的高灵敏度疫情检测和传染链的追踪进行分析,将可完全实现通过所有的A类人群寻找到所有nB类人群和HSP人群。王星表示,【时空碰撞大数据计算系统】就是当前我国可引入防控新冠肺炎疫情的2.0版本。

据介绍,【时空碰撞大数据计算系统】是北京一家科技公司的自主研发的最新技术成果,由时空搜索引擎和地图引擎牵引,内嵌大量碰撞算法、时空大数据处理和存贮、嵌入超强大的智能非结构化与结构化预处理技术,兼容全息高维疾病及相关细颗粒度数据的接入处理,可以保证高效能的将高质量的数据前台系统与服务组合,在低计算资源环境下对巨量多维、多源时空数据实时进行万万万亿级别的大数据处理,可实时精准识别出 n 代全部潜在密切接触者及其过往历史物理位置。此外,该技术还可以与宏观和中台大数据方案相结合,实时评估个体间的动态接触模式,监测和调查结果对于确定流行病的暴发模式、传播模式和控制模式,为防控疫情争取到足够时间,并实现精准施策,达到内严控、外防散的作用。同时,此科技公司将计划捐赠技术给世界各国用于疫情阶段使用。

王星指出:“让数据科学引领抗疫的2.0模式,碰撞出全球共同的抗疫新方案。”

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