中国特色社会主义进入新时代，实现中华民族伟大复兴的中国梦开启新征程。党中央决定实施国家大数据战略，吹响了加快发展数字经济、建设数字中国的号角。习近平总书记在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署，为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向！

大数据在疫情中的应用

2020年开年之际，新型冠状病毒带来的肺炎疫情汹涌而至。疫情突发性高、传染性强、扩散性广、风险性大，防控工作任务艰巨、时间紧迫、形势严峻。在这场疫情阻击战中，大数据、云计算、人工智能等快速发展的新一代信息通信技术加速与交通、医疗、教育等领域深度融合，让疫情防控的组织和执行更加高效，成为战“疫”的强有力武器。随着疫情发展，数据驱动的疫情防控在迅速展开，各企业的疫情防控应用场景不断涌现，应用范围持续拓展。

1、有力支持疫情防控知识传播

借助于移动互联网和智能手机，人们可以随时随地获取最新疫情动态、科学防疫知识等各种数据。各地政府通过电子政务平台、微博、公众号等定时发布最新疫情动态，各类新闻客户端、社交平台、搜索引擎、短视频平台等也积极配合疫情相关信息的发布和传播。此外，众多 “互联网+医疗”平台推出了在线问诊服务，方便网友向医生咨询新冠肺炎防治相关内容，有效缓解了因疫情期间医疗资源紧张导致的就医难等问题，避免了普通病症人群涌向医院、形成聚集性交叉感染。

2、迅速锁定“涉疫”人员流动轨迹

通过集成电信运营商、互联网公司、交通部门等单位的信息，大数据可以分析出人员流动轨迹。具体来说，利用数据分析、数据挖掘等技术，一方面可以通过手机信令等包含 地理位置和时间戳信息的数据绘制病患的行动轨迹；另一方面，根据病患确诊日期前一段时间的行动轨迹和同行时间较长的伴随人员，基于大数据分析可以推断出病患密切接触者。综合分析确诊病患、疑似病患和相关接触者的行动轨迹，可以准确刻画跨地域漫入、漫出的不同类别人员的流动情况。

3、开展疫情发展态势预测与溯源

基于疫情高危人群相关数据，结合疫情新增确诊、疑似、死亡、治愈病例数，借助传播动力学模型、动态感染模型、 回归模型等大数据分析模型和实践技术，不仅可以分析展示 发病热力分布和密切接触者的风险热力分布，还可以进行疫情峰值拐点等大态势研判。利用深度学习等新兴人工智能技术，联合出行轨迹流动信息、社交信息、消费数据、暴露接触史等大量数据进行科学建模，可以根据病患确诊顺序和密 切接触人员等信息定位时空碰撞点，进而推算出疾病传播路径，为传染病溯源分析提供理论依据

4、助力地方政府科学精准施策

运用大数据分析，结合算法模型对疫情的传播速度、传播趋势等进行预测，可为各地进行动态监测管理、统筹医疗物资储备、保障民生物资供应、制定交通管制政策等提供有效依据。例如，基于疫情高发地区人员在春运期间的交通出行数据进行疫情分析预警，能够通过追踪确诊患者、疑似患者和密切接触者的轨迹位置进行精准防控

5、推动病例诊断与疫情研究

运用大数据和人工智能等相关技术，可以有效加速新型冠状病毒宿主预测、药物筛选等数据分析和计算工作，极大提高病毒研究与攻克效率。基于AI技术的深度学习推测病毒宿的方法已经有所应用，可以减少病毒检测过程中的重复工作，或可视为AI在对抗疫情的重要突破。