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北京是怎样精准快速找出确诊病例的( 二 )


7月2日 ， 一名女性无症状感染者在石景山万达广场接到核酸检测阳性的通知 。 事发后 ， 疾控中心迅速对其开展流调 。 为最大限度减少感染范围 ， 流调人员一天一夜无眠无休 ， 不放过每一个密切接触者 ， “有时做一个流调报告 ， 给病例打电话 ， 会打到手机没电 。 ”截至7月3日14时 ， 已追查到该名女子204名密切接触者并全部集中隔离医学观察 。
“新发地人员流动量非常大 ， 单纯依靠人对人的问询追踪需要消耗大量人力和时间 ， 借助大数据等信息化手段 ， 可以帮助流调人员更快追踪到密切接触者 ， 有效切断感染源。 ”中科曙光大数据总工程师、首席科学家宋怀明分析认为 。
此外 ， 此次疫情防控中 ， 数据资源在对病毒本身的溯源方面也发挥了重要作用 。 “新冠肺炎疫情暴发后 ， 世界卫生组织要求各地及时提交当地病毒基因序列 ， 并依此建立了数据库 ， 这为及时比对和确认本次疫情中病毒基因序列提供了非常重要的条件 。 ”北京市疾控中心有关工作人员介绍 。
心中有“数” ， 防控不搞“一刀切”
“截至7月7日15时 ， 北京市西城区白纸坊街道 ， 海淀区永定路街道疫情风险等级由中风险地区降级为低风险地区”“1个高风险地区 ， 是丰台区花乡地区”……
没有“一刀切”封城 ， 而是以街道为单位精准划分风险等级 ， 进行分级管控 ， 并根据疫情形势动态更新各区各街道防控风险等级 ， 是北京本次疫情防控的亮点 。
防控精准 ， 缘于“心中有数” 。
据了解 ， 北京市建立运用传染病动力学模型 ， 将各区各街道感染人数、易感人群、人员流动情况等数据作为重要参数 ， 及时对疫情形势进行动态分析研判 ， 为精准实施疫情防控提供了重要参考 。
“研判疫情发展趋势 ， 需要综合各方面数据和因素 。 以大数据技术和思维方式 ， 分析疫情扩散路径与速度 ， 实现结论或问题可视化 ， 以及对系统和构成要素的把握 ， 有助于把握和控制疫情防控过程 。 ”宋怀明说 。
不仅对疫情发展态势进行研判 ， 北京市还依托相关数据资源 ， 制定更有针对性的对策与措施 。
今年清明小长假前夕 ， 北京就对即将来京人员的出发地、交通工具 ， 及其出发地有无无症状感染者等信息数据进行分析研究 ， 对可能出现的病毒扩散进行仿真模拟 ， 研判传染风险 ， 精准采取防控措施 ， 取得了良好效果 。
基于有关数据资源 ， 海淀区上线运行了城市大脑疫情防控平台 ， 集合个性化数据分析、返京人群分析、人口排查分析、重点人群动态监测、预警服务等重要功能 ， 各街镇小区重点人员有哪些、从哪里来、是否经由疫区、驻留多长时间等 ， 一览无余 ， 同时提供重点人流预警服务 ， 防止出现重大传染事件 。
在运用数据资源开展分析研判过程中 ， 对数据的计算、建模及可视化输出 ， 是关键一环 。 奇安信大数据与态势感知负责人李虎说 ， 数据分析师要反复研究疫情数据特点 ， 进行数据筛选和补全 ， 同时在建模过程中 ， 确定每个模型所需的数据资源、关键特征、衡量标准等 ， 并基于这些数据展开模型训练和分析工作 ， 确保模型能够有效投入实战 。
除对疫情形势的研判和预警外 ， 充分运用数据资源 ， 还有助于分析研究病毒传播的影响因素 ， 掌握病毒传播规律 。 中国人民大学统计学院副教授李扬介绍 ， 对于病毒传播影响因素的研究 ， 以前一般是基于临床一线的实践总结 ， 现在则可以通过大数据工具 ， 对世界各地相关临床经验和研究成果进行建模 ， 有效提炼相关信息 ， 更好发现疾病风险因素 。
大数据运用成为实现精细化管理的重要手段
以常态化疫情防控为契机 ， 很多城市已将大数据运用作为应对公共卫生事件、解决治理难题和实现精细化管理的重要手段 ， 体现了大数据赋能城市治理现代化的发展方向 。
以大数据赋能超大城市应急管理 ， 今年4月初 ， 上海市发布《关于完善重大疫情防控体制机制健全公共卫生应急管理体系的若干意见》 ， 明确提出 ， 依托城市运行“一网统管”平台 ， 建设多数据、全方位、广覆盖的市级公共卫生应急指挥信息系统 ， 建立疫情联防联控大数据智慧决策平台 ， 实现当前态势全面感知、医疗卫生资源统筹调度、重大信息统一发布、关键指令实时下达、多级组织协同联动、发展趋势智能预判 。


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