自助式BI和传统BI有什么区别
2019年底至今，新型冠状病毒肺炎疫情席卷全国。在大数据和智能技术蓬勃发展的今天，如何利用大数据技术来实现预防疫情、协助医疗机构发现传染源、提高医院诊疗效率呢？从利用舆情大数据预警疫情、利用监控网络发现传染源、利用大数据助力分级诊疗这三个方面入手，一起探索大数据技术在对抗疫情方面的功用。
1.利用舆情大数据预警疫情
舆情监控是大数据技术的一个重要应用领域，而舆情监控也可以作为预警疫情的重要手段。对网络舆情的监控能够帮助公共卫生部门预警潜在疫情，从而未雨绸缪，避免疫情更大范围地传播。譬如，有关部门可以在互联网上实时监控“发热”、“高烧”、“咳嗽”、“流感”、“传染”等词汇的出现频率。如果在一段时期内，上述与疾病相关的词汇出现频率在某个地区快速增加，那么这个地区爆发大规模传染病疫情的风险也会增大。有关部门通过互联网热词的增加频率，可以大致判断潜在传染病疫情的种类，进而及时制定疫情防控和诊疗措施。谷歌公司和美国疾控中心联合开发的“谷歌流感趋势”即通过大数据技术预警疫情的典型案例，该系统在2007-2008年曾比美国疾控中心提前两周预报了流感发病率。当然，要提高利用大数据技术预警疫情的效能，还需结合人工智能算法，不断改进大数据疫情预警技术。
2.利用监控网络发现传染源
大数据技术依赖于广布社会中的各种传感器，尤其是监控摄像头。通过对社会影像监控资料的大数据分析和智能化运算，可以及时发现传染源，预警高危人群。首先，如果社会影像监控资料发现大量患者都曾出现在同一地点，那么该地点很可能是疫情的源头。本次肺炎疫情中的华南海鲜市场就是通过这样的逻辑确定的。当然，可以肯定的是，利用社会影像监控大数据资料锁定疫情源头，应当比直接询问患者更加快速、准确。其次，如果通过社会影像监控资料和人脸识别技术等，发现大量患者都曾与同一名患者接触，那么这名患者就有可能是“超级传播者”，应尽快对其采取隔离治疗措施。最后，通过社会影像大数据资料，可以及早锁定与患者接触的人群，便于预警、监控、隔离观察和及早治疗。譬如，如果某家店铺的店主和店员都是患者，那么在特定时期内光顾这家店铺的顾客都存在感染风险，应及时向他们发送感染预警，建议他们观察自己的身体状况，如有不适及早就医。
3.利用大数据助力分级诊疗
在医疗资源有限而患者较多的情况下，利用大数据技术进行分级诊疗能够更高效地配置医疗资源。各级社区医院、卫生站、医院在收治疫情患者时为患者建立电子档案。医疗卫生机构通过大数据智能分析系统对患者进行聚类分析，从而划分出危重患者、重症患者和轻症患者组群，将有限的医疗资源优先配置给危重患者和重症患者。这样就可以最大程度地提高诊疗效率。可以确定，相比传统的分散的手工登记，利用统一的大数据分级诊疗平台将使分级诊疗效率指数级提升。
新型冠状肺炎疫情来势汹汹，全面考验国家及民众的危机应对能力，与17年前的SARS相比，中国在此次疫情防控工作中展现出了更高的医疗救治水平、更快的防疫反应速度、更透明的信息披露机制、更迅速的数据报送体系，同时将大数据等新一代创新科技，广泛应用于疫情追踪溯源、路径传播、发展模型预测、资源调配等领域。面对疫情，我们众志成城，以科技助力，必将胜利。
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