算力智库：大数据预测疫情或在3月14日后缓解 严控国际回流风险

本篇文章3346字，读完约8分钟

计算能力理论

流行病的防控需要科学有效的手段相结合，其中大数据作为科学判断的主要依据，起着非常重要的作用。随着防疫工作的逐步深入，我们什么时候才能到达拐点，看到曙光？计算大学邀请了中国科学院金融科技中心主任、教授、博士生导师刘石平，用大数据的数学模型进行预测。

刘石平表示，通过logistic增长模型和年份分析，中国确诊病例高峰数可能在8万例左右，预计3月14日以后，每天新增确诊病例不到10例，疫情将进入缓解阶段。

新一代信息技术包括很多方面，如4g和5g信息流通、大数据、云计算、区块链、人工智能等。，这是非常热门和广泛使用的。

这些技术通常有许多复杂的交叉和应用。例如，大数据和云计算紧密结合。如何有效地将大数据与区块链技术相结合也非常重要。

人工智能也非常依赖大数据的数据和数据整理。

那么大数据呢？

首先，大数据是一种更加广泛和深入的数字化。

第二，整个社会的相互联系。

数字化不是一个简单的电子问题，而是一种习惯、战略和决策概念，它用数字来指导我们的业务。

麦肯锡在2011年提出了大数据的定义:“大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿。”这里提出了三个关键词:创新、竞争和生产效率。

经过几十年的工作，我们总结出五个要点。

1.建立大数据标准体系；

2.基于大数据不断加强数据质量控制；

3.基于大数据不断改进基础设施；

4.初步实现基于大数据的数据集中和共享；

5.逐步发展基于大数据的数据挖掘和应用。

那么，我该如何处理大数据呢？

一是总结过去，二是把握现在，预测未来。

在这场疫情的过程中，我们要不断了解每天和过去发生的事情，并积极总结。我们想知道我们的现状，并对未来做出一些预测。我们可能会关心很多问题，比如拐点什么时候出现？

这就是数据挖掘的概念。数据挖掘是从大量数据中挖掘有价值的信息。关键问题是如何将这些信息应用到我们的决策过程中。这里有一系列的算法需要完成。在疫情分析过程中，我们还使用了各种算法来预测疫情和未来的反弹。

要使用数据挖掘方法来建模，了解业务非常重要，其次是探索数据，知道我需要什么样的数据。

在此基础上，我们准备数据，包括收集和整理数据，甚至有时我们还要购买一些数据，检查数据的质量，并在中间变量的转换上做一系列的工作。建模完成后，还有一个非常重要的任务，那就是对模型进行有效的评估，评估模型是否准确，然后将其部署到系统中，使其能够真正发挥作用。

中央指导小组副组长、中央政法委秘书长陈一新强调，防疫指挥系统的决策权和执行力是武汉打赢国防战争的前提和关键环节。决策权和执行权都需要数据，所以他也提到有必要增加对数据的分析，并时刻意识到这一点。

在我们的决策过程中，这是一种思路，建立和完善一个强大、有序、有效的指挥机制，实现科学、精确、高效的疫情防控，尤其是科学、精确、高效的防控，离不开大数据的有力支持。

在此基础上，总书记也提出了他的指示，鼓励使用大数据、人工智能和云计算等数字技术，在疫情监测和分析、病毒可追溯性、预防和治疗以及资源分配方面发挥更好的支持作用。因此，各方面都非常强调大数据的重要性。

例如，如果一个人平均传播2.6人，它可以传播到第五代，并迅速扩展到368人。那么这次我们在武汉关心什么呢？

从整个事件本身来理解，是一个病人发展的时期。我们将其分为潜伏期、等待诊断、治疗和出院，包括与观察者的密切接触、疑似患者、确诊患者、重症患者等。

这里重要的是治愈和死亡。现在提到的许多关于死亡率和治愈率的数据都是不准确的。

因为很多专家都说疫情传播的潜伏期大约是14天，比如湖北就是中国第一次大规模爆发。第二个是温州，然后是北京和深圳。当第一个病例在这些城市被发现时，什么时候会有大爆发和高峰？

经过对这许多城市的分析，通常需要7~9天左右，所以湖北省的第一个高峰是9天左右，其他省份通常是9天左右。也就是说，当第一个病人被发现时，病人可以简单地预测时间将在什么时候，并且可以预测一个小的峰值。

另一个非常重要的一点是从现有的疫情中确认人数，并看到疫情发展的趋势。

在早期，我们都在寻找一个拐点，但是什么是拐点呢？

当我们开始分析时，我们寻找的是第一个拐点，即增长率是否可以先降低。第二个拐点是让绝对值下降。

从数学上讲，我们讨论的第一个问题是速度的增加，然后我们希望找到绝对值的减少。

另一个非常重要的一点是估计疫情的发展，有多少人可能被感染，什么时候会达到高峰？我们使用了逻辑返回的概念。逻辑回归曲线有一个起始期、一个加速期、一个减速期和一个饱和期。

我们做了这样的估计，应该在79，000到近80，000之间。那么具体时间应该在3月14日左右，全国的增量可能不到10人。

在收集了大量的数据后，另一个重要的一点是用这个模型来预测病毒的繁殖。

我想谈的第三部分是大数据在抗击流行病中的作用。

首先，大数据支持人员返回

每天，我们对全国的疫情都有非常清晰的分析。我们使用大数据来追踪旅程，这个人的疾病从何而来，观察他的流动趋势，并使用交通信息数据来准确追踪这个人的运动。

二是大数据防控预警平台

第三，大数据可以追踪传染病的源头

第四，大数据分析师的流动轨迹

第五，大数据有助于物质运输

大数据可以帮助我们运输材料，哪里有东西丢失，丢失了多少，以及这些材料可以快速应用到哪里。这些技术早在20年前就被沃尔玛用来解决他的仓储问题。区块链在防伪方面也非常重要，特别是在利用区块链的物资配置来鉴别医疗物资的真伪方面。

首先，要审批分类。对于医用防护设备企业来说，鼓励他们尽快重返工作岗位是非常重要的。广东省佛山市开发了疫情数据报告平台，动态掌握企业生产和员工数据。

还有一个非常重要的问题。如果当地疫情严重，这也是农民工不愿去的一个重要问题。就政府而言，在各地复工时，首先批准基本上没有疫情，工人愿意到这个地方来。

每个人都会生病，这实际上是一件非常私人的事情。那么，在抗议的过程中，什么能更好地发挥隐私保护的作用呢？

目前，为做好新冠肺炎肺炎疫情联合防控中的个人信息保护工作，应积极利用个人信息

内部的大数据支持联合防御和控制工作。最近，中央网络信息办公开发布了《关于做好个人信息保护工作，支持大数据联合防控的通知》，明确了为疫情防控和疾病防控收集的个人信息不得挪作他用。未经收藏者同意，任何单位和个人不得泄露其姓名。

使用大数据的一个非常重要的概念是保护隐私。在这个时候，我们应该首先解决防疫和控制的问题，但同时，我们必须注意保护隐私。

区块链的优势在于其加密哈希算法包括数据收集、数据存储、数据共享、数据使用以及数据何时被销毁。这包括安全收集、存储安全以及一系列加密方法和加密算法。

因此，我们希望随着疫情的逐渐平抑，我们能在隐私保护上花更多的时间。事实上，保护这些人的隐私同样重要。

例如，数字签名用于确保数据收集的真实性和可靠性。

随着疫情逐渐向平稳过渡，我希望政府能提出一些更完整、更系统的方法，供日后使用一些收集到的数据，并在一定程度上保护每个人的隐私和隐私。

在这方面，我们还提出了一个叫做秘密管理中心的概念。使用大数据平台，通过严格的流程，数据和用户严格遵守隐私保护的制度和理念。对我们每个人来说，我们都希望拥有这样的隐私权。

此外，区块链也在这个过程中，然后它可以使社区防疫更加准确。它的不可篡改性和精确跟踪的穿透力可以更准确地掌握每个人的动作和轨迹。

另一点是帮助解决中小企业的融资问题。区块链可以在企业信用中发挥很大的作用，使信用更加真实可靠。

众所周知，前一段时间，关于捐赠物品的使用是否合理的问题是标准化的。事实上，区块链技术可以在这方面发挥一定的作用，利用其防篡改和可追溯性接受公众监督。

总的来说，这些新一代技术，如区块链、大数据、互联网和人工智能，在许多方面都是相互关联的。每种技术都有其自身的缺陷，不同的技术在一定程度上会相互补充。因此，许多技术可以在许多情况下得到综合应用。

我认为大数据更接近人工智能，大数据与区块链有一定的兼容性。因此，在利用大数据的各种优势的同时，我们也可以考虑使用区块链来保护隐私并使其他事情更加透明。例如，中小企业的信用更加真实可靠，捐赠更加透明，这就是区块链的优势。