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英国NHS对苹果-谷歌的API技术的态度是否有所转变？

英国卫生官员已经要求一个开发者团队对其接触者追踪应用切换到苹果和谷歌提供的跨平台API的可行性进行“调查”，这可能预示着英国国家医疗服务体系(NHS)的计划发生变化。NHS本周将开始测试内部的接触者追踪解决方案，作为监测和缓解***病毒传播的更广泛努力的一部分。和法国一样，英国也拒绝了苹果和谷歌提供的一个可以说是更全面的API，而是选择了能够将用户信息存储在中央数据库中的解决方案。

现在看来，在NHS的接触者追踪应用大规模使用之前，英国官员已经与一家瑞士的开发公司签订了合同，对其进行完善。据《金融时报》看到的文件显示，这种完善还包括调查实施苹果-谷歌技术的“可行性”。

这家开发公司的工作被描述为“为期两周的技术攻克”，截止日期为5月中旬。“我们在整个应用的开发过程中一直与苹果和谷歌合作，继续完善应用是非常正确和正常的，”NHSX的一位发言人告诉APPleInsider。NHSX是NHS的数字部门，负责开发COVID-19的接触者追踪应用。

通过苹果-谷歌API的决定受到了隐私倡导者和技术专家的批评。其中的一些担忧包括集中存储的数据对隐私的影响，以及在iOS后台运行蓝牙的问题。

消息人士周三告诉《卫报》，NHS官员正在“竞相”改进其平台的隐私和安全性。

大数据在***肺炎疫情中起到了哪些作用？

相较于17年前的SARS，此次疫情表现出更强的传播性，感染人数曲线更为陡峭，对于疾病防控提出更高挑战。好在17年来，中国在疫情防控方面已建立了更加完备的制度体系、保障策略、应对措施，信息披露也更加及时透明，再加上大数据等创新科技的快速发展，在疫情防控工作中起到重要作用。

目前已有微信、360等互联网平台上线“确诊患者交通工具同乘查询系统”“疫情数据实时更新系统”“发热门诊分布地图”等功能。

在1月28日央视《新闻1+1》，国家卫健委高级别专家组成员李兰娟院士连线白岩松时表示，专家正利用大数据技术梳理感染者的生活轨迹，追踪人群接触史，成功锁定感染源及密切接触人群，为疫情防控提供宝贵信息。

李院士在连线中提到，某位患者曾表示自己并无重点疫区接触史，但经过大数据排查，发现其曾经至少接触过三位来自重点疫区的潜在患病人士。可见大数据技术通过追踪移动轨迹、建立个体关系图谱等，在精准定位疫情传播路径，防控疫情扩散方面的重要作用。

追踪移动轨迹、建立关系图谱，在大数据技术日渐成熟的今天已不是新闻，在位置数据方面，除了航空、铁路、公路、轮渡等交通部门统计的出行数据外，在用户授权的前提下，中国移动、中国联通、中国电信三大运营商基于手机信令能够有效定位用户的手机位置，互联网企业也可以通过APP授权调用用户手机位置数据。

此外，地图、打车等APP提供的移动出行服务，电商、外卖平台等APP内的送货地址数据，以及移动支付位置数据等，也可以作为位置数据的有效补充。而关系图谱则可通过各类社交平台、通信网络、通话记录、转账记录等数据搭建。

将不同时间段的授权位置数据进行纵向串联，能够有效绘制出手机持有者的移动轨迹。这类个体数据，正如李兰娟院士提到的，可以用于追踪被感染者的疾病传播路径、定位感染源，配合关系图谱更可锁定被感染者曾经接触过的人群，以便及时***取隔离、治疗等防控措施，避免疫情更大范围扩散。为防控春运返程高峰时可能发生的传染事件提供有效工具。

人工智能持续跟踪疫情的发展进程

浙江省疾控中心上线自动化的全基因组检测分析平台，借助阿里达摩院研发的AI算法，将原来数小时的疑似病例基因分析缩短至半小时，大幅缩短疑似患者确诊时间。中国人工智能的先驱商SenseTime开发了一种智能医学影像评估系统，以帮助医生对***肺炎做出诊断。同时在收到更多超级计算***的请求后，SenseTime已免费分配了20个GPU服务器节点，以帮助中山大学药学院进行大规模针对新型冠状***的药物筛选研究。全球电子健康信息平台InterSystems正协助中国医护人员分析冠状***患者的临床实时数据，应用AI机器学习来识别哪些药物和方法对***更有效、副作用更小。

医疗界和社会民众都希望用AI预测疫情进程和对正常人健康的影响。许多AI公司正在开发预测冠状***传播模型，通过建立疾病症候学检查器，评估和筛查冠状***感染症状，将其与季节性流感和其他感冒区分开来。

未来，人工智能将有更多的应用场景：主要传染病病原体的AI识别应用;基于主要传染病疫区和传染病的季节性流行数据建立传染病AI预警机制;AI协助传染病爆发后的医疗物资的优化调配等。

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以手机数据追踪疫情 可减低抗疫成本

有报道指出，新型肺炎所造成的经济代价和社会成本不菲。有分析员简单估算，在短短的七天新春***期内，单在电影票房、餐饮零售、[_a***_]市场所带来的直接经济损失就超过一万亿元人民币。为降低抗疫成本，经济学家李铁便提出通过「手机信令」去追踪和控制疫情。

所指的「手机信令」是手机与电讯网络发射基站之间的通讯，只要开着手机，手机便会自动与附近基站通讯，以备随时发出或接收电话及信息，而电讯网络必须识别该手机的定位才可提供服务。再加上「通话详情纪录」即电话发出的短讯或上网的信息发出和完成时间等详细数据），便能更有效地确认信息发出的方位，有助迅速找到用户位置。

现时，可掌握「手机信令」数据的是三大网络营运商，只要***它们的信息，全国人口近期在流向和分布便能了如指掌，要进一步了解个别地区甚至个人全天候的流动状况，更不成问题，同时也可监测与感染个案有接触的人士或家居隔离者，防止他们擅自出走。这样就可以在较低的经济和社会成本之下，起着控疫的效果。

《美国医学杂志》刊出的报告估计，有一成新型冠状***肺炎患者没有明显征状，即无发烧无咳嗽，难以让医疗人员识别检疫，所以利用手机定位数据追踪确诊病例，并以他们过去几个月的手机信息和通话详细纪录来掌握行踪，便易于锁定潜在病患，对研究确诊病例的感染和传播路径大有作用。

手机数据可在灾难时协助搜索伤者

其实，以手机数据追查传染病早有例证。美国麻省理工学院早前和新加坡合作，以蚊子传染的登革热作为研究对象，试验几个预测模型。其中一个以新加坡230万人两个月的匿名手机通话纪录，追溯病发前人口流动的模样，表现理想，可持续地把登革热个案的地理位置分布预报出来，能显示出行轨迹和染病的关系，有助找出预防病情扩散的方法。

此外，手机数据还可在地震、山洪时协助搜索伤者。2010年，海地大地震导致10多万人丧生，这启发了瑞典卡罗琳医学院的一名学生，说服当地最大的电讯公司，免费分享地震发生前后的190万名用户之匿名通话纪录，藉此寻找生还者，并救助流离失所的灾民。据知，当时首都太子港有差不多四分一的居民被迫离开家园。有了这些分析可令当局更清楚预计灾民的流向，从而规划相关的救援措施。

总结

随着都市化，全球有超过一半人口居于都市，各地市***在公共卫生及灾难应援的工作上更具挑战。各地必须防患于未然，应尽快重新检视现行手机大数据的应用条例，并制定使用指引，以助未来的防疫及救援工作寻找更可行的方案。

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首先，需要肯定大数据在***疫情中起到了很大作用。在我看来，大数据主要起到了以下四种作用。

疫情数据直观展示

这一点，相信大家都能理解。最近几个月，相信很多朋友起床第一件事就是摸出手机，打开网页看一下当天的肺炎疫情数据。这个肺炎疫情数据表，就是最直观的大数据应用。通过收集全球各个权威机构发布的疫情数据，再进行筛选整合，再通过数据图、数据表的形式展现出来，让全世界的人都可以知道当前疫情的发展，了解自己关心地区的形势，从而对自己的生活、出行进行调整。

疫情形势模拟

相信有很多朋友看过一个科技博主发布的疫情模拟视频，这位博主通过自己开发的疫情模拟软件，通过输入对应的参数，就可以模拟出疫情的发展态势。当然，这位博主使用的数据仅仅是参考了武汉初期疫情的一些数据，并不能称为大数据。但是他展示的这种技术，从正面印证了大数据对疫情发展的预测作用，疫情防控机构通过这种技术，建立适合的数学模型，再结合大数据进行模拟，可以预测出疫情的发展方向，从而提前制定应对***，极大提高了防疫效率。

高风险人员筛选追踪

相信很多朋友目前还在使用健康码，健康码就是大数据另一项功能的体现，海量数据筛选。通过获取每个人的出行信息，在对比疫情分布图，发现感染人员的车辆，飞机信息，综合筛选出高风险人员。通过这种方式，疫情防控部门可以快速直接的进行感染和疑似人员的筛查，快速的安排隔离和治疗，既能够保护健康人群不被感染。又能尽快救治感染病人，拯救生命。

***配置的快速调度

疫情期间，各种医疗***，生活必须品都成为了急需品。尤其是在疫情爆发区域，这些区域在瞬间就集中了大量的抗疫***。这些***需要合理快速的分配到各个部门，那么如此海量的***调度分配肯定是人力所不能完成的。此时，大数据平台可以通过预先设置的算法，对***进行最优分配，从生产、***购、运输、分配形成端到端的解决方案。相关负责人只需要提交相应的数据到平台，之后的所有调度分配都由大数据处理，极大的节省了时间和人力，提高抗疫效率，拯救生命。

以上就是我认为的大数据在此次疫情中的四种作用。