有效防控疫情，快速識別出潛在的感染者是關鍵。日前，西安交通大學研發的新冠肺炎感染風險大數據評估模型在雲南應用，通過掃描身份證、網頁查詢、批量計算等方式排查鎖定風險，計算一個人不到一秒鐘。
這是大數據應用的一個典型案例。再舉個簡單的例子，我們每日看到的新確診病例通報中，確診者的行動軌跡經常被具體到半個月前的某一天、某一時段、甚至精確到某一分鐘乘坐了某輛公交車。相信很多人沒有如此超強的記憶力，但大數據可以，手機基站軌跡、乘坐高鐵飛機信息、住過的酒店記錄、甚至微信、支付寶等刷卡記錄都足以還原。
疫情防控措施中的大數據思維值得肯定，而大數據應用於防疫的探索也不止於這些。不久前，工信部副部長陳肇雄表示，運用大數據分析，支撐服務疫情態勢研判、疫情防控部署以及對流動人員的疫情監測、精準施策，十分重要。具體來說，大數據疫情態勢研判，可以幫助防控部門找到工作重點區域和重點人群；政務大數據運用，可以實現對各地醫療資源、物資等綜合考量、統一調配；而如上述的疫情傳播路徑分析，則可更快地確定確診者的活動軌跡，方便群眾自查，及時預防。
有人說，2003年抗擊“非典”的經歷，讓我們認識到信息公開、協同合作的重要性，也為我們留下了“小湯山模式”等寶貴經驗。而此次戰“疫”，無疑給我們如何將大數據應用於疫情防控提供了許多寶貴的經驗。未來，如何用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新，用好大數據技術提升應急管理能力，都值得關注！ （西安報業全媒體評論員 劉海宏）
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