數(shù)據(jù)分析在下一波新冠大流行中有哪些作用

　　數(shù)據(jù)分析在下一波新冠大流行中有哪些作用?在短短的幾個(gè)月內(nèi)，新型冠狀病毒COVID-19流行病就已經(jīng)顛覆了整個(gè)世界。在短期內(nèi)，國(guó)家和區(qū)域的應(yīng)對(duì)措施包括通過(guò)隔離和限制行動(dòng)來(lái)遏制。正確實(shí)施這些解決方案旨在限制傳染病的蔓延，以免使我們?nèi)蜥t(yī)療保健和應(yīng)急管理系統(tǒng)的緊張資源和能力不堪重負(fù)。但是，考慮到這些措施的嚴(yán)重經(jīng)濟(jì)副作用，世界各地的當(dāng)局已經(jīng)在計(jì)劃放寬限制行動(dòng)，以期預(yù)期到價(jià)差下降。

　　數(shù)據(jù)和分析在全球響應(yīng)的第一波中發(fā)揮了核心作用。從大流行的最早時(shí)期開(kāi)始，我們就收到了世界各地勤奮的志愿者收集的最新病例，死亡和康復(fù)報(bào)告。國(guó)內(nèi)的各個(gè)平臺(tái)創(chuàng)建了流行的儀表板，該儀表板從全球眾多來(lái)源收集這些數(shù)據(jù)。平臺(tái)上擁有最新的病例感染計(jì)數(shù)，并且其他一些來(lái)源也涌現(xiàn)出類似的信息。包括騰訊在內(nèi)的商業(yè)組織已經(jīng)提供了工具和數(shù)據(jù)，以幫助向公眾宣傳。
 

　　此外，對(duì)病毒本身的系統(tǒng)發(fā)育也進(jìn)行了更深入的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究-中國(guó)到目前為止提供了有關(guān)最新病毒株的最新摘要，由全世界的病毒學(xué)家自行報(bào)告。
 

　　然而，即使在第一次全球性疫情得到遏制之后，仍需要持續(xù)應(yīng)對(duì)以對(duì)抗新型冠狀病毒COVID-19，并將繼續(xù)給地方和地區(qū)當(dāng)局帶來(lái)巨大負(fù)擔(dān)。例如，季節(jié)性高峰或區(qū)域性暴發(fā)可能需要盡快恢復(fù)行動(dòng)限制。同樣的限制保持多久也同樣重要-需要對(duì)此進(jìn)行調(diào)整，以防止經(jīng)濟(jì)遭受反復(fù)沖擊。

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　　這導(dǎo)致了數(shù)據(jù)和分析方面的許多相關(guān)需求。在中國(guó)，聯(lián)合了多個(gè)部門包括三大運(yùn)營(yíng)商在內(nèi)的許多合作伙伴進(jìn)行了合作，以收集相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)滿足這些需求：合并包括來(lái)自合作伙伴的匿名手機(jī)位置數(shù)據(jù)在內(nèi)的合作伙伴數(shù)據(jù)集，并公開(kāi)進(jìn)行有關(guān)行政邊界和人口統(tǒng)計(jì)信息的可用地理數(shù)據(jù)集。我們的目標(biāo)是為中央和地方當(dāng)局以及決策者提供多角度的工具，以協(xié)助持續(xù)對(duì)抗新型冠狀病毒COVID-19。這涵蓋了幾個(gè)領(lǐng)域，我們將在下面說(shuō)明三個(gè)領(lǐng)域：
 

　　交互式的人口規(guī)模聯(lián)系人跟蹤功能
 

　　首先，接觸者追蹤已成為一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，用于識(shí)別和遏制新型冠狀病毒COVID-19(和其他疾病)的傳播。接觸者跟蹤從根本上涉及跟蹤被感染個(gè)體的活動(dòng)和互動(dòng)，以識(shí)別其他處于危險(xiǎn)中的人。新加坡政府建立了一個(gè)鼓勵(lì)人們選擇參與的應(yīng)用程序，在美國(guó)，蘋(píng)果和谷歌采取了前所未有的步驟，共同致力于開(kāi)發(fā)一種可以同時(shí)保護(hù)人們健康和隱私的解決方案。但是，無(wú)論用于收集跟蹤數(shù)據(jù)的技術(shù)是什么(在撰寫(xiě)本文時(shí))，全球近200萬(wàn)感染(估計(jì)R0在2-3之間)，使用該數(shù)據(jù)包含傳播都是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。

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　　第一步，當(dāng)局需要詳盡而全面的聯(lián)系追蹤功能，最好是在最有能力立即采取行動(dòng)的地方和區(qū)域人群中。但是，他們還需要考慮出行方式，這要求他們特別關(guān)注主要入境口岸，例如港口，機(jī)場(chǎng)和邊境地區(qū)。在此特別重要的是，需要盡快從數(shù)據(jù)中顯示的較高級(jí)別的匯總模式或趨勢(shì)轉(zhuǎn)變?yōu)檩^低級(jí)別的生活模式。識(shí)別和隔離特定個(gè)體(及其主要社會(huì)單位，即其家庭)的能力，以及了解更廣泛的互動(dòng)方式的能力，將使行動(dòng)限制在2020年大流行的不可避免的后續(xù)階段中更有針對(duì)性和更有效到明年。

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　　為了說(shuō)明這種類型的可伸縮聯(lián)系人跟蹤，我們將X-Mode Social的數(shù)據(jù)與OmniSci Immerse中的時(shí)空隊(duì)列分析功能進(jìn)行了組合。我們從X-Mode合作伙伴的生活模式數(shù)據(jù)集中獲取了將近1600億個(gè)原始地理位置數(shù)據(jù)點(diǎn)，歷時(shí)一個(gè)多月，涉及約500萬(wàn)臺(tái)設(shè)備。我們通過(guò)匿名設(shè)備標(biāo)識(shí)符對(duì)此進(jìn)行匯總，以計(jì)算時(shí)空倉(cāng)中的停留時(shí)間，這使我們能夠觀察特定設(shè)備，更重要的是(對(duì)于公共機(jī)構(gòu))不同設(shè)備群體的生活細(xì)粒度模式。例如，“ 3月5日下午5點(diǎn)在肯尼迪國(guó)際機(jī)場(chǎng)觀察到的所有設(shè)備”。另一個(gè)可能是“在已知有大量新型冠狀病毒COVID-19患者大量涌入的醫(yī)院附近觀察到的所有設(shè)備”。一旦確定了隊(duì)列，衛(wèi)生部門就可以有針對(duì)性地監(jiān)控該隊(duì)列。

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　　下面是此分析工作流程的說(shuō)明：
 

　　此示例顯示了在疫情爆發(fā)初期位于意大利北部的移動(dòng)設(shè)備群組的交互式建筑。儀表板放大到意大利，時(shí)間過(guò)濾到三月初，然后使用套索僅抓住意大利北部的相關(guān)區(qū)域。
 

　　監(jiān)控行動(dòng)限制的有效性
 

　　到目前為止，強(qiáng)制性和自愿性的社會(huì)隔離已被證明是有效的，但是很明顯，任何潛在的因素都可能導(dǎo)致這種有效性沿地理和時(shí)間維度變化。首先，當(dāng)局需要迅速了解有關(guān)檢疫和社會(huì)隔離的地方和區(qū)域法令是否確實(shí)有效，并采取相應(yīng)行動(dòng)。例如，一種簡(jiǎn)單的指導(dǎo)措施可能是-感興趣區(qū)域(縣或街區(qū)組)中的平均人口實(shí)際旅行比例是多少，超過(guò)其本國(guó)街區(qū)組的給定距離?反過(guò)來(lái)又如何將其傳播的可能性考慮在內(nèi)(以人口密度和基線病例數(shù)衡量)?“有效”社會(huì)距離較低的地區(qū)(例如城市)是否總是面臨更大的傳染風(fēng)險(xiǎn)?反過(guò)來(lái)，

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　　要回答這些問(wèn)題(和其他問(wèn)題)，需要將人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)集成在一起，并能夠在多個(gè)地理和時(shí)間聚合級(jí)別上查看此數(shù)據(jù)。這是一個(gè)示例，說(shuō)明了我們?nèi)绾握衔恢眯畔⒉⒂?jì)算停留時(shí)間的其他統(tǒng)計(jì)信息，以說(shuō)明由于實(shí)施了行動(dòng)限制，在全國(guó)大部分地區(qū)花費(fèi)的平均時(shí)間如何增加，而平均行進(jìn)距離如何減少。您會(huì)注意到，某些地區(qū)限制行動(dòng)的速度比其他地區(qū)要慢，這可能會(huì)使決策者為病毒在這些地區(qū)的更快傳播做好準(zhǔn)備。

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　　該儀表板顯示了移動(dòng)設(shè)備在社區(qū)級(jí)別的匯總停留時(shí)間，以確定社區(qū)集體遠(yuǎn)離社會(huì)并限制其移動(dòng)的程度。綠色表示更長(zhǎng)的停留時(shí)間，這意味著存在更多的社交距離。

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　　各個(gè)級(jí)別的醫(yī)療系統(tǒng)的最新視圖
 

　　最后，在任何時(shí)間范圍內(nèi)，醫(yī)療保健系統(tǒng)的總體狀態(tài)(和承載能力)將是做出響應(yīng)的主要因素。看到一線醫(yī)院工作人員的英雄氣概令人振奮。尤其是當(dāng)您考慮到其中一些人的人數(shù)是普通人員的十倍時(shí)，這是由于醫(yī)護(hù)人員令人心碎的高感染率。該系統(tǒng)不堪重負(fù)。為避免這種情況，當(dāng)局需要開(kāi)發(fā)詳細(xì)，更新的圖片，結(jié)合有關(guān)公共衛(wèi)生的后勤信息和背景數(shù)據(jù)，以及有關(guān)新型冠狀病毒COVID-19本身如何對(duì)整個(gè)公共衛(wèi)生產(chǎn)生影響的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)-這方面的一個(gè)很好的例子是Kevin Systrom對(duì)調(diào)查中
 

　　實(shí)時(shí)
 

　　這涉及整合多個(gè)數(shù)據(jù)透視圖-有關(guān)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的后勤信息部分可公開(kāi)獲得。關(guān)于慢性病(及其與急性呼吸窘迫綜合征的合并癥)患病率的歷史數(shù)據(jù)也是如此(由新型冠狀病毒COVID-19產(chǎn)生)以及當(dāng)?shù)睾蛥^(qū)域人口，以及相關(guān)的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。
 

　　新型冠狀病毒COVID-19對(duì)于我們將我們?cè)谳^不緊張的時(shí)期內(nèi)構(gòu)建的工具應(yīng)用于緊急的，迅速發(fā)展的和存在的，非常重要的公共衛(wèi)生需求的能力構(gòu)成了迄今為止最大的考驗(yàn)。OmniSci致力于在這方面我們可以做的一切，但這不是我們可以合理地希望單獨(dú)做的事情。

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　　我們首先要感謝我們的第一響應(yīng)者和醫(yī)療第一線工作人員-他們是這場(chǎng)戰(zhàn)斗中的士兵，并將在可預(yù)見(jiàn)的將來(lái)繼續(xù)前進(jìn)，我們要感謝他們使他們的工作盡可能地容易。接下來(lái)，我們不斷增長(zhǎng)的新的和長(zhǎng)期的合作伙伴名單，他們?cè)敢庾鞒鲐暙I(xiàn)的數(shù)據(jù)，計(jì)算資源，并努力：X模式，SafeGraph，Veraset，xCures和亞馬遜網(wǎng)絡(luò)