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年开年并不平静，新型冠状病*感染的肺炎疫情汹涌而至，给人们的生活带来了冲击。相比17年前的SARS事件，这次疫情更具传播性，给疾病防控带来了挑战。
面对春节及复工期间大规模的人员流动，如何及时掌握疫情重灾区人员的流向，从超10亿人口中筛查出疫情接触者？如何实时了解周边疫情讯息，规划安全的出行路线？
所幸大数据技术及其应用愈发成熟，叠加人工智能、云计算以及高速宽带网络的广泛应用，信息技术特别是大数据技术在此次防疫工作中发挥了很大的作用。
事实上，基于大数据技术最早的经典应用之一，即是在流行性传染病的预测和控制方面。年初，Google推出谷歌流感趋势(GoogleFluTrends,GFT)网站，利用谷歌关键词追踪技术，搜集大量有价值的数据，对全球当前流感疫情进行预测。
该项目的研究背景是每年流感疫情都会在全球范围内造成数千人死亡，而大数据能让公共卫生官员和健康专家更好地摸清疫情的动向。
年，GFT成功预测到H1N1在全美范围的传播，而且对病*爆发时间和地点的判断极其准确。尽管《自然》杂志于年2月发文指出，GFT预测的流感数据是美国疾病预防控制中心(CentersforDiseaseControlandPrevention,CDC)监测数据的两倍多，但是我们可以看到，在大数据概念出现前，GFT这项经典应用表明了大数据巨大的应用潜力，与此同时，我们也能意识到，大数据在实践应用中还有很多改进之处。
面对来势汹汹的新冠肺炎疫情，国务院于年1月27日发布了《近期防控新型冠状病*感染的肺炎工作方案》，明确指出各地要充分应用“大数据+网格化”等手段，抓好疫情预警、监测、排查、检测等工作。
在这次新冠肺炎防疫战中，多家企业都在第一时间发布相关大数据产品和解决方案，为防疫工作提供了支持。日前，工业和信息化部副部长、工信部应对新型冠状病*感染的肺炎疫情防控工作领导小组副组长陈肇雄表示，运用大数据分析，支撑服务疫情态势研判、疫情防控部署以及对流动人员的疫情监测、精准施策，十分重要。
（1）互联网大数据
国内多家机构包括BAT等科技企业及主流媒体在内，开始针对此次疫情发布相应的跟踪数据，助力整体疫情的有效防控。
依托大数据技术，这些机构通过网站、APP等渠道发布疫情实时大数据报告，统计全国官方通报疫情情况，并用可视化图表的形式直观展示目前疫情的发展态势，从而有效帮助大家了解周边的疫情发展，帮助调配物资到需要的地方。
来源：百度疫情实时大数据报告
百度根据旗下百度地图的数据，统计人口迁徙数据，图中数据显示年2月12日迁入上海市人员排名前三的分别是苏州市、南通市、盐城市，较为直观地显示了疫情可能的传播途径。
在防疫过程中，一个医院资源紧缺，致使医患纷纷陷入困境，社会焦虑情绪也随之加深。医院通过各个渠道发布求助信息，虽有捐赠但见效不大。阿里巴巴等电商平台针对疫区进行了有针对性的资源倾斜，另外也构建了医疗物资平台，将个人与个人的需求连接到一起。
此外，启信宝等大数据公司上线了防控物资生产企业查询平台正式上线，筛选出防护物资供应企业。除了对接口罩、防护服、护目镜等物资，上游供应商也可以在平台上进行对接，将原材料提供给防护物资生产企业。
通过大数据+供应链，产业链的物资供应、原材料运输、口罩生产、物流配送能形成一个流程闭环，提供效率，最大化降低疫区医疗防护物质短缺的情况。
（2）运营商大数据
此次疫情的大数据控制方面，运营商在数据源以及数据分析上面也展现了自身的价值。
据媒体报道，疫情发生后，工信部第一时间成立部电信大数据支撑服务疫情防控领导小组，统筹协调部门之间、部省之间的联动共享。
另外，疫情爆发后，中国移动接到国家卫健委关于疫情日报的需求，制订了数据上报与数据建模方案、无线专网安全保障和应急预案，并在1天之内开通了医疗专网服务。通过疫情防控大数据传送专网，能实现武汉72家医院疫情数据的实时传输上报。
在各地的管控方面，各地*府也开始借助运营商的大数据能力加强对疫情的防控，特别是对湖北等疫情重点地区户籍人口的防控，防止春运返程对疫情的再次发酵。
华西证券分析师吴彤认为，运营商数据在DT时代的战略地位是BAT等互联网巨头所无法企及的。原因在于，运营商凭借所处的数据交换中心地位，能搜集到与用户息息相关的最有价值、更为准确的数据，包括地理位置、商业活动、搜索历史、社交网络等。此外，电信大数据天然具有用户最为详细的信息，在国家力推用户实名制后，电信数据更准确的涵盖了用户方方面面真实且完整的信息。受益于移动终端数量的快速普及以及移动用户数量的大幅增长，运营商多年来已形成有效的用户大数据。
（3）医疗大数据
除了在疫情数据呈现分析收集，以及在重点人群流动监控方面，此次大数据技术对肺炎的疫苗制备、病患医治方面也发挥着重要的作用。例如国家病原微生物资源库于年1月24日公布，中国疾病预防控制中心病*病预防控制所成功分离了我国第一株病**种，并公布了其信息及电镜照片、新型冠状病*核酸检测引物和探针序列等。
该套服务系统由国家微生物科学数据中心和国家病原微生物资源库联合建设，及时释放与病*有关的科技资源和数据；同时整合全球冠状病*基因和基因组数据建立全球冠状病*资源数据库，建立全球冠状病*资源大数据平台。
医疗大数据应用领域广泛，但在应用方面也存在挑战和困难。现代医学中，医疗数据中大约90%的数据来自于医学影像，结合人工智能和大数据采集分析等技术，可以有效地提高诊断的效率和准确率，弥补我国人均医疗资源不足的问题。
Gartner公司自年起开始每年推出技术成熟度曲线，它描述了创新技术的典型发展过程。新兴技术成熟度曲线的横轴为时间，表示一项技术将随时间发展经历各个阶段；曲线的纵轴是预期，也就是市场的炒作热度。新兴技术成熟曲线表明新技术有五个阶段，技术萌芽期、期望膨胀期、泡沫破裂低谷期、稳步爬升回复期、生产成熟期。
根据Gartner的炒作曲线，大数据及相关应用在年以来逐渐脱离炒作曲线，但是大数据及相关应用和数据资源的收集整理分析等产业生态仍发展迅速，开始脱离概念炒作进入到人们的生活之中。
在面对这次突如其来的疫情时，大数据凭借高效的海量数据采集和分析能力，结合人工智能、云计算等新兴技术，在疫情防控、现代医疗等领域发挥了巨大的作用。
但值得引起我们重视的是，更高效率的技术和工具必须统合在一个更为科学的医疗卫生系统下。尽管好莱坞电影里会出现救世主，但现实中，如果我们不做好准备工作，那么在下一次有可能更为严重的病*面前，我们将再次陷入困境。
在一部年的惊悚片《传染病》(Contagion)中，一种病*迅速席卷全球，导致万人死亡。电影讲述了一群英俊的流行病学家准备就绪、在发现首个感染病例天后就成功研制出疫苗的故事。不过现实中新疫苗的研制都将需要耗时数年。
防疫过程中暴露出的诸多问题让公众感到揪心，我们或许也逐渐认识到，在非典疫情过去的十几年间，国家公共卫生建设成就、医学研究进步程度和公共卫生应急体系并没有发挥预期中的水平。
在不远的未来，疫情终将过去，但它对公共卫生和*府财*造成的直接负担和后续诸多后遗症，才是我们应该重点