大数据助力疫情防控和复工复产的思考

大数据助力疫情防控和复工复产的思考

大数据助力疫情防控和复工复产的思考摘要:2020年初，新型冠状病毒肺炎疫情突然来袭，给国家治理体系和治理能力带来了严峻考验。此次疫情中，大数据等新兴技术为打赢疫情防控阻击战提供了有力支撑。本文总结了大数据在此次疫情防控和复工复产中发挥的积极作用，并指出当前仍存在疫情防控的数据基础不坚实、国家应急管理体系智能化程度不高、大数据应用缺乏法律支持和保护等问题。为进一步做好疫情防控，加快复工复产，本文提出以下政策建议:健全国家应急管理体系，围绕大数据构建重大疫情防控机制;运用大数据助力复工复产，增强产业链协同联动;加快推进大数据立法，充分发挥“压舱石”作用。关键词:大数据;新冠肺炎疫情防控;复工复产 大数据助力疫情防控和复工复产的思考摘要:2020年初，新型冠状病毒肺炎疫情突然来袭，给国家治理体系和治理能力带来了严峻考验。此次疫情中，大数据等新兴技术为打赢疫情防控阻击战提供了有力支撑。本文总结了大数据在此次疫情防控和复工复产中发挥的积极作用，并指出当前仍存在疫情防控的数据基础不坚实、国家应急管理体系智能化程度不高、大数据应用缺乏法律支持和保护等问题。为进一步做好疫情防控，加快复工复产，本文提出以下政策建议:健全国家应急管理体系，围绕大数据构建重大疫情防控机制;运用大数据助力复工复产，增强产业链协同联动;加快推进大数据立法，充分发挥“压舱石”作用。关键词:大数据;新冠肺炎疫情防控;复工复产 大数据助力疫情防控和复工复产的思考摘要:2020年初，新型冠状病毒肺炎疫情突然来袭，给国家治理体系和治理能力带来了严峻考验。此次疫情中，大数据等新兴技术为打赢疫情防控阻击战提供了有力支撑。本文总结了大数据在此次疫情防控和复工复产中发挥的积极作用，并指出当前仍存在疫情防控的数据基础不坚实、国家应急管理体系智能化程度不高、大数据应用缺乏法律支持和保护等问题。为进一步做好疫情防控，加快复工复产，本文提出以下政策建议:健全国家应急管理体系，围绕大数据构建重大疫情防控机制;运用大数据助力复工复产，增强产业链协同联动;加快推进大数据立法，充分发挥“压舱石”作用。关键词:大数据;新冠肺炎疫情防控;复工复产 2020年初，新型冠状病毒肺炎疫情突然来袭，给我国经济社会带来了前所未有的影响。2020年2月23日，习近平总书记在统筹推进新冠肺炎疫情防控和经济社会发展工作部署会议上指出，要统筹推进疫情防控和经济社会发展工作，落实分区分级精准复工复产。在确保疫情防控到位的前提下，尽快推动复工复产，这关系到民生保障、社会稳定和实现经济社会发展目标，关系到能否按计划全面建成小康社会和完成“十三五”规划。面对突如其来的疫情，大数据凭借其成熟的技术和产业、强大的数据采集和分析能力，结合互联网、云计算、区块链、物联网等新兴技术，为疫情追踪、区域防控、数据发布、模型预测等提供了技术支撑，在疫情防控和复工复产中发挥了巨大的作用。因此，要充分发挥大数据技术优势，精准助力复工复产，坚决打赢疫情防控阻击战。一、大数据在疫情防控和复工复产中发挥的积极作用 (一)大数据助力疫情防控。全国各地积极运用大数据助力疫情防控，通过数据回溯和人口流动分析，跟踪、筛查、预测疫情发展，及时发现确诊、疑似病例和密切接触者;通过二维码、APP、微博、微信等平台，使群众及时了解疫情最新发展动态。我国多个超算中心正在协助中国疾控中心研发新型冠状病毒疫苗、进行病毒溯源和药物研发等工作，多家互联网企业也相继宣布免费开放算力，帮助科研机构缩短研发周期。各地部分做法如表1所示。(二)大数据助力复工复产。随着企业陆续恢复生产，各地都在着手“两线作战”，既要严防疫情蔓延，也要稳定就业和推动经济发展。为加快推进企业复工复产，多地创新运用大数据技术，监测企业复工情况，创新招商方式和政务服务方式，通过线上招商、线上签约、线上审批、线上交易等方式，实现“不见面、不聚集、智能化、移动化”，为企业复工提供技术保障。各地部分做法如表2所示。二、大数据应用和治理体系中存在的问题 当前，大数据在疫情研判、防控部署、人员监测上发挥了重要作用，为产业协同、线上招商、复工复产提供了有力支持。然而，面对疫情防控和复工复产的严峻考验，我国大数据应用治理体系仍暴露出一些问题。(一)疫情防控的数据基础不坚实。一是数据收集不充分，疫情防控存在盲点，部分人员未能进行轨迹分析，导致遗漏密切接触者。二是数据标准化程度低，存在格式不同、内容不准、关键字段缺失等问题，难以统一录入数据库。三是数据共享和整合不够，存在相似表格在不同层级部门间重复报送的情况。政府、企业、机构等不同来源间数据共享程度较低，医疗、交通、水电、通信、互联网等不同行业间数据整合不够，全国性的疫情信息数据库有待建立和完善。四是数据分析能力有待提高，对疫情海量信息的快速分析处理能力还有欠缺，算法和算力有待进一步优化提高。(二)国家应急管理体系智能化程度不高。一是部分官员的数据应用意识不强，对疫情防控中大数据的作用认识不足，仍依靠传统的“人海战术”进行拉网式大排查。技术终究只是手段，运用手段的人才是发挥技术的关键。二是疫情初期存在“一刀切”的现象，未根据大数据进行差异化划分区域风险。三是物资保障体系的智能化程度不高，物资储备信息管理系统有待完善，物资动态管理能力有待提高。四是公共卫生事件的监测预警能力有待提高，大数据动态分析模型和疑难病例自动上报机制尚未建立，造成疫情初期研判不及时。(三)大数据应用缺乏法律支持和保护。随着国家互联网信息办公室2019年5月28日发布《数据安全管理办法(征求意见稿)》、上海市2019年10月1日实施《上海市公共数据开放暂行办法》，我国大数据立法工作已积累了一些经验。然而，我国大数据的相关法律体系仍不完善，在疫情防控和复工复产各环节中运用大数据仍缺乏相关法律支持。一是各地经验有待总结，行政层面的各种办法、条例、规定、细则有待上升到法律层面。二是数据权属模糊，所有权、使用权、收益权不明确，缺乏相关法律支持，政府和企业间的数据共享面临困难。三是数据安全存在隐患，公共数据和个人隐私存在被攻击、窃取和滥用的风险。三、做好大数据应用的几点政策建议 (一)健全国家应急管理体系，围绕大数据构建重大疫情防控机制。一是加强数据收集和监测能力，确保基础数据真实准确、更新及时、具有权威性，加强区域和部门间数据整合和共享。建立重大卫生事件预测预警动态模型，监测重要医疗卫生数据指标，自动上报疑难病例并分析特征，一旦超出设定阈值即自动发出警报。二是建立集中统一高效的领导指挥体系，围绕大数据构建重大疫情应急响应机制，做到指令清晰、系统有序、条块畅达、执行有力。三是完善疫情防控数据信息系统，发挥大数据对疫情防控各项工作的引领作用，使之成为各级指挥平台决策部署的重要依据。四是做好流行病学数据分析，抓好确诊、疑似、重点、关联人员的防控工作，自动筛查交通工具和同乘人员信息，精准定位防控人群和防控区域。加强数据分析能力，优化算法、提高算力，实现对疫情等海量信息的快速分析。五是推进应急物资保障体系智能化建设，制定数据采集的统一标准和规则，自动生成应急物资配置建议方案，构建科学高效的物资储备信息管理系统，提高物资动态管理水平和协同保障能力。六是充分运用医疗大数据，加快全民健康基本信息平台建设，推进大数据在医疗影像、远程诊断、疫苗研发、电子病历等方面的应用。(二)运用大数据助力复工复产，增强产业链协同联动。一是增强产业链上下游协同联动，以行业为轴，统筹推进复工复产。打通“大数据+供应链”，及时发现并解决用工、原料、资金、水电、物流等问题，确保全产业链无断点。二是监测企业复工情况，通过“企业复工电力指数”对各行业进行“画像”，对复工情况进行监督和排名，重点支持复工困难的企业。三是建立复工复产信息系统，监控返岗情况、简化填报流程、筛查日常健康、缩短审批时间、统计防疫物资，实现有效管理、安全防控、科学复工。四是建立产业链中央监控体系，围绕订单这个核心，从洽谈接单到分批排产，明晰全产业链运作数据，实现科学、精准、信息化管理。五是创新招商方式，拓宽市场渠道，通过线上招商、线上会展、视频洽谈、“云签约”等多种方式，为企业牵线搭桥。六是确保复工劳动力供给，创新招聘方式，通过线上平台、网络招聘等渠道发布招聘和求职信息。七是推广使用“健康码”，做好企业员工健康监控，尽快实现全国各地区“健康码”信息共享和互通互认。八是确保物资调配和货运畅通，逐步放开低风险地区的交通管制。建立全国防控物资信息平台，加大中央调控向重点疫区和低生产力地区倾斜力度。借助北斗卫星导航系统，通过高精度定位和大数据算法生成最佳运输线路。九是引导涉农企业复工，运用中国农技推广平台，确保春耕备耕顺利进行。十是支持电子商务、在线教育、远程医疗、“宅经济”等新业态发展，补齐新业态的产业链、供应链、价值链。十一是加大“新基建”财政支持力度，加快5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设。(三)加快推进大数据立法，充分发挥“压舱石”作用。推动数字经济发展，不但要着眼于当前疫情的短期冲击，更要站在顺应新一轮产业技术革命的高度进行制度设计，加快推进相关法律体系建设。一是总结地方经验并加以推广，鼓励贵州、上海、京津冀等八个国家级大数据综合试验区先行探索，细化落实已出台的政策制度，加快配套实施细则的制定和完善。二是提高立法层次，在国家层面推进大数据立法，加快修订《中华人民共和国数据安全法(草案)》，将行政层面较为成熟的条例办法等尽快上升到法律层面。三是完善数据权属立法，建立数据知识产权保护制度，明确数据在收集、存储、利用、共享、销毁等各环节中的所有权、使用权、收益权和知情权。四是完善数据安全立法，细化数据安全责任制度，统一数据采集技术标准，加强个人隐私保护。五是加强信息数据组织保障，打通部门壁垒，加强政府信息公开程度，逐步实现公共数据资源的汇聚。