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user: 2. 信息系统在COVID-19疫情中的应用现状 新冠疫情的防控用实践证明了大数据在医疗信息系统中应用。通过对疫情期间数据的实时采集、处理、分析、挖掘再输入医疗信息系统，加强疫情溯源和监测，能更为有效地促进信息透明，实时发布权威信息，解决信息不对称的问题。信息系统在疫情信息管理、信息可视化、传播趋势预判、传播模型的构建、疫情早期趋势以及加快病毒检测诊断速度这几个方面都有显著的应用成果，为疫情防控提供了更加全面的、自动化的管理以及各种服务，加速实现了线上线下深度结合，为信息公开、疫情监测、民生保障创造有利条件。 2.1. 疫情信息管理 疫情信息管理要解决的首要问题是“信息不通，时间滞后”，为此我国在SARS疫情后，建立了世界上规模最大的传染病疫情突发公共卫生事件网络直报系统，该系统不仅解决了信息自下而上的逐级传递问题，并且大大提升了数据的汇总速度，为抗击疫情争取到了宝贵的时间。信息管理能够提高了全社会的协作效率，在大数据背景下，信息管理系统将会成为跟战略应急物资一样的社会应急基础设施。 数据对于疫情防控具有重要的决策价值，因此数据的收集在信息管理中至关重要，涵盖了医院所提供的病例数据、以及人口流动、物资流动、交通、社区居民等的疫情相关数据。社区管理所采用的二维码线上采集数据是一个重要的方式，社区工作者可以快速收集追踪返乡人员信息，时间更快、效率更高、接触更少。 疫情信息的监控也是至关重要的，为应对COVID-19疫情所引发的公共卫生紧急状况，约翰·霍普金斯大学系统科学与工程中心推出了一个在线互动式仪表板，用于跟踪全球的疫情。约翰·霍普金斯大学“仪表盘”更重要的目标是通过建立完善的数据，进而模拟疫情动态，从而科学地指导防疫工作。 2.2. 疫情信息可视化 信息系统的可视化展示与分析能够直观诠释隐藏在数据背后的信息，使数据能够更加形象生动便于大众接受理解。疫情期间，人们通过疫情地图不仅能够查询各地的实时疫情数据，还能根据可视化图表和地图了解疫情的变化和分布状况。百度、腾讯和今日头条等通过对国家卫健委公布的疫情数据进行实时地搜集整理，提取出有用的疫情数据，再进行可视化操作，以图表形式将疫情相关数据展示出来，方便群众更清晰直观地了解疫情新动向。其中百度地图迁徙大数据平台让人印象深刻，如图1所示百度疫情地图以及“疫情小区”专题地图、“发热门诊地图”等满足了用户特殊时期的出行、就医需求，了解疫情的扩散程度。 图1. 百度疫情确诊病例全国分布地图 除此之外，如图2所示信息可视化还能将病毒更加生动形象地展示出来，详细分析新冠病毒的生成过程、传播途径、感染症状、病毒对比，第一部分为主体，用生物图例搭配文字说明形式，阐释感染过程、剖析病毒结构。第二部分分成三个小部分，分别介绍目前能够感染人类的七类冠状病毒，并按轻重症状进行划分和病毒的传播过程和媒介以及感染冠状病毒后的临床症状。第三部分是数据对比，将历史上造成严重传染和伤亡的三种冠状病毒进行多维度的对比，清晰显示三者间的异同。使人们能更简单清晰地了解病毒的大致信息以及防控知识。 图2. 新型冠状病毒剖析图 2.3. 疫情传播趋势预判 大数据时代下，以数治“疫”，时空大数据分析体系的建设对疫情防控疫情趋势预判带来重要影响，如何追踪感染者、密切接触者、疑似者都是至关重要的问题。大数据背景下信息系统的应用便能有效地解决这类问题，在这次新冠肺炎的疫情中，国家工信部通过直报系统搜集信息，分析了全国特别是湖北和武汉地区的人口流动情况 [ 1 ]。中国移动、联通、电信等中国三大运营商的人口的迁移数据，覆盖的范围广，连续性好 [ 2 ]，都参与了工信部的大数据人口流动统计，每日按时上报送数据的统计报告，为相关政府部门进行轨迹追踪提供数据支撑。除了三大运营商之外，许多App通过内置的我定位系统，如阿里巴巴、百度和腾讯等互联网企业通过系统的功能来获取用户的地理位置信息 [ 3 ]。通过这些手机信令数据对感染者进行追踪，对密切接触者进行挖掘，实现时空数据关联分析：快速描述海量空间数据结构，深刻洞察数据价值；构建多变量网络，实现精细化地理空间赋能；驻留区域排查，多维度洞察时空关系；多维要素连接，排查潜在感染小区。最后通过分析，获知相关信息，在疫情发生前期进行疫情传播趋势的预判，让各地部门疫情防控的效率得到了提升。信息时代，通过信息系统大数据的应用，为疫情传播趋势的预判提供了有力工具。 2.4. 大数据疫情模型 结合大数据技术，利用信息系统中的确诊、感染、治愈等数据，根据医学中相关的疫情传播规律能够建立动态的大数据疫情分析模型，为疫情防控提供技术支持。在本次疫情中，工信部通过搜集到的人口流动的数据集，采用大数据技术建立了疫情期间人口流动信息大数据分析模型，对人口流动趋势进行预判，从而分析出各省市的疫情传播趋势以及人员流动带来的影响，为疫情防控提前做好相应的准备。 联通“智慧足迹”根据确诊人群的活动数据建立了一个密切接触者的分析模型，该模型主要是根据已知感染者的数据情况进行分析，通过其活动范围来推测出风险区域，为疫情防控做出贡献 [ 4 ]。此外，可通过该分析模型的计算来判断可能的密切接触者，预警可能发生疫情的新高风险区域，为社区级疫情防控工作提供技术支持。 “疫情树林”，结合流行病学信息，建立了一种非参数疫情时空模型，对疫情在不同防控措施下的发展进行情景模拟。从“疫情树林”得到疫情在历史上不同防控情形下表现的特点，从轨迹数据得到的人群流动在历史上不同防控情形下表现的特点，最后对未来疫情在不同防控情形下的发展进行预测，为防控措施的制订与实施提供科学依据。 疫情风险预测平台，根据大数据模型计算分析的结果对疫情危险进行等级划分，预测平台面向公众依据确诊人员区域为用户所在的小区设定风险等级，让人民群众能够预知风险区域，做好自身防控。 2.5. 疫情早期趋势预知 信息系统能通过已存储的信息来帮助医务工作人员捕获异常，提供更全面可用的数据信息，预知疫情发生的可能。信息系统能够让医务人员尽可能的早发现疫情趋势。武汉最早的不明原因肺炎患者是在12月8日通报的，该患者未出现传染的迹象没有得到关注。直到12月26日，医院的电子病历系统(EMR)中新存储了一条数据 [ 5 ]，同时在当天上午EMR还存储了另外三条类似的数据，这几条类似的数据都包含了三个相同的关键字：华南海鲜市场、发热和咳嗽。通过类似数据分析提前推测疫情发生的可能性。 疫情中患者的完整数据档案，包括患者的病程记录、检验结果、治疗全过程等以电子病例的方式存储，能够让医务人员或者医生在给病人诊疗的同时获取到患者的完整数据，为护理临床决策等提供支持依据 [ 6 ]。通过对电子病例系统的更好使用，搜集到的患者信息数据更加完善，发现病情传染的可能性也越大。就此次新冠肺炎疫情而言，若没有电子病例这类信息系统检测出相似数据，这次疫情的发现可能会更晚，对我们带来的危害也就越大。 2.6. 加快病毒检测诊断速度 信息系统分析技术对研究冠状病毒的结构、致病机理起到了重要的作用，从而为如何应对病毒，药物的研发以及疫苗的研究奠定基础。例如：基于序列比对的基因组信息分析能够得知病毒的特征结构和与其相似的其他病毒，从而能够更快地了解病毒，为应对疫情病毒提供先决条件。由图3可知，通过几种冠状病毒的蛋白质长度序列解析比对 [ 7 ]，加快病毒检测诊断速度和应对措施的研发。从全基因组结构上分析，通过基因组序列相似性的比较，找到相似的病毒。通过比较能够给研究人员提供重要信息：新型冠状病毒在致病机理、受体结合等方面可能与相似病毒有很多相似的点。这些通过信息分析出来的冠状病毒数据为以后的病毒防控，药物研发，疫苗研究等工作奠定首要基础。 图3. 几种冠状病毒基因组的序列比较