2月3日召开的中央政治局常委会会议强调，“这次疫情是对我国治理体系和能力的一次大考”。打赢这场疫情防控阻击战，需要各地各部门改掉僵化的思维，拓宽思路，善用科技，拿出切合实际的管用新办法。

　　疫情面前，时间就是生命。在最短时间内，确定疫情重点关注人员的活动情况、亲密接触者等信息，是打赢这场战“疫”的一个重要条件。中国工程院院士、国家卫健委高级别专家组成员李兰娟，在接受中央电视台采访时也指出:提倡借助大数据信息化的手段，进行信息收集，帮助发现传染源，控制传染源。

　　疫情防控大数据分析的关键点:一是高危人群要"早发现";二是趋势研判要"更敏锐",充分应用大数据,为各级政府部门的联防联控、精准施策提供更多有价值数据支撑服务。

　　一、高危人群“早发现”

　　疫情防控模型设计，主要是利用公安大数据资源和建模技术，辅助排查、挖掘具有传染风险的人、物。主要功能一是对已知确诊对象的隔离控制，二是对已确诊对象的其亲密接触人员的挖掘和隔离，三是对高危疫区输入人员、车辆的预警。

　　1、已确诊人员及可能接触人员预警。

　　2、高危疫区输入人员预警。

　　3、确诊对象家庭关系和疑似密切接触人员预警。

　　4、近期有疑似特征就诊的特殊对象预警。

　　5、高危地区车辆流入预警。

　　上述数据最好以地市为单位分析，对上述人员来本市趋势、各地市分布情况建模，与卫生部门提供的疑似病例、隔离观察人员、门诊信息等及时比对并实时预警，跟踪评估。

　　二、趋势研判“更敏锐”

　　大数据时代，无论是等级响应，还是“封城”、封路，每一道防控疫情的决策，不应只是出自领导者经验的反映、主观的感受，或是有限信息条件下的“差不多”判断，而应该是基于大数据基础上的科学化、精准化、高效化的决策。通过全景数据实时掌握城市的状态，及时发现存在的问题，迅速采取精准的措施，彻底消除危险的隐患，保证城市平稳健康运行。可以通过数据分析模型，密切监测一下趋势：

　　1、疫情发展趋势监测。通过各级卫生健康部门每日公布的数据（全国、省、地市、县的确诊数、疑似数、死亡数、出院数等），建立本地区与全国、本省、本市的趋势对比，通过环比、同比、占比，及时发现增长过快、持续增长等趋势特征。

　　2、高危区域人员流动特征监测。发现防控中的重点区域和重点对象。在疫情后该项更为重要。

　　3、重点区域动态监测。通过热力图及动态变化及时发现重点区域和发展态势。

　　4、对象特征实时分析。

　　5、对象交叉关联分析。

　　（以上数据来源于卫健委公告）

　　三、数据分析“更迫切”

　　数据也是救援物资，数据分析也是防控实招。在繁杂、紧张、艰巨的疫情防控的同时，采取灵活有效的办法快速整合疫情有关数据，依托大数据分析平台，因地制宜建立疫情防控大数据分析挖掘模型刻不容缓，尽快建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的“疫情防控新机制在当前疫情防控中更为迫切。

　　“通过大数据分析，我们能够精准识别到哪些人是重点关注人员，可能接触过感染源，这为排查工作节省了大量的人力物力，提高了工作效率。”南昌市公安局有关负责人介绍，研判专班多渠道整合了公安自有数据、互联网数据以及社会共建共享相关数据资源，梳理了涉及疫情防控相关人员数据，通过建立大数据研判模型，对相关人员提前精准预警，联合多部门梳理了疫情确诊、疑似病例及密切接触者等相关信息，快速排查并锁定密切接触者，有效加强了疫情发展趋势的动态监测，及时识别重点防控区域和高危人群，为快速确定传染源，切断传播途径，锁定超级传播者，打好打赢疫情阻击战提供了有力保障。

　　疫情防控大数据分析模型搭建考虑因素.中琛魔方大数据(www.zcmorefun.com)表示大数据分析模型应该强化对疫情数据的归集和数据分析，不断优化疫情防控大数据分析模型，对风险人群的流动做到最大限度的监控，辅助卫生健康部门做好对疫情的防控工作。