从2003年SARS爆发至2020年肺炎肆虐,中间不过相距了17年。病毒以相似的模样来势汹汹,但我们抗击病毒的方式却与17年前大不相同。

通过大数据和人工智能技术追踪移动轨迹、建立个体关系图谱等,在精准定位疫情传播路径,防控疫情扩散方面发挥了重要作用。
RPA技术具有短平快的特点,应用在医疗体系中,可快速助力跨地域、跨系统的人机协同操作,提高效率,有效打破医疗体系中的信息孤岛,增强全民抗疫信心。

面对全球新型冠状病毒肺炎确诊人数的持续增长,大众密切关注疫情的传播态势。疫情还会传播多久?感染者还会大幅增加吗?哪里感染风险高?
要解决这些问题,就需要借助大数据、人工智能、RPA(机器人流程自动化)、5G等新技术,找出关键影响因素、分析疫情传播特征、搭建疫情发展模型。
而这就涉及到如何对大规模多来源数据的集中统一管理,进行实时/近实时的分析、处理、反馈,以及如何保障数据激增情况下的应用和系统的持续稳定。
突发疫情
对现代化数据管理提出挑战
无论是药物研制、基因测序、精准检测还是临床检验,都需要对海量数据进行分析后获得精准的决策判断,尤其是在疫情期间,临床检验更是对数据分析的实时性和准确性提出挑战。
面对几十万疑似病例,和大量病情不断变化的患者,准确根据影像进行诊断、排查、确诊非常重要,这对文本和图像的高清晰度、海量大数据分析性能提出新的要求。
涉及个人隐私的数据,不仅要保障存储或传输时的安全,还需要支持多人随时调用,这对数据的安全存储与低延迟传输提出挑战。

特别声明:
文章来源:金智维科技
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