【疫情大数据可视化,疫情之下,可视化呈现数据有什么辅助作用?】

当疫情来袭,如何借助AI技术冲锋陷阵?

当疫情来袭，AI技术可通过多种方式助力疫情防控，以下结合具体实践说明其应用路径：大数据与信息整合：构建实时疫情地图AI技术可整合多源数据，生成动态疫情地图，为公众提供精准的疫情信息。例如：小度在家智能屏上线“疫情地图”功能，实时更新全国各省市疫情数据、变化趋势及权威资讯。

疫情防控的全民数字化需求,倒逼SaaS搭建平台走入高光时刻

1、疫情防控的全民数字化需求，确实倒逼SaaS搭建平台进入高光时刻，以阿里云宜搭平台为例，其在疫情防控中发挥了重要作用，具体体现在以下几个方面：一站式交付，系统快速上线 快速开发与上线：传统系统开发需经过需求分析、系统开发、集成测试、客户验收等多个环节，通常需要2周到1个月的开发周期。

后疫情时代,数据可视化大屏如何在医疗卫生行业发扬光大

1、后疫情时代，数据可视化大屏可通过政策推动、技术融合、场景拓展、合作深化等路径在医疗卫生行业发扬光大，具体分析如下：政策驱动：标准完善与规范发展提供制度保障2018年《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》的颁布，标志着我国医疗大数据领域进入标准化、规范化发展阶段。

2、疫情对数字化发展的长期驱动防控需求催生技术迭代疫情的传播特性（如潜伏期传播、难以彻底消灭）迫使社会依赖数字化工具实现精准防控。例如，快速检测技术、健康码系统、疫情数据追踪平台等，均通过数字化手段弥补了传统防控的不足。这种需求将持续推动医疗科技、大数据分析、人工智能等领域的创新。

3、AI在疫情期间及后疫情时代推动了医疗健康领域的多方面变革，涵盖疫情防控、医疗服务优化、公共卫生体系完善等多个维度。AI在疫情防控中的核心作用疫情研判与预测 大数据整合的疫情研判模型通过分析传染病发生、发展规律，为疫情预测提供关键支持。例如，基于大数据的平台可模拟疫情扩散趋势，辅助制定防控策略。

4、重视数据积累与运用：17年前抗击SARS时缺少大数据思维，忽视一手数据积累。如今在面对疫情等危机时，必须广泛采集、深度挖掘和充分运用数据。不能再出现忽视、畏惧、掩盖甚至主动毁灭数据的情况，否则不仅是愚昧的表现。

5、数据化时代的疫情应对启示数据可视化助力决策：通过动态地图、折线图等工具，可实时追踪疫情传播路径、评估防控效果，为政策调整提供科学依据。例如，全球感染人数动态图直观显示疫情扩散速度，帮助公众理解防控紧迫性。

6、疫情催化下，医疗行业对高效、精准服务的需求激增，数字化转型进入“黄金时代”。传统医院信息化痛点 数据孤岛：以流程为核心的信息化建设导致业务系统割裂，数据标准不统一，新旧系统兼容性差，跨院信息共享存在安全隐患。