冠狀病毒病例如今正在以驚人的速度增長，全球已經超過1億例，其中導致206萬人死亡。研究機構采用快速增長并且數量龐大的患者數據進行預測和分析冠狀病毒的蔓延和傳播趨勢，并采取應對措施。這也促使開發和應用創新的數據存儲技術。

 

國際嚴重急性呼吸道和新興感染聯合會(ISARIC)正在采用從英國250多家醫院中收集的新冠患者的數據進行研究。大數據是一項創新技術，醫療機構可以利用它來存儲大量的患者信息。這有助于更好地了解新冠病毒的性質，并且所收集的各種信息可以進一步用于預防和治療。大數據技術有助于存儲各種數據，例如感染者、康復者和死者的數量。研究機構可以采用ISARIC設計的第四輪疫情傳播模型，以預測冠狀病毒帶來的風險。

 

 

區塊鏈的利用為大數據分析操作提供了附加層。這些附加層滿足了大數據分析的兩個主要要求：

 

(1)基于區塊鏈的大數據結構化，使其更具價值、完整、豐富。這也使大數據成為數據分析的理想來源。

 

(2)基于區塊鏈的大數據可以提供增強的網絡安全性，因為由于網絡架構不同無法將它們組合在一起。

 

區塊鏈和大數據可能是一種最佳匹配。但也會出現一些問題：誰會主動提供更合適、更訓練有素的人工智能和機器學習模型，它們如何在不可變、透明和分布式的區塊鏈生成的數據層之上運行?

 

大數據給組織帶來了更多的收入。預計到2030年，全球大數據行業將創造高達1000億美元的年收入，區塊鏈中包含的數據價值將占全球大數據市場收入的20%。

 

 

采用大數據技術和區塊鏈的結合，需要提高區塊鏈技術的成熟度和質量。在以往有很多案例浪費大量時間和資金來克服Kafta、Spark、Hadoop出現的一些錯誤。

 

近年來，開發人員開發了大量開源和專有技術，其中包括Snowflake、Apache Pino、Upsolver、Delta Lake、Serverless、Presto、Hudi等等。

 

與出現內部錯誤相比，基礎設施可能更容易受到影響。大數據處理框架的設計能夠有效地容忍錯誤。此外，這些技術可以使開發人員能夠專注于開發業務。

 

 

包括患者位置、患者的旅行、接近度、健康狀況、當前癥狀等數據都將經過數字化處理，可以在人口統計學和社區層面上產生切實可行的見解。

 

以下是大數據應對冠狀病毒疫情的一些重要應用：

 

•大數據用于存儲患者的旅行歷史記錄，以進行發燒識別和風險分析。

•由于大數據能夠存儲大量信息，因此可以存儲所有患者的病史。

•大數據足夠智能，可以記錄發燒和其他癥狀，并根據這個建議進行治療。

•大數據有助于分析進入和離開受影響城市的人數。在這種情況下，醫療專家可以很容易確定疾病的風險。

•大數據有助于跟蹤用于治療冠狀病毒的藥品和設備。

•在維護患者數據庫的同時，大數據在執行文檔驗證過程中起著至關重要的作用。

 

 

大數據可以為科學家、流行病學家和醫療工作者提供大量信息，以制定明確的決策，這將有助抗擊疫情。大數據可用于在全球范圍內跟蹤冠狀病毒，并在全球醫療領域進行創新。大數據技術還提供了對人員流動、疾病傳播、健康監測和預防系統的分析。此外，大數據從現有數據中提供了創傷和骨科手術的預測分析。大數據有助于跟蹤、控制和監測冠狀病毒的演變，并作出未來的預測，這將有助于開發更有效的冠狀病毒疫苗。

 

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