评论员和陈思

随着防疫政策的优化和精简，Omicron的第一波综合效应将在全国铺开。

近日，一张名为“《各省首波疫情高峰时间预测》”的照片在网络上流传，至今仍引起热议。

在图中所示的部分省份，第一轮感染的到来时间是由专家通过百度搜索索引的大数据“晨起”确定的。该预测模型已在台湾、香港等地区得到证实，具有一定的参考价值。

随着疫情在全国蔓延，这套预测数据集出现在多个平台的搜索列表中。

事实上，专家最初尝试这个数据集是因为它“有趣”。预测模型本身比较原始，信息来源也比较单一。目前，任何大数据计算都无法做到完全准确。我们以广州为例。根据钟南山团队的模型推算，第一波感染可能会在明年1月中旬至2月中旬到达广州。该图大数据预测，今年第一波疫情将于12月26日在广州发生。

由此也可以看出，尽管病毒病原体已大幅减少，但人们普遍焦虑不安，每一次关于疫情的“窃窃私语”都“令人兴奋”。

“感染高峰”等数据预测亟待及时公布。除了帮助人们克服对未知的恐惧之外，它还可以帮助地方政府提前规划如何在适当的时候应对潜在的医疗服务短缺。它甚至可能在鼓励人们接种疫苗方面发挥一定作用。

COVID-19疫情发生后，大数据、云计算等新一代信息技术正加速深度融入医疗领域，使疫情防控的组织实施更加有效，正日益成为对我们来说重要的武器。在抗击疫情的斗争中。斗争。抗击疫情。战胜疫情...

我们希望未来有更多平台参与数据共享和建模合作，并积极提供数据接口，帮助专家相关部委和各界进行数据分析、评估和预测。

酷刑信息和“善意认罪”。数据验证和解决方案提供。