隨著疫情爆發到現在已經接近一年，有關疫情的各類大數據也越來越多。而這些大數據或幫助分析病毒傳播情況，或可以預測疫情結束時間，或比較各國受疫情影響情況。今天我們也來盤點一下，疫情期間大數據是如何發揮作用的。
1. 新加坡疫情現狀
前日（11月28日），新加坡時隔一個半月再次出現一起死亡病例。死者是一名68歲的新加坡籍男子，27日因新冠併發症逝世，他也是本地第29起新冠死亡病例。
新加坡死亡病例， 來源：Google疫情
2. 疫情間的大數據
突如其來的疫情使所有人都猝不及防。但與「非典」不同的是，這次我們有大數據幫助我們對抗病毒。在疫情期間，許多數據都從多個維度向我們展示了各國在應對疫情時的不同舉措和成效，這裡我們也挑選出一些比較有代表性的數據和分析結果。
病毒感染人數
在抗疫期間，最直觀的數據應該就是病毒感染人數了。從每日新增和累計的曲線中，我們可以看出病毒傳染的階段和各個時期疫情集中爆發的地區。目前排在總感染人數榜首的仍是美國，緊隨其後的時印度、巴西、俄羅斯等國，而根據每日新增的曲線來看，許多國家的疫情仍未得到有效解決。
各國病毒感染人數， 來源：維基百科
再來看每日新增和全球累計。我們可以直觀地看出，在三月中旬之前，全球每日新增一直沒有突破五位數大關，而隨著除中國外世界各國本地病例的迅猛增長，單日增長數分別在三月15日、五月21日、十一月2日達到一萬、十萬、五十萬，而累計病例也分別於四月4日、六月29日、十一月9日達到十萬、一百萬、五百萬。
疫情期間GDP變化
由於疫情肆虐，各國的GDP都收到了巨大的影響。根據國際貨幣基金組織的統計數據和預測結果，預計2020年全球經濟總量將下跌3.0%，其中美國、歐盟和日本預計下跌5.9%、7.5%和5.2%，而作為前期疫情重災地的中國卻仍能有一個預計1.2%的經濟增長，這也間接證實了中國抗疫的成果。
世界gdp增速， 來源：IMF
不過，在2020年上半年全球GDP前10強榜單中，第一名仍是美國，GDP達10.147萬億美元，與去年同期相比，剔除物價變動因素，實際下降4.3%。中國緊隨其後，GDP達6.493萬億美元，與去年同期相比下降1.6%。畢竟美國的基數大，目前即使是疫情也無法動搖其GDP第一的地位。
2020上半年GDP前十，來源：搜狐
疫情科學預測結果
11月27日，全球新冠疫情科學預測系統(公測版)上線。該系統由中國工程院院士鍾南山、廣州呼吸健康研究院院長何建行帶領核心研究團隊並聯合第三方專業的人工智慧團隊搭建，對世界各國的疫情進行了流行預測。這也是大數據為抗疫帶來的成果之一。
全球新冠疫情科學預測系統
根據前期的實戰經驗和在世界多地疫情監測的基礎上，核心團隊收集了不同地區疫情的開源數據，並考慮不同防控措施對疫情傳播的影響，對全球各國進行科學的疫情預測，同時加入病例分析、疫苗進展跟蹤等功能，研發出《全球新型冠狀病毒疫情科學預測系統(公測版)》。
根據該系統預測，新加坡的疫情將逐漸穩定，新冠病毒確診病例將會在今年12月31日達到58619例，並在1月25日達到58785例，平均每日新增十例左右，與現在的數值也十分接近。
預測新加坡疫情趨勢
廣東省南山醫藥創新研究院稱，只有在科學的指導下，儘可能及早地切斷新冠病毒的傳播途徑，才能防止新冠肺炎的二次暴發，期待中國自主智慧財產權的疫情預測平台能為海內外的疫情防控提供有價值的參考信息。
3. 大數據與抗疫
11月23日舉辦的「世界網際網路大會·網際網路發展論壇」上，中國工程院院士、傳染病診治國家重點實驗室主任李蘭娟強調了大數據在抗疫中的巨大作用。「突如其來的新冠肺炎疫情大流行再次表明，面對嚴峻挑戰、形勢發展的不確定性和複雜性，科技創新是共克時艱的關鍵法寶，是驅動發展的關鍵變量。」
世界網際網路大會， 來源：南方網
李蘭娟院士指出，人工智慧、大數據在這次抗疫中發揮了作用，首先是發現和控制傳染源方面，通過大數據人工智慧我們能夠了解到與傳染源接觸到的所有人；第二是人員流動的控制，包括健康碼、紅外線測溫等等，極大程度地了解了人的健康情況。
李蘭娟院士， 來源：新浪科技
雖然中國疫情已經得到極大程度的緩解，但目前全球疫情仍在繼續。李蘭娟院士也表示，人工智慧將改變醫療衛生事業的發展，醫療衛生事業的發展讓醫療更加精準方便，更加有效，人民更加健康。
