疫情防控中全员核酸检测大数据的应用与个人信息采集使用的风险防控

胡颖青

摘要：疫情防控已经进入常态化，完善的防控体系和防控措施，对于提升和优化防控质量，减少疫情发生率等具有重要意义。随着信息技术的快速发展，加上大数据技术在各个领域中的应用，要想及时精确的排查出疫情源头，摸清扩散的路径等，就需要在全员核酸检测中使用大数据处理技术，强化对个人信息的采集，以降低个人信息采集所面临的风险问题。鉴于此，为保护个人信息隐私，本文首先分析了疫情防控中核酸检测大数据的基本作用，针对性的提出了疫情防控中全员核酸检测大数据应用于个人信息采集使用风险防控措施，期望能够为疫情防控质量的提高提供可行性的解决措施。

关键词：疫情防控;全员核酸检测;大数据;个人信息采集;风险防控

0引言

借助于大数据实现对个人信息的追踪与排查，是目前疫情防控体系中不可或缺的环节，与此同时，在全员核酸检测的过程中，为了保护个人隐私，也要做好对个人信息的保护，严格的规范疫情防控行为，规范边界，做好个人信息的汇总、采集与共享，注意对个人隐私信息的保护，防止出现信息和数据的丢失、滥用等。本文将结合具体的事件，就存在的个人信息泄漏、滥用等行为进行高效的分析，分析如何有效的避免个人信息的滥用，做好信息泄漏的保护及优化。

1大数据在疫情防控中的应用

1.1疫情防控等基础知识的传播

为了能够及时的破除虚假信息，做好疫情防控基础知识的传播，人们可通过互联网随时随地的获取各类疫情防控的动态新闻，通过科学的疫情防控基础数据的传递，定时发布各类疫情防控的最新动態，其中包含有新增确诊、疑似及死亡病例等的实时变化等，可通过百度等软件实时呈现。

1.2锁定涉疫人员的轨迹

例如，某票务平台利用实名制售票的大数据优势，及时配合地方政府及各级防控机构提供确诊病人车上密切接触者信息。根据病患确诊日期前一段时间的行动轨迹和同行时间较长的伴随人员，由此推断出病患的密切接触者。根据病患确诊顺序和密切接触人员等行动轨迹信息，加以科学建模，进而可推算出疾病传播路径，为传染病溯源分析提供理论依据。基于疫情高危人群相关数据，结合疫情各类人数的变化，借助传播模型这类大数据分析模型和实践技术，可预测最终整个群体中的感染人数、峰值与拐点时间等。

1.3助力政府实现精准施策

通过各类信息的数据采集和整理工作，运用大数据分析，结合算法模型对疫情的传播速度、传播趋势等进行预测，可为各地进行动态监测管理、统筹医疗物资储备、保障民生物资供应、制定交通管制政策等提供有效依据。通过“互联网+网格化”的手段，精准的实现相关涉疫人员的流动区域和范围，寻找出隐藏的传播源。

2全员核酸检测大背景下个人信息保护的风险防控措施

2.1信息数据的搜集，要遵守“最小必要”的原则

为防控疫情所收集的个人信息，采集信息的主体应当严格遵循“最小必要”原则，避免收集无关信息，即采集实现防控疫情目的所需要的必要最小个人信息。例如，收集确诊病例的姓名、身份证号、电话、住址以及紧急联系人、联系方式等信息及其行踪轨迹，以便追踪到疑似患者或密切接触者，但收集其职业、民族等信息则可能会超出实现上述目的所需要的范围。

2.2“授权同意”原则与例外相适应的原则

“授权同意”是收集个人信息的基本原则，但在疫情防控的特殊情况下，如果一味遵照该原则，显然将严重影响相关机构工作，耽误治疗和防控时机;但与此同时，如果以疫情防控为由，一概豁免取得被采集者的授权同意，也必将致公民个人信息于危险境地。个人若收集疫情相关的个人信息均需遵从“授权同意”原则的要求。

2.3强化信息采集者及持有者的安全保障意识

应当规定所收集信息的使用目的和使用范围，保证相关个人信息仅可用于疫情排查，并明确界定必要访问人员和使用条件。对收集信息人员进行培训，让其明白收集信息的目的和范围，同时要求在收集信息时应将上述目的及收集的信息范围告知被采集信息的个人，且仅收集疫情防控所必需的最少量的个人信息。例如：只询问有无发热、干咳等与疫情相关的典型症状，而非普查健康状况或病症病史。鉴于疫情相关个人信息一般属于个人敏感信息，应选用安全可靠的信息提交和接收、加密传输和去标识化、脱敏等存储方式，以及在各个层面部署安全分析工具和防火墙，以免个人信息在收集、传输的过程中泄露、毁损或丢失。

3结束语

综上所述，大数据除了在人口流动、疫情监控方面的应用，还能为传染源追溯、病毒测序、病情诊断、药物研发、物资调配、复工影响评估、疫情预测等诸多方面发挥积极作用。但即使在应对像新冠肺炎疫情这样的突发事件时，也应尽全力做好数据安全和个人信息保护。因此，在此次疫情防控工作中，所有单位和个人均应在法律框架内开展工作，高度重视个人信息保护工作，实现个人信息收集、利用和安全之间的平衡，取得疫情防控阻击战的胜利。

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