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南京惠言達(dá)電氣有限公司成立于2019年，座落在南京六合市商圈。9年備件銷售積累，公司主要經(jīng)營歐、美等國的閥門、過濾設(shè)備、編碼器、傳感器、儀器儀表、及各種自動化產(chǎn)品，公司全力貫徹“以質(zhì)優(yōu)價(jià)廉的產(chǎn)品和完善到位的技術(shù)服務(wù)客戶”的經(jīng)營宗旨，服務(wù)于國內(nèi)的流體控制和自動化控制領(lǐng)域。節(jié)省了中間環(huán)節(jié)的流轉(zhuǎn)費(fèi)用，能夠把更優(yōu)惠的價(jià)格提供給用戶。通過發(fā)展我司已經(jīng)自動化設(shè)備和備件供應(yīng)商，主營產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于冶金、造紙、礦山、石化、能源、集裝箱碼頭、汽車、水利、市政工程及環(huán)保以及各類軍事、航空航天、科研等領(lǐng)域。

Fibro氣缸噴射器No:237.8.2500.800

常用型號：
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Fibro X 346 591 605

醫(yī)療數(shù)據(jù)是持續(xù)、大量增長的大數(shù)據(jù)。根據(jù)估算，中國一個(gè)中等城市50年所積累的醫(yī)療數(shù)據(jù)量就會達(dá)到10PB級。并且，隨著時(shí)間的推移和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的不斷升級換代，醫(yī)療數(shù)據(jù)模式的一致性也無法保證。因此，每天都會有大量的數(shù)據(jù)持續(xù)不斷地導(dǎo)入?yún)^(qū)域醫(yī)療數(shù)據(jù)中心，并且每當(dāng)有數(shù)據(jù)模式的更改，相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)也需要做相應(yīng)的調(diào)整。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)是多種數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的匯總，醫(yī)療數(shù)據(jù)是關(guān)系復(fù)雜的多維數(shù)據(jù)。醫(yī)療數(shù)據(jù)的多維度多粒度為各種信息服務(wù)的多角度多層次分析提供了可能，但同時(shí)也為大數(shù)據(jù)分析帶來了挑戰(zhàn)。Hadoop基于開源分布式數(shù)據(jù)處理平臺，通過特殊的方式組織網(wǎng)絡(luò)級數(shù)據(jù)，可以解決數(shù)據(jù)存儲水平擴(kuò)展的挑戰(zhàn)。利用MapReduce并行處理批量事務(wù)的能力，從多個(gè)數(shù)據(jù)源（主要是醫(yī)療機(jī)構(gòu)的各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)）抽取數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換格式、并導(dǎo)入基于HBase的數(shù)據(jù)存儲模型。使用Hadoop進(jìn)行多維分析，利用數(shù)據(jù)平臺中多維數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化的特征，將大量冗余的維度信息整合到事實(shí)表中，可以在冗余維度下靈活地改變問題分析的角度。并結(jié)合Hadoop,MapReduce強(qiáng)大的并行化處理能力，無論分析中的維度增加多少，開銷并不顯著增長，不會顯著影響分析的性能。

2大數(shù)據(jù)應(yīng)用

2.1構(gòu)建臨床決策支持系統(tǒng)

臨床決策支持系統(tǒng)可以提高工作效率和診療質(zhì)量。通過分析疾病的模式和趨勢，臨床決策支持系統(tǒng)分析醫(yī)生輸入的條目，比較其與醫(yī)學(xué)指引不同的地方，從而提醒醫(yī)生防止?jié)撛诘腻e(cuò)誤，如藥物不良反應(yīng)。通過部署這些系統(tǒng)，醫(yī)療服務(wù)提供方可以降低醫(yī)療事故率和索賠數(shù)，尤其是那些臨床錯(cuò)誤引起的醫(yī)療事故。共享的醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將使臨床決策支持系統(tǒng)更智能，先，大數(shù)據(jù)中心存儲的海量、高維和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)能夠被檢索，由于對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析能力的日益加強(qiáng)，從而獲取更多的決策支持信息。比如可以使用圖像分析和識別技術(shù)，識別醫(yī)療影像(X光、CT、MRI)數(shù)據(jù)，結(jié)合患者的電子病歷信息，得到輔助的治療信息?；蛘咄诰蜥t(yī)療文獻(xiàn)數(shù)據(jù)建立醫(yī)療專家數(shù)據(jù)庫和醫(yī)學(xué)知識倉庫，為醫(yī)生提供一個(gè)決策和清單，在錄入癥狀和檢驗(yàn)結(jié)果后，做是非判斷等集合算法，根據(jù)不同病種，建立決策樹算法，逐漸得出診斷結(jié)果和治療方案，為醫(yī)生的臨床操作提供建議，防止醫(yī)生忽略可能存在的罕見疾病，防止誤診。此外，臨床決策支持系統(tǒng)還可以使醫(yī)療流程中大部分的工作流流向護(hù)理人員和助理醫(yī)生，將常規(guī)的醫(yī)生問診程序化和模式化，結(jié)合檢驗(yàn)化驗(yàn)等技術(shù)手段，醫(yī)生只需參與后的決策和治療環(huán)節(jié)。使醫(yī)生從耗時(shí)過長的簡單咨詢工作中解脫出來，從而提高治療效率。

2.2提高醫(yī)藥產(chǎn)品研發(fā)效率

2.2.1預(yù)測建模

醫(yī)藥公司在新藥物的研發(fā)階段，可以通過數(shù)據(jù)建模和分析，確定有效率的投入產(chǎn)出比，從而配備佳資源組合。模型基于藥物臨床試驗(yàn)階段之前的數(shù)據(jù)集及早期臨床階段的數(shù)據(jù)集，盡可能及時(shí)地預(yù)測臨床結(jié)果。評價(jià)因素包括產(chǎn)品的安全性、有效性、潛在的副作用和整體的試驗(yàn)結(jié)果。通過預(yù)測建?？梢越档歪t(yī)藥產(chǎn)品公司的研發(fā)成本，在通過數(shù)據(jù)建模和分析預(yù)測藥物臨床結(jié)果后，可以暫緩研究次優(yōu)的藥物，或者停止在次優(yōu)藥物上的昂貴的臨床試驗(yàn)。除了研發(fā)成本，醫(yī)藥公司還可以更快地得到回報(bào)。通過數(shù)據(jù)建模和分析，醫(yī)藥公司可以將藥物更快推向市場，生產(chǎn)更有針對性的藥物，有更高潛在市場回報(bào)和治療成功率的藥物。

2.2.2提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)工具和算法

使用統(tǒng)計(jì)工具和算法，可以提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)水平，并在臨床試驗(yàn)階段更容易地招募到患者。通過挖掘病人數(shù)據(jù)，評估招募患者是否符合試驗(yàn)條件，從而加快臨床試驗(yàn)進(jìn)程，提出更有效的臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)建議，并能找出合適的臨床試驗(yàn)基地。比如那些擁有大量潛在符合條件的臨床試驗(yàn)患者的試驗(yàn)基地可能是更理想的，或者在試驗(yàn)患者群體的規(guī)模和特征二者之間找到平衡。

2.2.3臨床實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析

分析臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和病人記錄可以確定藥品更多的適應(yīng)癥和發(fā)現(xiàn)副作用。在對臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和病人記錄進(jìn)行分析后，可以對藥物進(jìn)行重新定位，或者實(shí)現(xiàn)針對其他適應(yīng)癥的營銷。實(shí)時(shí)或者近乎實(shí)時(shí)地收集不良反應(yīng)報(bào)告可以促進(jìn)藥物警戒(藥物警戒是上市藥品的安全保障體系，對藥物不良反應(yīng)進(jìn)行監(jiān)測、評價(jià)和預(yù)防)?；蛘咴谝恍┣闆r下，臨床實(shí)驗(yàn)暗示出了一些情況但沒有足夠的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)去證明，現(xiàn)在基于臨床試驗(yàn)大數(shù)據(jù)的分析可以給出證據(jù)。

2.3基于大數(shù)據(jù)的疾病監(jiān)控防治

大數(shù)據(jù)的使用可以改善公眾健康監(jiān)控。先，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在的不斷發(fā)展，越來越多的用戶開始選擇把業(yè)務(wù)和使用習(xí)慣都轉(zhuǎn)移到了移動端，那么，在基于海量數(shù)據(jù)用戶搜索的社交APP以及LBS等技術(shù)層面，可以建立結(jié)合原有疾病監(jiān)控系統(tǒng)中的流行疾病法定報(bào)告數(shù)據(jù)、流行疾病病例，結(jié)合疾病、環(huán)境數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并繪制出流行病風(fēng)險(xiǎn)地圖。在基于搜索數(shù)據(jù)和LBS數(shù)據(jù)方面，分析不同時(shí)空尺度人口流動性、移動模式和參數(shù)進(jìn)一步結(jié)合病原學(xué)、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、地理、氣象和人群移動遷徙、地域之間等因素和信息，建立流行病時(shí)空傳播模型，確定流感等流行病在各流行區(qū)域間傳播的時(shí)空路線和規(guī)律，得到更加準(zhǔn)確的態(tài)勢評估、預(yù)測。并且，通過醫(yī)療云和大數(shù)據(jù)中心，公共衛(wèi)生部門可以通過覆蓋的患者電子病歷數(shù)據(jù)庫，分析疾病的模式和趨勢快速檢測大規(guī)模傳染性疾病進(jìn)行全面的疫情監(jiān)測，并通過集成疾病監(jiān)測和響應(yīng)程序，快速采取措施進(jìn)行響應(yīng)。這基于大數(shù)據(jù)的疾病監(jiān)控防治能使傳染病感染率降低，衛(wèi)生部門可以更快地檢測出新的傳染病和疫情。通過提供準(zhǔn)確和及時(shí)的公眾健康咨詢，將會大幅提高公眾健康風(fēng)險(xiǎn)意識，同時(shí)也將降低傳染病感染風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)共享在疾病監(jiān)控防治中可以做到以下幾點(diǎn)：

（1）提前確定一定規(guī)模的未知疾病，為疫情控制爭取時(shí)間。傳統(tǒng)檢測無法監(jiān)測到任何沒有臨床癥狀的病例的，這些經(jīng)驗(yàn)在醫(yī)院的臨床經(jīng)驗(yàn)中都是空白。但大數(shù)據(jù)可以通過醫(yī)院的共享信息以及搜索監(jiān)控地區(qū)的用戶的頻繁搜索關(guān)鍵詞，可以檢測到某個(gè)地區(qū)已經(jīng)出現(xiàn)的疫情。比如不明原因的肺炎，某地餐館讓多少人出現(xiàn)嘔吐腹瀉等異常狀況等，然后再通過與疾病控制中心的病毒庫中的病毒分析，尋找吻合的病毒，進(jìn)行比對分析將其找出，為判斷疾病贏取時(shí)間。建立大數(shù)據(jù)中心后，疾病預(yù)防可以真正在一時(shí)間內(nèi)去判斷出疫情的病毒源，進(jìn)而為控制爭取時(shí)間。疾病監(jiān)控防治的目的是及時(shí)制止其傳播的范圍，而大數(shù)據(jù)則是目前一的也是佳的途徑。

（2）判斷人員流向，控制疫情。在疫情發(fā)生后，雖然國家可以一時(shí)間控制住當(dāng)?shù)匾咔椋侨藛T流動則是無法控制的。利用大數(shù)據(jù)的監(jiān)控分析就能監(jiān)測到傳染源區(qū)人員的主要流向目的地，疾控中心可以拿出對應(yīng)的醫(yī)療技術(shù)和對應(yīng)的治療藥品以及疫苗來防治，一時(shí)間趕到相應(yīng)地點(diǎn)，實(shí)施接種疫苗，這樣一來就減少了盲目的廣撒網(wǎng)式的全面布局情況，通過大數(shù)據(jù)分析的提供人員流動數(shù)據(jù)，讓控制疫情在效率上大幅度提升。

（3）傳播動力學(xué)模型建立。擁有了大數(shù)據(jù)的全面監(jiān)控后，疾控中心也就有了更多的實(shí)踐支持，就可以開始真正從實(shí)踐中建立有關(guān)疫情的復(fù)雜動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的傳播動力學(xué)。
Fibro X 346 591 607
Fibro R 100 038 630
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Fibro 2484.13.03000.080
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Fibro 201.01.160.040 Nr.: 82073010
Fibro 201.01.125.040 Nr.: 82073010
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Fibro 32016X
Fibro 32011X
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Fibro Nr-814988 Gtr.Wellenstummel D=32/50lang

Fibro氣缸噴射器No:237.8.2500.800

 醫(yī)療數(shù)據(jù)是持續(xù)、大量增長的大數(shù)據(jù)。根據(jù)估算，中國一個(gè)中等城市50年所積累的醫(yī)療數(shù)據(jù)量就會達(dá)到10PB級。并且，隨著時(shí)間的推移和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的不斷升級換代，醫(yī)療數(shù)據(jù)模式的一致性也無法保證。因此，每天都會有大量的數(shù)據(jù)持續(xù)不斷地導(dǎo)入?yún)^(qū)域醫(yī)療數(shù)據(jù)中心，并且每當(dāng)有數(shù)據(jù)模式的更改，相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)也需要做相應(yīng)的調(diào)整。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)是多種數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的匯總，醫(yī)療數(shù)據(jù)是關(guān)系復(fù)雜的多維數(shù)據(jù)。醫(yī)療數(shù)據(jù)的多維度多粒度為各種信息服務(wù)的多角度多層次分析提供了可能，但同時(shí)也為大數(shù)據(jù)分析帶來了挑戰(zhàn)。Hadoop基于開源分布式數(shù)據(jù)處理平臺，通過特殊的方式組織網(wǎng)絡(luò)級數(shù)據(jù)，可以解決數(shù)據(jù)存儲水平擴(kuò)展的挑戰(zhàn)。利用MapReduce并行處理批量事務(wù)的能力，從多個(gè)數(shù)據(jù)源（主要是醫(yī)療機(jī)構(gòu)的各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)）抽取數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換格式、并導(dǎo)入基于HBase的數(shù)據(jù)存儲模型。使用Hadoop進(jìn)行多維分析，利用數(shù)據(jù)平臺中多維數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化的特征，將大量冗余的維度信息整合到事實(shí)表中，可以在冗余維度下靈活地改變問題分析的角度。并結(jié)合Hadoop,MapReduce強(qiáng)大的并行化處理能力，無論分析中的維度增加多少，開銷并不顯著增長，不會顯著影響分析的性能。

2大數(shù)據(jù)應(yīng)用

2.1構(gòu)建臨床決策支持系統(tǒng)

臨床決策支持系統(tǒng)可以提高工作效率和診療質(zhì)量。通過分析疾病的模式和趨勢，臨床決策支持系統(tǒng)分析醫(yī)生輸入的條目，比較其與醫(yī)學(xué)指引不同的地方，從而提醒醫(yī)生防止?jié)撛诘腻e(cuò)誤，如藥物不良反應(yīng)。通過部署這些系統(tǒng)，醫(yī)療服務(wù)提供方可以降低醫(yī)療事故率和索賠數(shù)，尤其是那些臨床錯(cuò)誤引起的醫(yī)療事故。共享的醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將使臨床決策支持系統(tǒng)更智能，先，大數(shù)據(jù)中心存儲的海量、高維和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)能夠被檢索，由于對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析能力的日益加強(qiáng)，從而獲取更多的決策支持信息。比如可以使用圖像分析和識別技術(shù)，識別醫(yī)療影像(X光、CT、MRI)數(shù)據(jù)，結(jié)合患者的電子病歷信息，得到輔助的治療信息?；蛘咄诰蜥t(yī)療文獻(xiàn)數(shù)據(jù)建立醫(yī)療專家數(shù)據(jù)庫和醫(yī)學(xué)知識倉庫，為醫(yī)生提供一個(gè)決策和清單，在錄入癥狀和檢驗(yàn)結(jié)果后，做是非判斷等集合算法，根據(jù)不同病種，建立決策樹算法，逐漸得出診斷結(jié)果和治療方案，為醫(yī)生的臨床操作提供建議，防止醫(yī)生忽略可能存在的罕見疾病，防止誤診。此外，臨床決策支持系統(tǒng)還可以使醫(yī)療流程中大部分的工作流流向護(hù)理人員和助理醫(yī)生，將常規(guī)的醫(yī)生問診程序化和模式化，結(jié)合檢驗(yàn)化驗(yàn)等技術(shù)手段，醫(yī)生只需參與后的決策和治療環(huán)節(jié)。使醫(yī)生從耗時(shí)過長的簡單咨詢工作中解脫出來，從而提高治療效率。

2.2提高醫(yī)藥產(chǎn)品研發(fā)效率

2.2.1預(yù)測建模

醫(yī)藥公司在新藥物的研發(fā)階段，可以通過數(shù)據(jù)建模和分析，確定有效率的投入產(chǎn)出比，從而配備佳資源組合。模型基于藥物臨床試驗(yàn)階段之前的數(shù)據(jù)集及早期臨床階段的數(shù)據(jù)集，盡可能及時(shí)地預(yù)測臨床結(jié)果。評價(jià)因素包括產(chǎn)品的安全性、有效性、潛在的副作用和整體的試驗(yàn)結(jié)果。通過預(yù)測建?？梢越档歪t(yī)藥產(chǎn)品公司的研發(fā)成本，在通過數(shù)據(jù)建模和分析預(yù)測藥物臨床結(jié)果后，可以暫緩研究次優(yōu)的藥物，或者停止在次優(yōu)藥物上的昂貴的臨床試驗(yàn)。除了研發(fā)成本，醫(yī)藥公司還可以更快地得到回報(bào)。通過數(shù)據(jù)建模和分析，醫(yī)藥公司可以將藥物更快推向市場，生產(chǎn)更有針對性的藥物，有更高潛在市場回報(bào)和治療成功率的藥物。

2.2.2提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)工具和算法

使用統(tǒng)計(jì)工具和算法，可以提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)水平，并在臨床試驗(yàn)階段更容易地招募到患者。通過挖掘病人數(shù)據(jù)，評估招募患者是否符合試驗(yàn)條件，從而加快臨床試驗(yàn)進(jìn)程，提出更有效的臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)建議，并能找出合適的臨床試驗(yàn)基地。比如那些擁有大量潛在符合條件的臨床試驗(yàn)患者的試驗(yàn)基地可能是更理想的，或者在試驗(yàn)患者群體的規(guī)模和特征二者之間找到平衡。

2.2.3臨床實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析

分析臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和病人記錄可以確定藥品更多的適應(yīng)癥和發(fā)現(xiàn)副作用。在對臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和病人記錄進(jìn)行分析后，可以對藥物進(jìn)行重新定位，或者實(shí)現(xiàn)針對其他適應(yīng)癥的營銷。實(shí)時(shí)或者近乎實(shí)時(shí)地收集不良反應(yīng)報(bào)告可以促進(jìn)藥物警戒(藥物警戒是上市藥品的安全保障體系，對藥物不良反應(yīng)進(jìn)行監(jiān)測、評價(jià)和預(yù)防)。或者在一些情況下，臨床實(shí)驗(yàn)暗示出了一些情況但沒有足夠的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)去證明，現(xiàn)在基于臨床試驗(yàn)大數(shù)據(jù)的分析可以給出證據(jù)。

2.3基于大數(shù)據(jù)的疾病監(jiān)控防治

大數(shù)據(jù)的使用可以改善公眾健康監(jiān)控。先，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在的不斷發(fā)展，越來越多的用戶開始選擇把業(yè)務(wù)和使用習(xí)慣都轉(zhuǎn)移到了移動端，那么，在基于海量數(shù)據(jù)用戶搜索的社交APP以及LBS等技術(shù)層面，可以建立結(jié)合原有疾病監(jiān)控系統(tǒng)中的流行疾病法定報(bào)告數(shù)據(jù)、流行疾病病例，結(jié)合疾病、環(huán)境數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并繪制出流行病風(fēng)險(xiǎn)地圖。在基于搜索數(shù)據(jù)和LBS數(shù)據(jù)方面，分析不同時(shí)空尺度人口流動性、移動模式和參數(shù)進(jìn)一步結(jié)合病原學(xué)、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、地理、氣象和人群移動遷徙、地域之間等因素和信息，建立流行病時(shí)空傳播模型，確定流感等流行病在各流行區(qū)域間傳播的時(shí)空路線和規(guī)律，得到更加準(zhǔn)確的態(tài)勢評估、預(yù)測。并且，通過醫(yī)療云和大數(shù)據(jù)中心，公共衛(wèi)生部門可以通過覆蓋的患者電子病歷數(shù)據(jù)庫，分析疾病的模式和趨勢快速檢測大規(guī)模傳染性疾病進(jìn)行全面的疫情監(jiān)測，并通過集成疾病監(jiān)測和響應(yīng)程序，快速采取措施進(jìn)行響應(yīng)。這基于大數(shù)據(jù)的疾病監(jiān)控防治能使傳染病感染率降低，衛(wèi)生部門可以更快地檢測出新的傳染病和疫情。通過提供準(zhǔn)確和及時(shí)的公眾健康咨詢，將會大幅提高公眾健康風(fēng)險(xiǎn)意識，同時(shí)也將降低傳染病感染風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)共享在疾病監(jiān)控防治中可以做到以下幾點(diǎn)：

（1）提前確定一定規(guī)模的未知疾病，為疫情控制爭取時(shí)間。傳統(tǒng)檢測無法監(jiān)測到任何沒有臨床癥狀的病例的，這些經(jīng)驗(yàn)在醫(yī)院的臨床經(jīng)驗(yàn)中都是空白。但大數(shù)據(jù)可以通過醫(yī)院的共享信息以及搜索監(jiān)控地區(qū)的用戶的頻繁搜索關(guān)鍵詞，可以檢測到某個(gè)地區(qū)已經(jīng)出現(xiàn)的疫情。比如不明原因的肺炎，某地餐館讓多少人出現(xiàn)嘔吐腹瀉等異常狀況等，然后再通過與疾病控制中心的病毒庫中的病毒分析，尋找吻合的病毒，進(jìn)行比對分析將其找出，為判斷疾病贏取時(shí)間。建立大數(shù)據(jù)中心后，疾病預(yù)防可以真正在一時(shí)間內(nèi)去判斷出疫情的病毒源，進(jìn)而為控制爭取時(shí)間。疾病監(jiān)控防治的目的是及時(shí)制止其傳播的范圍，而大數(shù)據(jù)則是目前一的也是佳的途徑。

（2）判斷人員流向，控制疫情。在疫情發(fā)生后，雖然國家可以一時(shí)間控制住當(dāng)?shù)匾咔椋侨藛T流動則是無法控制的。利用大數(shù)據(jù)的監(jiān)控分析就能監(jiān)測到傳染源區(qū)人員的主要流向目的地，疾控中心可以拿出對應(yīng)的醫(yī)療技術(shù)和對應(yīng)的治療藥品以及疫苗來防治，一時(shí)間趕到相應(yīng)地點(diǎn)，實(shí)施接種疫苗，這樣一來就減少了盲目的廣撒網(wǎng)式的全面布局情況，通過大數(shù)據(jù)分析的提供人員流動數(shù)據(jù)，讓控制疫情在效率上大幅度提升。

（3）傳播動力學(xué)模型建立。擁有了大數(shù)據(jù)的全面監(jiān)控后，疾控中心也就有了更多的實(shí)踐支持，就可以開始真正從實(shí)踐中建立有關(guān)疫情的復(fù)雜動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的傳播動力學(xué)。