公共卫生大数据在高考综合题中的应用案例解析

一、疫情监测与预警类题型

案例1：传染病早期预警系统

高考数学或文综题中可能涉及基于大数据的疫情监测模型设计。例如，通过整合医疗机构数据、人口流动数据（如手机定位）、社交媒体舆情等多元信息，构建传染病暴发预测模型。

数学建模题：要求学生根据某地区流感病例数据和人口流动数据，计算传播风险指数，并建立回归模型预测疫情扩散趋势。

文综材料题：结合新冠疫情期间的“健康码”系统，分析大数据如何通过实时追踪密接者实现精准防控，并探讨数据隐私保护与公共利益的平衡。

案例2：疫情传播路径分析

在数学统计题中，可能要求学生利用图论或关联算法，模拟病毒传播路径。例如，根据某城市患者行程轨迹数据，绘制传播网络图并计算关键节点（如超级传播者），进而提出防控策略。

典型应用：2020年北京新发地疫情中，通过大数据筛查出高风险人群，结合时空重叠分析确定感染源。

二、健康管理与政策制定类题型

案例3：慢性病健康管理模型

数学应用题可能涉及对慢性病数据的统计分析。例如，根据某地区高血压患者的健康档案和可穿戴设备数据（如心率、运动量），建立聚类模型划分风险等级，并提出个性化干预方案。

跨学科融合：在语文作文中可延伸讨论“健康云平台”如何整合医疗数据，实现疾病早期预警，并反思技术依赖的问题。

案例4：公共卫生资源优化策略

高考文综题可能以“疫苗分配效率”为背景，要求学生分析大数据如何优化资源配置。例如，根据人口密度、接种率、冷链运输能力等数据，建立线性规划模型，计算最优分配方案。

实际案例：2021年某省利用大数据动态调整疫苗供应，将接种效率提升30%。

三、环境与健康关联分析类题型

案例5：环境污染对健康影响评估

数学综合题可能提供某城市空气质量数据与呼吸系统疾病就诊量的相关性分析，要求学生计算相关系数并判断显著性。

数据来源：整合气象数据（PM2.5浓度）、医院就诊记录、人口年龄结构等多维度数据，构建暴露-反应模型。

政策延伸：在文综题中探讨如何利用分析结果制定限行政策或工业排放标准。

四、社会行为与健康趋势类题型

案例6：社交媒体舆情与疾病预测

语文或英语阅读题可能以“谷歌流感趋势”为材料，分析搜索数据如何辅助公共卫生监测。例如，通过关键词（如“发烧”“咳嗽”）搜索量的时空变化，预测流感暴发。

辩证讨论：在作文题中可探讨其局限性（如2013年谷歌流感预测高估实际病例数），强调数据质量与算法修正的重要性。

五、与政策挑战类题型

案例7：数据隐私与公共利益的冲突

高考政治或语文题常以“健康码数据泄露”为情境，要求学生分析《个人信息保护法》与《传染病防治法》的平衡点。

核心考点：数据匿名化技术（如差分隐私）的应用，以及如何在应急状态下保障公民权利。

国际对比：欧盟GDPR与中国《数据安全法》在公共卫生事件中的适用差异。

高考命题趋势与备考建议

1. 数学/统计题：重点掌握数据清洗、回归分析、聚类算法等基础方法，结合公共卫生场景（如疫情传播模型）进行针对性训练。

2. 语文/文综题：积累典型案例（如新冠大数据追踪、慢性病管理），并练习辩证分析“技术赋能”与“风险”的双面性。

3. 跨学科融合：关注“数学建模+公共卫生”的综合题型，例如通过传染病动力学模型（如SEIR模型）计算基本传染数（R0）。

通过以上案例解析，考生需重点理解大数据技术在公共卫生领域的实际应用逻辑，同时培养从数据中提取信息、构建模型、提出解决方案的综合能力，并关注技术背后的社会维度。