区块链技术在 COVID - 19 大流行数据处理中的应用
1. COVID - 19 数据的分析技术与模型
在 COVID - 19 患者的医疗护理中,相关技术可整合数据来估算时间比率、感染率和风险比率。此前讨论的模型已用于分析多个 COVID - 19 数据,以进行有针对性的干预,从而在全球范围内减缓疫情传播。以欧洲部分国家的实时 COVID - 19 数据为例,这些数据可用于做出与健康和 COVID - 19 安全相关的决策。
分析欧洲国家自 2020 年 3 月至 2021 年 7 月的 COVID - 19 病例数据时,绝对变化数据最为关键。它能指导特定时间的干预措施,同时需考虑病毒识别、康复人数和死亡数据等细节。SIR 模型可用于此类分析,具体步骤如下:
1. 人群分组 :专家将某地区的人群分为易感染人群、已感染人群和康复或死亡人群。
2. 数据收集与分析 :每月收集数据,并与上月数据进行对比分析,以确定哪些防控措施有效,哪些无效,以及需要解决哪些问题来遏制病毒传播。
由于这些数据的敏感性,可采用区块链技术来提取、存储、安全传输和访问数据。
以下是欧洲部分国家 2020 年 3 月至 2021 年 7 月的 COVID - 19 病例数据:
| 国家 | 2020 年 3 月 | 2021 年 7 月 | 绝对变化 | 相对变化(%) |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 比利时 | 0.01 | 127.64 | 127.63 | 1063558 |
| 克罗地亚 |
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