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1. 医学博士就业有安家费吗？
2. 医疗事业单位面试后多久？
3. 大数据在新冠肺炎疫情中起到了哪些作用？

医学博士就业有安家费吗？

医学类应届本科毕业生年薪超10万元，硕士年薪20万-30万元，博士年薪30万-40万元已经成为普遍水准。南方医科大学就业指导中心主人透露，“有的医院为了招到一个博士，甚至给出上百万元安家费

医学博士就业有安家费的。

一个大学生能读到博士学位，说明这个大学生各方面的能力是非常强的，也属于高层次人才。

现在很多单位在引进高层次人才的时候。都会给高层次人才提供一定的科研经费和一定数量的安家费的，所以，医学博士生就业是可以得到很好的***待遇的，肯定会得到一定数量的安家费，或者是购房补贴的。

医疗事业单位面试后多久？

 一般情况下，面试基本通过，就通知做入职体检，体检合格就可以办理入职手续的。一般情况下需要15个工作日就可以得到相关的通知了。他这边的流程不会特别的复杂，一般来说还是比较快的。办理入职基本上不需要太多的手续，只要教好你的身份证，还有相关的证明就可以了，然后就可以送你去工作了。

大数据在***肺炎疫情中起到了哪些作用？

一、对人口流动、搜索、医疗等数据进行AI挖掘、预测，发现趋势防患于未然

武汉疫情防御中，大数据只反映出现状。

如果能够未卜先知，预测到疫情的爆发，今天形势就不会如此严峻。

虽然看上去这太难，但人类抗击疫病传播时早已在尝试应用AI+大数据进行预测。

早在2008年，Google便推出了Google Flu，利用人们的搜索查询记录来发现流感的爆发，它甚至比美国卫生部门提前两周发现了2009年的猪流感大流行。

然而这种方法倾向于高估疾病流行的严重程度，容易引发社会恐慌，最后被Google叫停。

通过电商平台的大数据，发现了武汉等疫区医疗防护物资短缺的趋势，然而只是发现趋势是不够的，因为这解决不了医疗防护***调配的问题。

基于趋势发现，通过大数据，进行智能供应链管理，让物资以最短物流路径，最短在途时长从生产线到达疫区就至关重要。

主要有三：为公众提供更完整、连续、准确、及时的防疫信息，为专家提供追溯疾病源头的方法，为决策者提供传染病发展的趋势；

可分析“涉疫”人员流动轨迹；通过集成电信运营商、互联网公司、交通部门等单位的信息，大数据可以分析出人员流动轨迹。

可追溯传染病源头，联合出行轨迹流动信息、社交信息、消费数据、暴露接触史等大量数据进行科学建模，可以根据病患确诊顺序和密切接触人员等信息定位时空碰撞点，进而有望推算出疾病传播路径，为传染病溯源分析提供理论依据。

可预测疫情发展态势；通过高危人群，即确诊病患和病患密切接触者的运动情况，结合疫情新增确诊、疑似、死亡、治愈的病例数，借助传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等大数据模型和技术，不仅可以分析展示发病热力分布和密切接触者的风险热力分布，还可以预测疫情峰值拐点等重要信息。

以“数”制“疫”大数据如何推动疫情防控？

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首先，需要肯定大数据在***疫情中起到了很大作用。在我看来，大数据主要起到了以下四种作用。

疫情数据直观展示

这一点，相信大家都能理解。最近几个月，相信很多朋友起床第一件事就是摸出手机，打开网页看一下当天的肺炎疫情数据。这个肺炎疫情数据表，就是最直观的大数据应用。通过收集全球各个权威机构发布的疫情数据，再进行筛选整合，再通过数据图、数据表的形式展现出来，让全世界的人都可以知道当前疫情的发展，了解自己关心地区的形势，从而对自己的生活、出行进行调整。

疫情形势模拟

相信有很多朋友看过一个科技博主发布的疫情模拟视频，这位博主通过自己开发的疫情模拟软件，通过输入对应的参数，就可以模拟出疫情的发展态势。当然，这位博主使用的数据仅仅是参考了武汉初期疫情的一些数据，并不能称为大数据。但是他展示的这种技术，从正面印证了大数据对疫情发展的预测作用，疫情防控机构通过这种技术，建立适合的数学模型，再结合大数据进行模拟，可以预测出疫情的发展方向，从而提前制定应对***，极大提高了防疫效率。

高风险人员筛选追踪

相信很多朋友目前还在使用健康码，健康码就是大数据另一项功能的体现，海量数据筛选。通过获取每个人的出行信息，在对比疫情分布图，发现感染人员的车辆，飞机信息，综合筛选出高风险人员。通过这种方式，疫情防控部门可以快速直接的进行感染和疑似人员的筛查，快速的安排隔离和治疗，既能够保护健康人群不被感染。又能尽快救治感染病人，拯救生命。

***配置的快速调度

疫情期间，各种医疗***，生活必须品都成为了急需品。尤其是在疫情爆发区域，这些区域在瞬间就集中了大量的抗疫***。这些***需要合理快速的分配到各个部门，那么如此海量的***调度分配肯定是人力所不能完成的。此时，大数据平台可以通过预先设置的算法，对***进行最优分配，从生产、***购、运输、分配形成端到端的解决方案。相关负责人只需要提交相应的数据到平台，之后的所有调度分配都由大数据处理，极大的节省了时间和人力，提高抗疫效率，拯救生命。

以上就是我认为的大数据在此次疫情中的四种作用。

前言：大数据技术日益融入我们的生活，你是否在刷抖音时经常刷到类似的内容？你是否在淘宝时接收到曾经搜索产品的广告？其实这都是你的操作历史（数据）为你打了标签[呲牙]（没错，周星驰早就看透了，我只是编号9527，早已数据化）

正文：疫情期间大数据是否对防疫工作有帮助？答案是肯定的，有！以下图为例：

图一：返程流动大数据。

手机信号源自运营商通信基站（即信号塔），今天你在武汉拨打电话，明天在上海拨打电话，运营商就可以判定出你的移动轨迹。因此，运营商可以判断出所服务客户的移动轨迹，形成返程流动大数据[呲牙]

图二：健康码。

基于个人手机信号位置，通过大数据平台计算，可判断出你是否与病人接触，附近是不是有疫情，最终根据数个标准形成绿码/黄码/红码。

综上所述，大数据肯定是有助于疫情管理的，做到了信息化管理，提前把控。

PS：大数据产品有着严格的安全标准，无论是to B产品还是 to C产品，在调取用户个人信息的时候，都会征求用户同意，毕竟只有用户同意了，才是合法的数据调用。

以上是个人思考所得，个人并非从事大数据研发工作，技术一窍不通，自己摸索的结论如有错误欢迎指正[呲牙]

你好，很高兴回答你的问题！

以手机数据追踪疫情 可减低抗疫成本

有报道指出，新型肺炎所造成的经济代价和社会成本不菲。有分析员简单估算，在短短的七天新春***期内，单在电影票房、餐饮零售、旅游市场所带来的直接经济损失就超过一万亿元人民币。为降低抗疫成本，经济学家李铁便提出通过「手机信令」去追踪和控制疫情。

所指的「手机信令」是手机与电讯网络发射基站之间的通讯，只要开着手机，手机便会自动与附近基站通讯，以备随时发出或接收电话及信息，而电讯网络必须识别该手机的定位才可提供服务。再加上「通话详情纪录」即电话发出的短讯或上网的信息发出和完成时间等详细数据），便能更有效地确认信息发出的方位，有助迅速找到用户位置。

现时，可掌握「手机信令」数据的是三大网络营运商，只要***它们的信息，全国人口近期在流向和分布便能了如指掌，要进一步了解个别地区甚至个人全天候的流动状况，更不成问题，同时也可监测与感染个案有接触的人士或家居隔离者，防止他们擅自出走。这样就可以在较低的经济和社会成本之下，起着控疫的效果。

《美国医学杂志》刊出的报告估计，有一成新型冠状病毒肺炎患者没有明显征状，即无发烧无咳嗽，难以让医疗人员识别检疫，所以利用手机定位数据追踪确诊病例，并以他们过去几个月的手机信息和通话详细纪录来掌握行踪，便易于锁定潜在病患，对研究确诊病例的感染和传播路径大有作用。

手机数据可在灾难时协助搜索伤者

其实，以手机数据追查传染病早有例证。美国麻省理工学院早前和[_a***_]合作，以蚊子传染的登革热作为研究对象，试验几个预测模型。其中一个以新加坡230万人两个月的匿名手机通话纪录，追溯病发前人口流动的模样，表现理想，可持续地把登革热个案的地理位置分布预报出来，能显示出行轨迹和染病的关系，有助找出预防病情扩散的方法。

此外，手机数据还可在地震、山洪时协助搜索伤者。2010年，海地大地震导致10多万人丧生，这启发了瑞典卡罗琳医学院的一名学生，说服当地最大的电讯公司，免费分享地震发生前后的190万名用户之匿名通话纪录，藉此寻找生还者，并救助流离失所的灾民。据知，当时首都太子港有差不多四分一的居民被迫离开家园。有了这些分析可令当局更清楚预计灾民的流向，从而规划相关的救援措施。

总结

随着都市化，全球有超过一半人口居于都市，各地市***在公共卫生及灾难应援的工作上更具挑战。各地必须防患于未然，应尽快重新检视现行手机大数据的应用条例，并制定使用指引，以助未来的防疫及救援工作寻找更可行的方案。

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