Xi交通大学为COVID-19肺炎感染风险开发了一个大数据评估模型

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交通大学管理学院刘副教授基于旅行大数据，综合计算了COVID-19肺炎感染的风险指数和水平，并于近期开发了COVID-19肺炎感染风险的大数据评估模型。该模型在云南省得到了广泛应用，极大地提高了防控现场核查的效率，在一定程度上控制了疫情蔓延的风险。

要预防和控制疫情，关键是要快速识别潜在感染者。然而，在阻断新型冠状病毒传播的工作中，存在三个盲点:第一，很难知道一个人是否已经在公共交通工具和场所中接触了确诊的人或疫区中的人；二是个别人员最近去过疫点或接触过确诊人员，但他们不关心、不报告或主动隔离自己；第三，个别人员甚至故意隐瞒他们曾到过疫点或接触过确诊人员的历史。这些人给疫情防控工作带来了巨大挑战，也严重影响了疫情防控效果。在公路路口等检查站，检查员只能识别湖北人，但不能识别上述三类人，因此他们不能有效地检查和规避风险。

“农历新年的第一天，我们在昆明，与合作单位一起开始进行大数据分析和模型研发。”刘说:“云南是寒假的热点地区。在流行病蔓延期间，全国各地的人口流动非常大，结构复杂。交叉感染的风险极高，上述问题甚至更加严重。如果得不到有效控制，它甚至可能影响到全国的流行病预防和控制。”

2月4日，新型冠状病毒感染风险大数据评估模型和系统在云南省正式启动。

“基于个人出行数据，该模型自动分析其是否已经到达疫点，是否与疫点内的人接触，是否与被感染病例接触等。并使用贝叶斯方法计算其感染新型冠状病毒的概率指数。并警告高风险人员。”刘向介绍道。

该系统通过扫描身份证、查询网页、批量计算等方式投入实际应用。它可以在不到一秒钟的时间内计算出一个人，从而快速锁定风险。“实际上，检查站使用我们的系统来发现高风险人员，并及时隔离他。这名警官不知道他在返程列车上的前排乘客后来被诊断患有COVID-19肺炎。我们的系统可以自动发现并阻止此类风险，”刘说。

该模式启动后，部署到云南省的几个检查站，确定了许多高危人员，为有效阻断疫情扩散做出了一定贡献。“用科学研究服务社会是我们的一贯坚持。随着疫情的蔓延，开发大数据预测模型和系统以保护人民健康和生命安全是我们义不容辞的责任，”刘坚定地说。

编辑:张静文

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