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2020年1月25日，中山大學公共衛生學院陸家海教授聯合美國哥倫比亞大學W. Ian Lipkin在bioRxiv預印版平臺發表文章研究From SARS-CoV to Wuhan 2019-nCoV: Will History Repeat Itself?，通過2002-2003年SARS疫情的數據模擬了武漢新型冠狀病毒2019-nCoV的流行數據。 根據此研究模型估計，2019-nCoV病例的累計計數約為SARS總數的2-3倍，預計發病高峰將在2月初或中期。在應對方面，應該限制或禁止區域性遷移，以防止超級傳播者的出現和移動，同時迫切需要在全國范圍內加強監控并采取有效措施來控制這種流行病。

當“肺炎”、“武漢”的搜索熱度居高不下、當病毒從湖北逐漸擴散至全國、當不斷攀升的疫情數字、成為我們每天密切關注的焦點。數據可直觀反映疫情發展現狀，對“科學防疫”極具研究價值，參照已有的疫情樣本數據，我們迫切需要用大數據可視化的思維，去分析、思考、總結，直至戰勝這場疫情。隨著新型冠狀病毒所引發的肺炎迅速蔓延，政府、各大企業乃至我們每一個人都加入了這場驚心動魄的阻擊戰。春節前后，北京大學可視化與可視分析實驗室的老師和同學們，也在一直密切關注著疫情狀況，希望通過專業的技能儲備、以及可視化領域的科研經驗，在獲得公開數據的條件下，將疫情數據以多種形式呈現和傳達給社會大眾。根據全國各省市的每日新增確診病例數量，北京大學可視化與可視分析實驗室制作了疫情變化晴雨表，用方塊代表了每個地區每日的新增確診人數，方塊的大小用于表示具體的數量，方塊的顏色表示和前一天比較，是否有更多的新增確診病例。在晴雨表中，可直接看到各地區疫情發展趨勢、同一天各地區疫情變化對比，幫助用戶快速識別上升或下降的地區。

2020年3月5日，復旦大學在medRxiv預印本上發表了題為COVID-19 Epidemic Outside China:34 Founders and Exponential Growth 的回顧性分析的研究成果。該文章以2020年1月21日到2020年2月28日以來世衛組織公布中國境外的確診病例數為基礎，建立了一個回歸數字模型，通過這個模型，該研究估計在病毒開始傳播到中國之外時，大約有34個未被發現的國外傳播的初始病例。他們推測34個病例可能屬于輕癥患者，因此沒有前往醫院救治。而且中國外COVID-19從一開始就穩定的遵循近似指數型增長模型，每19天患者數量增長10倍，顯示出并沒有強有力的干預措施。作者呼吁全球借鑒中國與新加坡的經驗采取有力的公共衛生措施。

該項目利用國家衛健委公布的確診病例總數數據鏈，以應用傳播動力學為方法，以黃森忠教授建構的普適SEIR模型作為模型理論，通過“南開大學智英健康數據研究中心”開發的程序EpiSIX，分析新冠病毒肺炎疫情有關數據，并將分析結果生成可視化網頁，開展疫情發展回顧、確診病例數時序區間預測等相關工作，對疫情發展情況及疫情防控效率作出研判。 研究團隊由黃森忠教授和山西大學復雜系統研究所所長靳禎教授、南京醫科大學公共衛生學院彭志行副教授共同領銜，南開大學統計與數據科學學院多名年輕教師與研究生加入。研究團隊從1月30日至2月14日，每3日發布一次預測，已連續發布疫情傳播預測6期，并根據疫情變化，及時調整預測評價指標，其預測區域也進一步細化，由原來的對全國、湖北省、武漢市的疫情預測，拓展為對全國各省市的預測。

功率：36W效率因數：＞0.95波動深度：＜0.5%色溫：4000K&5000K顯色指數：＞92???R9＞50色容差：＜3統一防眩指數：＜15頻閃：無頻閃藍光危害：無危害光生物安全：RG0材質：塑料+鋁型材安裝方式：支持嵌入式安裝/吸頂安裝/吊繩安裝/吊桿安裝調光方式：無調光/可控硅/0-10V/Dali調光可定制光譜（全光譜+紅外光譜）

堅決打贏疫情防控和經濟社會發展兩場硬仗，需要強有力的科技支撐。2月29日，河南省新型冠狀病毒防控應急科研攻關項目啟動會在鄭州召開，圍繞當前疫情防控及企業大面積復工復產等方面需求，我省啟動實施了第二批新型冠狀病毒防控應急攻關項目，共計6個專題 8個項目。為了貫徹落實習近平總書記重要講話精神和省委、省政府關于統籌推進新冠肺炎疫情防控和經濟社會發展工作的安排部署，省科技廳圍繞我省當前疫情防控及企業大面積復工復產等方面需求，組織開展了第二批應急攻關項目征集評審工作。本批次共征集到項目20個，經省防控指揮部科研工作組、相關部門以及專家的現場調研、篩選、評審，最終對防控設備、疫苗研發、醫療廢物處置、防控信息技術、診斷試劑、中藥制劑等6個專項8個項目正式立項。駝人集團董事長王國勝在會上展示了防護頭罩、口罩、防護服等攻關專項階段性成果據了解，第二批項目的凝練堅持需求導向，主要是針對解決疫情防控的突出問題來進行研究謀劃：一是針對大面積復工復產復學人員篩查監測和流動風險防控問題。鄭州安圖生物工程股份有限公司承擔的“新冠/甲流/乙流核酸快速聯檢系統研制及其在疫情監測中的應用”項目，針對目前新型冠狀病毒核酸檢測不利于大范圍推廣和大批量快速應用的現狀，研發快速聯檢系統，從樣本到檢測結果全自動完成，無需核酸專用實驗室，并能一次檢測實現甲流、乙流和新型冠狀病毒區分，可應用于基層、急診臨床的新冠病毒檢測，便于分流管理和監控疫情。鄭州方欣生物科技有限責任公司承擔的“冠狀病毒快速檢測試劑研制”項目，從新冠病毒感染的病原學檢測、特異性酶和特異性抗體方面入手，著力提供一種有效、經濟的檢測工具，可應用于早期診斷、確診病人的免疫學應答、無癥狀病人的篩查、隔離和醫學觀察人群的監控、復工復學等大面積人群的篩查。鄭州大學第二附屬醫院承擔的“基于二代測序的新型冠狀病毒變異、毒力分析及疫情監控研究”項目，將對新型冠狀病毒的全序列進行測序，分析新型冠狀病毒基因變異情況，建立病毒基因組數據庫，根據病毒樣本基因變異情況和毒力估計進行分析研判，為疫情監控和預警提供重要參考信息，也可為新型冠狀病毒疫苗開發、抗病毒藥物篩選提供依據。鄭州大學承擔的“復產復工人員流動的疫情風險態勢仿真推演與智能精準防控平臺建設”項目，旨在突破復產復工人員流動的疫情風險智能精準管控關鍵技術，揭示人群流動行為對新型冠狀肺炎感染影響的風險評估計算模型和態勢演化規律，并在此基礎上研制智能信息化系統，形成嚴密有效的全社會智能化、精準化疫情防控機制。二是針對解決疫情一線防護服緊缺問題。河南省醫療器械檢驗所承擔的“可重復使用醫用防護服的研制”項目，旨在開發適用于新型冠狀病毒防護的可重復使用醫用防護服，破解防護服短缺困局，同時與駝人集團的新型防護面罩以及子任醫療、亞都實業、華西衛材等企業產學研緊密結合，解決一次性防護服防護級別低、供應不及時導致醫護人員感染等弊端，讓我國醫療機構隨時可以建立醫療防護安全網絡屏障。三是針對下一步治療、預防工作所亟需的有效藥物和疫苗開展研發。河南中醫藥大學承擔的“適宜于新冠肺炎醫學觀察期的中藥制劑研究”項目，旨在根據新冠肺炎醫學觀察隔離人員、康復期患者及高風險崗位人員的中醫分型特點，研制相應中藥制劑，為下一步治療和防控工作提供持續支撐。華蘭生物疫苗有限公司承擔的“新型冠狀病毒肺炎疫苗的研究與開發”項目，將在該承擔公司已建立的Vero細胞大規模培養平臺的基礎上，研發制備新型冠狀病毒肺炎病疫苗，通過其安全性和有效性評價，向SFDA申請注冊，實現產品上市。四是針對疫情防控產生的醫療廢物無害化處理技術難題。鄭州輕工業大學承擔的“醫療廢物無害化應急處置設備及工藝的研發”項目，旨在研發醫療廢物的移動式高溫碳化爐，及時、高效、無害化處置新冠肺炎疫情期間產生的醫療廢物，避免醫療廢物轉移運輸過程中可能造成的病毒擴散，有效防止疾病傳播，并對高溫碳化后的主要產物實現資源化利用。各項目承擔單位代表在會上匯報了所承擔的新型冠狀病毒防控應急攻關項目進展情況省科技廳負責同志表示，當前疫情防控到了最吃勁的關鍵階段，希望各攻關項目承擔單位及科研人員要切實增強使命感和緊迫感，展現科技擔當，體現科技作為，以應用為標準，以實戰為方向，以解決應急之需為首要，確保“需求來自一線，成果用到一線”，把論文寫在抗擊疫情的第一線，把研究成果應用到戰勝疫情中。要弘揚科學精神，遵循科學規律，遵守科研規范，嚴格審批程序，在科技攻關中既強調特事特辦、急事急辦，又堅持合法合規、科學嚴謹，加強相關研究的倫理審查和知情同意，確保科研攻關在安全合規的前提下加快推進。省科技廳將全力為項目實施的各方提供好服務保障，對于階段性績效目標完成較好、在疫情防控一線應用效果明顯的項目，會同財政部門及時安排撥付后續經費，充分保障攻關之需。

學校衛星產業技術研究院與合作方聯合推出的全國首款“疫情衛星地圖”——新冠肺炎疫情衛星地圖速查系統已于近日上線。新冠肺炎確診病例陸續公布，他們是哪里人？去過哪些地方？離我們有多遠？……通過“疫情衛星地圖”，人們可以更加直觀地了解確診病例的具體位置。記者打開該系統發現，在衛星地圖上，確診病例的標注點像是一顆顆“圖釘”，用戶定位后，通過衛星遙感影像帶來的“太空視角”，可以讓確診病例分布位置盡收眼底，并顯示出附近的確診病例分布與自己的距離。據了解，該系統由電子科技大學衛星產業技術研究院陸川博士和閻鏡予博士組織技術力量自主研發，從研發到上線，用時不到10天。今年2月初，隨著各地衛健委公布了越來越多的確診病的例詳細數據，使得開發“疫情衛星地圖”有了良好的基礎和可能。電子科技大學衛星產業技術研究院決定發揮自身的技術優勢，為公眾提供免費的疫情防控公益服務?？蒲袌F隊利用AI衛星的數據智能處理和分發技術，處理遙感圖片數據，并結合精確的語義識別和地理編碼工具，把官方發布的疫情文字轉化成了一目了然的“疫情衛星地圖”。

RealAI首席執行官田天表示，新冠肺炎疫情暴發以來，各大媒體網站、社交平臺上關于疫情的話題熱度持高漲。在此環境下，信息的高效傳播成為重要訴求。一方面，相關部門需要全面了解公眾對疫情的話題討論，輔助決策優化的同時也利于開展引導工作；另一方面，公眾亟需第一時間獲得最權威、最實時、最準確的疫情動態。分析稱，互聯網成為這次疫情主要的“信息源”平臺，傳播模式更是基于人手一機的“自媒體”，信息流不僅降低了大眾獲取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的謠言。據介紹，“新冠肺炎疫情AI話題分析平臺”通過對多渠道海量媒體信息進行自動抓取采集、識別分析，解決了傳統信息檢索過程中因消息源頭繁雜、消息過多、檢索意圖不明確而產生的困擾。同時，基于大數據分析和AI建模，自動識別出近期熱點話題、新聞追蹤和話題導向、地區關注度變化，為用戶第一時間推送全網話題最新動態，滿足用戶對疫情輿情監測的需求，為作出正確輿論引導提供分析依據。

清華大學公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情實時態勢感知與分析系統，對區域疫情數據進行實時動態監測、搜集、分析和可視化，服務各級政府疫情應急的資源調度、態勢研判和決策指揮。該系統在實時播報全國和世界范圍內疫情最新動態的同時，對省級和地市級的人員遷徙比例與分布進行重點信息排查，密切關注人口流動與疫情分布的內在聯系，為疫情跨區域傳播規律和病例溯源提供依據。該系統深入剖析大數據并探查民眾意識和情感傾向，研判民眾主流感情傾向和重點關注事件等疫情相關輿情，以“情感分析拼圖”、“事件文章熱詞云”和“全國輿情熱度”等分析結果為引證，為辟謠和積極引導輿論提供幫助，在國家抗擊疫情最為嚴重困難的時期為大眾的理性思考和科學防備貢獻力量。國疾病預防控制中心以及廣東省、武漢市、合肥市、深圳市、廣州市、佛山市等20多個省市在指揮調度中使用該系統。

北京大學信息學院機器感知與智能教育部重點實驗室袁曉如研究組設計開發了一系列大數據可視化與可視分析工具。針對目前在新冠疫情方面形勢變化，通過處理、分析、接入多種數據，提供多維度、多視角的交互式可視化。 項目組件包括1.疫情變化晴雨表，可視化各地每日新增病例和變化趨勢；2.各類動態時空地圖，提供在地圖空間瀏覽分析和多角度對比國內外各地疫情趨勢；3.相關輿情可視分析，分析媒體和社交媒體輿情影響；4.綜合態勢可視分析系統，支持面向專家或者決策判研。