基于多源異構(gòu)的新冠肺炎疫情數(shù)據(jù)分析技術(shù)
南京工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院史本云教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合香港浸會(huì)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系與中國(guó)疾病預(yù)防控制中心寄生蟲(chóng)病預(yù)防控制所(國(guó)家熱帶病研究中心)共建的智能化疾病監(jiān)控聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,及時(shí)搜集疫情相關(guān)信息,追蹤相關(guān)數(shù)據(jù),運(yùn)用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的傳染病學(xué)模型和分析方法,針對(duì)武漢(新冠肺炎發(fā)源地)、北京、天津(京津冀地區(qū))、深圳(粵港澳大灣區(qū))、杭州和蘇州(長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū))6座典型城市,開(kāi)展了新冠肺炎疫情的回顧性分析和趨勢(shì)預(yù)判,精準(zhǔn)評(píng)估了不同復(fù)工場(chǎng)景下的疫情風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)損失。該研究針對(duì)新冠肺炎疫情發(fā)展期、控制期和恢復(fù)期的不同階段,以及不同城市的傳播特點(diǎn)(本地傳播為主/輸入病例為主),綜合考慮了各個(gè)城市內(nèi)不同年齡段的人口分布和不同人群(如學(xué)生、上班族和老人)的接觸強(qiáng)度、接觸時(shí)長(zhǎng)等,設(shè)計(jì)了居家場(chǎng)所、學(xué)校場(chǎng)所、工作場(chǎng)所和公共場(chǎng)所4種主要接觸場(chǎng)景。通過(guò)結(jié)合城市間的人口流動(dòng)數(shù)據(jù),構(gòu)建了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的傳染病動(dòng)力學(xué)模型,對(duì)不同城市不同干預(yù)手段下的疫情走勢(shì)進(jìn)行了評(píng)估。在此基礎(chǔ)上,研究人員結(jié)合不同城市的GDP增長(zhǎng)預(yù)期和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),基于對(duì)未來(lái)數(shù)日各城市疫情走勢(shì)的研判,對(duì)下一階段有序推動(dòng)恢復(fù)正常生產(chǎn)提出了若干建議并進(jìn)行了相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估。據(jù)悉,該研究成果和建議已經(jīng)通過(guò)國(guó)務(wù)院參事提交國(guó)家相關(guān)部門(mén)。
南京工業(yè)大學(xué)
2021-04-10