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抗疫戰(zhàn)場上,大數(shù)據(jù)與病毒的殊死較量

摘要:2月14日,國防科技大學(xué)系統(tǒng)工程學(xué)院大數(shù)據(jù)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究團隊提交了第7份《××省應(yīng)急專項階段報告》?!耙么髷?shù)據(jù)說話,支持打贏新冠肺炎疫情防控阻擊戰(zhàn),把研究成果立足于祖國大地,貢獻在強國事業(yè)中?!币贿吋影嘁贿吪闫拮釉卺t(yī)院待產(chǎn)的團隊負責(zé)人呂欣教授對科技日報記者表示。

  ICCSZ訊 聚焦科技抗疫一線

  2月14日,國防科技大學(xué)系統(tǒng)工程學(xué)院大數(shù)據(jù)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究團隊提交了第7份《××省應(yīng)急專項階段報告》。

  “要用大數(shù)據(jù)說話,支持打贏新冠肺炎疫情防控阻擊戰(zhàn),把研究成果立足于祖國大地,貢獻在強國事業(yè)中。”一邊加班一邊陪妻子在醫(yī)院待產(chǎn)的團隊負責(zé)人呂欣教授對科技日報記者表示。

  發(fā)生于2019年末的新冠肺炎疫情,隨著1月份大量潛在感染者加入春運大軍離開武漢,迅速向全國多省市蔓延。武漢宣布封城后短短幾天,呂欣團隊撰寫的多篇分析報告、政策建議就迅速遞交至國家、省級有關(guān)政府部門和機構(gòu),為疫情預(yù)測與風(fēng)險評估提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。

  “疫情暴發(fā)后,我們第一時間想到了利用移動大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進行風(fēng)險評估和預(yù)測病毒擴散趨勢。”曾開創(chuàng)性將手機數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于2010年海地地震救援的呂欣敏銳地意識到這一點。作為大數(shù)據(jù)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究團隊負責(zé)人,他參與過2013年孟加拉國臺風(fēng)救災(zāi)、2014年西非埃博拉病毒防控、2015年尼泊爾大地震救災(zāi)等重大災(zāi)害救援與管理。

  1月21日,在許多部門還忙著協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)、了解情況的疫情應(yīng)對初期,具備豐富救援經(jīng)驗的他和所在團隊就開始了對疫情擴散傳播的高精度分析。

  1月23日,他們緊急與運營商對接,第一時間抽取了1月份武漢對外輸出人口流動數(shù)據(jù),為科學(xué)、定量的研判疫情在外省傳播風(fēng)險提供了關(guān)鍵支撐;

  1月24日,大年三十,課題組迅速啟動緊急響應(yīng),全部成員取消休假,組織網(wǎng)上辦公,應(yīng)用在線會議、云計算平臺、分布式爬蟲等方式實現(xiàn)分工協(xié)作,緊張應(yīng)對防疫需求……

  大數(shù)據(jù)分析,模型優(yōu)化很重要。大年初一,他們率先組建了流行病建模與預(yù)測小組,成員包括賽斌、秦爍、牟建紅、劉楚楚、成清、郭淑慧等。通過大量仿真實驗與真實暴發(fā)數(shù)據(jù)的對比,小組發(fā)現(xiàn)目前通用的SEIR模型應(yīng)用于此次疫情時存在的問題。為此,他們通過多階段跨地域混合模型,設(shè)計優(yōu)化算法對參數(shù)值進行估計,提高了模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。

  隨后,基于此前獲取的海量移動定位數(shù)據(jù),呂欣團隊對武漢市向外輸出人口狀況和各省市疫情風(fēng)險進行了區(qū)縣級的高精度分析,發(fā)現(xiàn)河南、湖南、廣東等地人口流動量大,風(fēng)險高。疫情初期各省的確診人數(shù)與人口流動基本成正比,驗證了團隊的分析。

  1月30日,他們與陳曉紅院士、吳曼青院士團隊完成全國數(shù)據(jù)分析和疫情研判,完成《應(yīng)用手機大數(shù)據(jù),打贏人民防疫戰(zhàn)爭》分析報告,提交至中共中央辦公廳等相關(guān)部門。

  “這份報告有效地支持了各地應(yīng)急防疫策略的實施,整個團隊信心大增。我們也不斷收到各地相關(guān)部門的分析需求,工作量巨大。然而每天新增的感染者數(shù)量,才是我們最不愿意看到的?!眳涡勒f。

  1月31日,這個團隊又與陳曉紅院士、賈建民教授團隊共同完成《武漢流入人口決定各地疫情風(fēng)險》的分析報告。

  分析發(fā)現(xiàn),武漢封城之后人口的大范圍流動急劇減小,流動人口數(shù)量也在降低,但小范圍移動依舊頻繁,形勢不容樂觀。他們利用持續(xù)更新的人口流動數(shù)據(jù)繪制出了從武漢到各省區(qū)縣流動人口山圖,發(fā)現(xiàn)各省的疫情風(fēng)險存在不同的空間分布特征,應(yīng)對疫情采取的防控策略也應(yīng)因地制宜。例如,四川省人口流動異質(zhì)性較強,主要集中在省會城市,需要重點防控;而河南、安徽等省的人口流動相對均勻,幾乎遍布全省,需要全面防控。

  通過對武漢向全國流出人口數(shù)量與感染者數(shù)量的一致趨勢進行異常點監(jiān)測,團隊成功發(fā)現(xiàn)了溫州等中小城市存在流入人口與感染者數(shù)量比相對過高,明顯異于全國其他地區(qū)的新冠肺炎傳播規(guī)律,為進一步應(yīng)用多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)開展新階段下全國防控策略評估、風(fēng)險監(jiān)測等提供了新的思路。

  “疫情的傳播風(fēng)險應(yīng)該不僅僅只和人口流動這一個變量有關(guān)?!边M一步的分析發(fā)現(xiàn),有些城市確認病例和人口流動相關(guān)性低,這引起了呂欣的思考。

  經(jīng)過和華西醫(yī)院相關(guān)人員的討論分析,他們最終確定了輸入人口數(shù)、人口結(jié)構(gòu)、社會經(jīng)濟和氣象學(xué)等十余個指標(biāo)對疫情傳播風(fēng)險的影響,對全國各省市的疫情風(fēng)險有了更加全面的認識。

  疫情還在發(fā)展,防控更需有力,呂欣團隊的研究一直在持續(xù)。讓我們期待他們進一步的好消息!

內(nèi)容來自:科技日報 朱 科 曹自強 張 強
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