抗疫戰場(chǎng)上，大數據與病毒的殊死較量

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  2月14日，國防科技大學(xué)系統工程學(xué)院大數據與復雜網(wǎng)絡(luò )研究團隊提交了第7份《××省應急專(zhuān)項階段報告》。

  “要用大數據說(shuō)話(huà)，支持打贏(yíng)新冠肺炎疫情防控阻擊戰，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院待產(chǎn)的團隊負責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(zhù)1月份大量潛在感染者加入春運大軍離開(kāi)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(xiě)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(mén)和機構，為疫情預測與風(fēng)險評估提供了有力的數據支撐。

  “疫情暴發(fā)后，我們第一時(shí)間想到了利用移動(dòng)大數據分析技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險評估和預測病毒擴散趨勢?！痹_(kāi)創(chuàng )性將手機數據分析應用于2010年海地地震救援的呂欣敏銳地意識到這一點(diǎn)。作為大數據與復雜網(wǎng)絡(luò )研究團隊負責人，他參與過(guò)2013年孟加拉國臺風(fēng)救災、2014年西非埃博拉病毒防控、2015年尼泊爾大地震救災等重大災害救援與管理。

  1月21日，在許多部門(mén)還忙著(zhù)協(xié)調數據、了解情況的疫情應對初期，具備豐富救援經(jīng)驗的他和所在團隊就開(kāi)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(yíng)商對接，第一時(shí)間抽取了1月份武漢對外輸出人口流動(dòng)數據，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(dòng)緊急響應，全部成員取消休假，組織網(wǎng)上辦公，應用在線(xiàn)會(huì )議、云計算平臺、分布式爬蟲(chóng)等方式實(shí)現分工協(xié)作，緊張應對防疫需求……

  大數據分析，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(guò)大量仿真實(shí)驗與真實(shí)暴發(fā)數據的對比，小組發(fā)現目前通用的SEIR模型應用于此次疫情時(shí)存在的問(wèn)題。為此，他們通過(guò)多階段跨地域混合模型，設計優(yōu)化算法對參數值進(jìn)行估計，提高了模型預測的準確性。

  隨后，基于此前獲取的海量移動(dòng)定位數據，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(jìn)行了區縣級的高精度分析，發(fā)現河南、湖南、廣東等地人口流動(dòng)量大，風(fēng)險高。疫情初期各省的確診人數與人口流動(dòng)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據分析和疫情研判，完成《應用手機大數據，打贏(yíng)人民防疫戰爭》分析報告，提交至中共中央辦公廳等相關(guān)部門(mén)。

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

  1月31日，這個(gè)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，武漢封城之后人口的大范圍流動(dòng)急劇減小，流動(dòng)人口數量也在降低，但小范圍移動(dòng)依舊頻繁，形勢不容樂(lè )觀(guān)。他們利用持續更新的人口流動(dòng)數據繪制出了從武漢到各省區縣流動(dòng)人口山圖，發(fā)現各省的疫情風(fēng)險存在不同的空間分布特征，應對疫情采取的防控策略也應因地制宜。例如，四川省人口流動(dòng)異質(zhì)性較強，主要集中在省會(huì )城市，需要重點(diǎn)防控；而河南、安徽等省的人口流動(dòng)相對均勻，幾乎遍布全省，需要全面防控。

  通過(guò)對武漢向全國流出人口數量與感染者數量的一致趨勢進(jìn)行異常點(diǎn)監測，團隊成功發(fā)現了溫州等中小城市存在流入人口與感染者數量比相對過(guò)高，明顯異于全國其他地區的新冠肺炎傳播規律，為進(jìn)一步應用多源異構大數據開(kāi)展新階段下全國防控策略評估、風(fēng)險監測等提供了新的思路。

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

  經(jīng)過(guò)和華西醫院相關(guān)人員的討論分析，他們最終確定了輸入人口數、人口結構、社會(huì )經(jīng)濟和氣象學(xué)等十余個(gè)指標對疫情傳播風(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。讓我們期待他們進(jìn)一步的好消息！