基于多源异构的新冠肺炎疫情数据分析技术

南京工业大学计算机科学与技术学院史本云教授团队联合香港浸会大学计算机科学系与中国疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所（国家热带病研究中心）共建的智能化疾病监控联合实验室，及时搜集疫情相关信息，追踪相关数据，运用多源异构数据驱动的传染病学模型和分析方法，针对武汉（新冠肺炎发源地）、北京、天津（京津冀地区）、深圳（粤港澳大湾区）、杭州和苏州（长三角经济区）6座典型城市，开展了新冠肺炎疫情的回顾性分析和趋势预判，精准评估了不同复工场景下的疫情风险和经济损失。

该研究针对新冠肺炎疫情发展期、控制期和恢复期的不同阶段，以及不同城市的传播特点（本地传播为主/输入病例为主），综合考虑了各个城市内不同年龄段的人口分布和不同人群（如学生、上班族和老人）的接触强度、接触时长等，设计了居家场所、学校场所、工作场所和公共场所4种主要接触场景。通过结合城市间的人口流动数据，构建了数据驱动的传染病动力学模型，对不同城市不同干预手段下的疫情走势进行了评估。在此基础上，研究人员结合不同城市的GDP增长预期和产业结构，基于对未来数日各城市疫情走势的研判，对下一阶段有序推动恢复正常生产提出了若干建议并进行了相应的经济损失评估。

据悉，该研究成果和建议已经通过国务院参事提交国家相关部门。