抗疫战场上，大数据与病毒的殊死较量

聚焦科技抗疫一线

2月14日，国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队提交了第7份《××省应急专项阶段报告》。

“要用大数据说话，支持打赢新冠肺炎疫情防控阻击战，把研究成果立足于祖国大地，贡献在强国事业中。”一边加班一边陪妻子在医院待产的团队负责人吕欣教授对科技日报记者表示。

发生于2019年末的新冠肺炎疫情，随着1月份大量潜在感染者加入春运大军离开武汉，迅速向全国多省市蔓延。武汉宣布封城后短短几天，吕欣团队撰写的多篇分析报告、政策建议就迅速递交至国家、省级有关政府部门和机构，为疫情预测与风险评估提供了有力的数据支撑。

“疫情暴发后，我们第一时间想到了利用移动大数据分析技术进行风险评估和预测病毒扩散趋势。”曾开创性将手机数据分析应用于2010年海地地震救援的吕欣敏锐地意识到这一点。作为大数据与复杂网络研究团队负责人，他参与过2013年孟加拉国台风救灾、2014年西非埃博拉病毒防控、2015年尼泊尔大地震救灾等重大灾害救援与管理。

1月21日，在许多部门还忙着协调数据、了解情况的疫情应对初期，具备丰富救援经验的他和所在团队就开始了对疫情扩散传播的高精度分析。

1月23日，他们紧急与运营商对接，第一时间抽取了1月份武汉对外输出人口流动数据，为科学、定量的研判疫情在外省传播风险提供了关键支撑；

1月24日，大年三十，课题组迅速启动紧急响应，全部成员取消休假，组织网上办公，应用在线会议、云计算平台、分布式爬虫等方式实现分工协作，紧张应对防疫需求……

大数据分析，模型优化很重要。大年初一，他们率先组建了流行病建模与预测小组，成员包括赛斌、秦烁、牟建红、刘楚楚、成清、郭淑慧等。通过大量仿真实验与真实暴发数据的对比，小组发现目前通用的SEIR模型应用于此次疫情时存在的问题。为此，他们通过多阶段跨地域混合模型，设计优化算法对参数值进行估计，提高了模型预测的准确性。

随后，基于此前获取的海量移动定位数据，吕欣团队对武汉市向外输出人口状况和各省市疫情风险进行了区县级的高精度分析，发现河南、湖南、广东等地人口流动量大，风险高。疫情初期各省的确诊人数与人口流动基本成正比，验证了团队的分析。

1月30日,他们与陈晓红院士、吴曼青院士团队完成全国数据分析和疫情研判，完成《应用手机大数据，打赢人民防疫战争》分析报告，提交至中共中央办公厅等相关部门。

“这份报告有效地支持了各地应急防疫策略的实施，整个团队信心大增。我们也不断收到各地相关部门的分析需求，工作量巨大。然而每天新增的感染者数量，才是我们最不愿意看到的。”吕欣说。

1月31日，这个团队又与陈晓红院士、贾建民教授团队共同完成《武汉流入人口决定各地疫情风险》的分析报告。

分析发现，武汉封城之后人口的大范围流动急剧减小，流动人口数量也在降低，但小范围移动依旧频繁，形势不容乐观。他们利用持续更新的人口流动数据绘制出了从武汉到各省区县流动人口山图，发现各省的疫情风险存在不同的空间分布特征，应对疫情采取的防控策略也应因地制宜。例如，四川省人口流动异质性较强，主要集中在省会城市，需要重点防控；而河南、安徽等省的人口流动相对均匀，几乎遍布全省，需要全面防控。

通过对武汉向全国流出人口数量与感染者数量的一致趋势进行异常点监测，团队成功发现了温州等中小城市存在流入人口与感染者数量比相对过高，明显异于全国其他地区的新冠肺炎传播规律，为进一步应用多源异构大数据开展新阶段下全国防控策略评估、风险监测等提供了新的思路。

“疫情的传播风险应该不仅仅只和人口流动这一个变量有关。”进一步的分析发现，有些城市确认病例和人口流动相关性低，这引起了吕欣的思考。

经过和华西医院相关人员的讨论分析，他们最终确定了输入人口数、人口结构、社会经济和气象学等十余个指标对疫情传播风险的影响，对全国各省市的疫情风险有了更加全面的认识。

疫情还在发展，防控更需有力，吕欣团队的研究一直在持续。让我们期待他们进一步的好消息！