新冠肺炎感染風險大數據評估模型

生物、醫藥及醫療機械

疫情防控，快速識別出潛在的感染者是關鍵。近日，西安交大管理學院劉躍文副教授研發出新冠肺炎感染風險的大數據評估模型，可基于旅行大數據，綜合計算新冠肺炎感染風險指數和級別。該模型在云南省全面推廣應用，大幅度提升了防控一線現場核查工作的效率，在一定程度上控制了疫情傳播風險，得到了云南省委、省政府領導的高度認可。 當前，在阻斷新型冠狀病毒傳播的工作中，存在三個盲區也是關鍵點，嚴重影響著疫情防治的效果，即：一是很難知道某個人是否在公共交通工具及場所中與已確診人員或疫源地人員接觸過；二是個別人員近期到過疫源地或接觸過確診人員，但是毫不在意，不匯報也不主動自我隔離；三是個別人員甚至刻意隱瞞自己曾到過疫源地或接觸過確診人員的歷史。為此，上述三種類型人員給疫情防治工作帶來了巨大的挑戰，使其無法開展有效核查，也無法有效規避風險。據劉躍文介紹，2月4日，新型冠狀病毒感染風險的大數據評估模型及系統在云南省正式上線應用，基于個人的旅行數據，自動分析其是否到過疫源地、是否與疫源地人員接觸、是否與已感染病例接觸等多項指標，利用貝葉斯方法，計算其感染新冠病毒的可能性指數，并預警高風險人員。

小批量或小范圍應用