香港理大研究团队以数据模型助力疫情防控

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【解说】香港新一波新冠疫情来势汹汹。日前，香港特区政府召开紧急会议并以“快、准、狠”措施，与奥密克戎病毒“竞赛”。在此关键时期，香港理工大学讲座教授史文中带领研究团队利用数据模型预测香港奥密克戎病毒的扩散情况，冀助力特区政府防控疫情。

【同期】香港理工大学讲座教授 史文中

我们现在介绍一下我们团队利用我们的数据模型，预测1月11号到17号在香港疫情发病的时空预测，那么在11号也就是昨天是包括屯门、九龙塘、大埔、北角、铜锣湾、跑马地这样的地方，它是属于高风险的地区。到14号又增加了九龙湾，到15号观塘又增加了，16号增加了元朗。那么17号元朗这个地区进一步扩大，这个就是根据我们的研究做出来，在未来的7天它(奥密克戎毒株)的疫情在香港的整个发展。

【解说】史文中对中新社记者表示，患者一般发病后4至5天才确诊，而这几天已经足以传染给其他人，因此团队研发了扩展加权核密度模型，更早地预测出病毒在未来7天的扩散情况，借此可以给特区政府和香港市民争取更多时间。

【同期】香港理工大学讲座教授 史文中

我们的研究是提供把香港分为291个小区，我们提供每一个小区它的风险分为高中低风险，那么这个数据可以支援(特区)政府在决策的时候，我们也提供了这样的数据给(特区)政府，那么希望(特区)政府比如说在这个公共资源的调配上，比如说疫苗接种中心的空间分布，那么可以先考虑那些疫情(风险)比较高的地方。

【解说】据悉，该团队研发模型根据奥密克戎病例过去14天的居所与到访地点、疫苗完全接种率、社交距离指数、病毒即时有效繁殖率以及每日人口流动等因素，预测香港当地奥密克戎毒株传播风险。史文中指出，目前最大挑战莫过于找出社区隐形传播链。

【同期】香港理工大学讲座教授 史文中

我觉得大规模的(核酸)检测，去发现隐形传播链的传播以及它大概的位置，这个是比较重要的，所以通过大规模(核酸)检测的手段来发现它，这是一个可行的办法。

记者 梁源 香港报道