香港文匯報訊（記者 高鈺）疫情下數據科學成為預測疾病傳播的重要工具。由香港大學學者帶領的團隊，以嶄新方法採用內地人口流動數據，準確預測新冠病毒傳播規律，成功解釋了至2月為止新冠肺炎在全國分佈96%的情況。團隊並以此建立新的風險評估模型，可望更早識別高風險地區，幫助公共衛生專家及各地政府加強傳染病防控措施，相關成果昨日獲國際權威期刊《自然》刊登。
是次由港大經濟及工商管理學院副教授賈軾任第一作者、內地多所大學學者及美國耶魯大學科學家參與。團隊使用了內地流動電訊商提供的人口流動數據，追蹤自今年1月1日至24日，逾1,100萬人次從武漢轉至內地31個省和區的296個地級市的流動情況。
不追蹤個人活動 避免私隱問題
有別於傳統的流行病學模型，團隊以實際數據分析整體人口流動，但不追蹤個人活動避免私隱問題，進而與截至2月19日的確診病例數量作比較，發現從武漢流出的人口數，與各地病例數和地理分佈有直接相連關係，從統計學解釋全國分佈96%的情況。
團隊並以此透過預測病例數目建立全新的風險檢測模型，可望展示不同地區的社區傳播風險，當確診病例多於預期，其社區傳播風險便較高；相反如確診病例少於預期，「則意味着該市的預防措施特別有效，但也有可能是該市數據有欠準確，需要進一步關注或調查跟進」賈軾解釋說。
他表示，有關方法只需要依人口流動及分佈作推算，毋需依賴病毒如何傳播的假設或知識，可以在新疫症更早期階段作出準確的風險評估，幫助相關專家及政府計劃如何決策及有效分配資源。目前團隊亦探討將該模型應用於其他國家或地區，以及有多個爆發中心之下的可行性。