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清华携哈佛研究大数据防疫 估台北市感染风险最高(图)

2020-04-14 12:40 桌面版 正體 0
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台湾的清华大学团队和美国的哈佛大学的公卫学院,以大数据进行中共肺炎防疫研究,从人群接触率推估感染风险。
台湾的清华大学团队和美国的哈佛大学的公卫学院,以大数据进行中共肺炎防疫研究,从人群接触率推估感染风险。(图片来源:中央社)

【看中国2020年4月14日讯】台湾的清华大学助理教授张筱涵的团队和美国的哈佛大学公卫学院,以脸书提供之大数据进行中共肺炎(又称武汉肺炎、新冠肺炎,COVID-19)防疫研究,从人群接触率推估,台湾境内感染风险最高的为台北市

据《中央社》报导,清华大学今天新闻稿指出,脸书和该校、哈佛大学公共卫生学院合作,提供大数据进行肺炎传播研究,清大生物资讯和结构生物研究所助理教授张筱涵的团队跟脸书签资料使用协议之后,自1月26日起取得相关数据。

两间大学共同完成的研究成果显示,从人群接触率来推估,台湾感染机率最高之前5名城市依序为台北市、新北市、高雄市、基隆市与新竹市;而受外县市人口移动而导致感染风险提高之前5名城市依序为台北市、新竹市、嘉义市、新北市和新竹县。

张筱涵解释,大台北以及大新竹地区平日就有许多的外县市通勤人口,名列榜上并不意外,但是人口数在国内各县市中排名第18的嘉义市却上榜,引起她的注意。据她推测可能是因为嘉义市常住人口较少,因此容易受外县市人口移动影响而增加风险。

张筱涵研究团队还发现,县市内移动造成的感染冲击高于跨县市的移动,移动距离长短并非是决定感染率的最重要因素,接触人数以及时间才是关键,“在家附近群聚的感染风险可能不亚于去11个警报旅游景点”,降低感染率最好的方式就是能不出门便不要出门。

观察脸书提供的大数据,张筱涵表示,虽然中央流行疫情指挥中心不断呼吁,可国人出门趴趴走的习惯并无显著改变。在过去2个多月台北到宜兰或新北、彰化到台北的移动人次数据并没有减少,情人节周末及二二八连假还达到高峰。因此她也将数据提供给指挥中心,当作制定管制措施的参考。

同时张筱涵也利用数学模型来模拟戴口罩对群体感染率的影响。她提及,若能正确使用口罩,则口罩覆盖率愈高,群体感染率就愈低。目前台湾口罩产能及供给提升,日产能达到总人口的50%,相对于许多的欧美国家的低口罩覆盖率,台湾的确为疫情冲击全球时相对安全的地区。

此外,张筱涵与美国麻省理工学院、哈佛大学一同成立的博劳德研究所学者合作的研究显示,若多数人都戴口罩,可减少群体中的感染率以及死亡率,延后疫情大爆发时间或者防止疫情大爆发;口罩短缺时,如果能将口罩优先分配给70岁以上长者与已受感染者,降低群体感染风险的效果更好。

张筱涵毕业于清华大学,取得了生命科学系学士及生物科技所硕士学位之后,赴美国深造。接着取得哈佛大学个体与演化生物博士学位,并且留在该校公卫学院进行博士后研究。再之后,她以玉山青年学者身分获聘回清华大学任教,其专长为基因体学、病原体演化以及计算生物学。

責任编辑: 许天乐 --转载请注明出处, 严禁建立镜像网站.
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