西安交大大数据模型：不到一秒即可锁定新冠肺炎感染风险

中国教育报-中国教育新闻网讯（记者 冯丽）近日，西安交通大学管理学院副教授刘跃文研发出新冠肺炎感染风险的大数据评估模型，基于旅行大数据，综合计算新冠肺炎感染风险指数和级别，不到一秒钟即可快速锁定风险。

疫情防控，快速识别出潜在的感染者是关键。然而，在阻断新冠病毒传播的工作中存在三个盲区：一是很难知道某个人是否在公共交通工具及场所中与已确诊人员或疫源地人员接触过；二是个别人员近期到过疫源地或接触过确诊人员，但是毫不在意，不汇报也不主动自我隔离；三是个别人员甚至刻意隐瞒自己曾到过疫源地或接触过确诊人员的历史。这些人员给疫情防治工作带来了巨大挑战，也严重影响了疫情防治效果。在高速路口等检查点，检查人员只能识别湖北籍人员，而无法识别上述三类人员，因而无法有效核查，也无法有效规避风险。

2月4日，新型冠状病毒感染风险的大数据评估模型及系统在云南省正式上线。该模型基于个人的旅行数据，自动分析其是否到过疫源地、是否与疫源地人员接触、是否与已感染病例接触等多项指标，利用贝叶斯方法，计算其感染新冠病毒的可能性指数，并预警高风险人员。该系统通过扫描身份证、网页查询、批量计算等方式投入实战应用，计算一个人不到一秒钟，能够快速锁定风险。模型上线后，部署应用到云南省多个检查点，识别出多名高风险人员，为有效阻断疫情传播做出了一定的贡献。