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數(shù)據(jù)科學(xué)模型指社交距離有助控制新冠疫情
Dr Zhang Qingpeng
張清鵬博士

 

香港城市大學(xué)(城大)的學(xué)者研究紐約市新冠疫情,發(fā)現(xiàn)停課對(duì)控制疫情的效用並不如實(shí)施社交距離顯著。

城大數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院副教授張清鵬博士研發(fā)嶄新數(shù)學(xué)模型,檢視紐約市於2020年1月至12月期間採(cǎi)用各種非藥物干預(yù)方法,減少在不同年齡群組和地區(qū)感染和死亡個(gè)案的成效。

這個(gè)以城市為研究對(duì)象的模型,將有助全球其他城市根據(jù)其獨(dú)特的年齡和地區(qū)分佈組合作疫情控制的參考。

The mathematical model
這個(gè)數(shù)學(xué)模型展示其獨(dú)特的年齡和地區(qū)分佈組合,圖中顯示不同年齡和地方的社交接觸密度。

 

研究針對(duì)的五種非藥物干預(yù)方法,包括不作任何干預(yù)、停課、全民實(shí)施社交距離、64歲及以上長(zhǎng)者實(shí)施社交距離,以及全面封城等應(yīng)變措施。

研究結(jié)果顯示,紐約市採(cǎi)取的控制疫情措施在2020年底令感染人數(shù)減少72%,死亡個(gè)案則減少76%。

分析顯示在各種非藥物干預(yù)方法中,最有效控制疫情的措施是實(shí)施社交距離,包括減少乘搭公共交通時(shí)的接觸、禁止公眾聚集、在公共設(shè)施中保護(hù)長(zhǎng)者。實(shí)施社交距離令社會(huì)上的感染及死亡個(gè)案分別減少47%及51%,而長(zhǎng)者的感染及死亡個(gè)案同樣降低47%。

研究顯示,全市停課未能有效減少死亡個(gè)案。從感染個(gè)案來看,停課也只比不作任何干預(yù)措施少4%。

The effects of various NPIs
各種非藥物干預(yù)方法對(duì)所有年齡群組的累積感染和死亡個(gè)案的效用。

 

研究指出採(cǎi)取非藥物干預(yù)的方法能夠控制疫情,並盡量減少影響社交接觸。這一點(diǎn)對(duì)城市如紐約市及香港尤其重要,因?yàn)檫@些城市的經(jīng)濟(jì)均倚重國(guó)際貿(mào)易。

張博士說:「對(duì)抗新冠病毒大流行,須採(cǎi)用創(chuàng)新而具透明度的數(shù)據(jù)科學(xué)方法,去歸納人口組合分佈、人流及經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的特性?!?/p>

有關(guān)研究報(bào)告已於美國(guó)物理聯(lián)合會(huì)出版的期刊《混沌》發(fā)表,題為「非藥物干預(yù)措施對(duì)紐約市防止及控制新冠病毒疫情的成效」。 

此研究的通訊作者包括張博士及中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所曾大軍教授,其他合作研究人員包括城大傳染病及公共衞生學(xué)系Dirk Pfeiffer教授、城大數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院博士生羊劍楠、中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所曹志冬教授、紐約倫斯勒理工學(xué)院高建喜博士鍾露博士。鍾博士為城大數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院博士畢業(yè)生。