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电子信息技术,基于大数据的流行病预测与分析系

针对不断爆发的大流行病，国家卫生部门对流行病未来发展趋势的分析及预测提出了迫切需求，然而由于流行病防控对于人们出行的限制，传统的出行类APP应用平台数据均出现大幅度缩水导致难以用于开展人口和流行病调查分析。因此，亟需一种基于人口流动大数据的，可实现流行病预测报告自动生成、可视化分析的精准预测模型。北京航空航天大学计算机学院王静远教授团队，多年来从事于大数据与人工智能在智慧城市和流行病防控领域的应用研究，主持和参与了多项城市安全管理和流行病相关的国家及部委研究课题。2014年，作为项目负责人提出了一种基于城市人类活动大数据和Meta-Population的模型城市流行病传播模型，并在H7N9流感疫情中于深圳市流感防控过程中获得了成功应用。目前，项目负责人以现有模型为基础，迅速研发了基于大数据的流行病预测与分析系统，项目模型成为当前运行最为稳定成熟的预测模型之一，目前正在为多个单位提供每日预测服务。

基于实际需求，本系统包括以下三个方面： 1）基于人口流动大数据的流行病精准预测模型本模型使用复合种群（Meta-population）模型对于全国构成的多城市体系进行建模，通过改进SEIR模型来对传播过程进行建模。同时，课题组同京东大数据部门合作，计算城市之间的人流量情况，获得更为准确的人口流动数据，进一步提升模型精度。2）预测报告自动化生成系统面对同时支撑多个部委开展工作的繁重任务，项目组使用 python的 docxtpl库、VBA等工具，开发出定制模板后一键化报告自动生成系统。3）可视化分析系统针对国家疾控中心对于疫情的分析计算要求，项目组将对所开发的“流行病分析与预测可视化地图分析系统 ”进行升级，实现流行病爆发实时动态地图细化到街道办一级，结合城市间人口流动大数据疫情分析地图，形成实时动态可视化。 项目负责人以现有模型为基础，迅速研发了针对大流行病的预测模型，作为最早开展预测的团队，项目负责人团队的模型成为当前运行最为稳定成熟的预测模型之一

。后续项目团队将对模型的精准度和可视化等方面进行改进，短期内通过边应用、边改进的方式逐步完善系统，最终形成一套稳定完善的流行病防控预测与分析系统。同时，本项目成果具有非常好的转化条件，项目所研发基于大数据的流行病预测与分析系统已经稳定向多个单位提供日报服务，技术方案的可行性已经得到基本验证。此外，该成果的转化具有非常成熟转化渠道和转化模式。 知识产权    已获得授权国家发明专利5项。 意向合作方式 （1）合作开发 （2）技术许可