電子工程學院馮偉老師團隊硬科技助力疫情防控

（通訊員：王翰儒）面對突如其來的新型冠狀病毒肺炎疫情，全國人民勠力同心聯防聯控，齊心協力攻堅克難。針對新冠狀病毒的發展具有極強的不確定性特點，西安電子科技大學電子工程學院遙感科學與技術系馮偉老師團隊依靠在大數據分析和機器學習研究中的扎實基礎，針對2019新冠狀病毒疫情進展的分析方法與傳播預測模型的建立進行了緊急攻關，利用科技的力量支援疫情防控阻擊戰役。

通過對國家衛健委、湖北衛健委和國家疾控中心每日確診人數、每日死亡人數、累計確診人數、累計疑似病例數等多組數據的綜合分析，馮偉老師團隊提出了非對稱高斯表示函數，可實現肺炎確診人數的準確描述，證明了在復雜情況下疫情的發展仍具有一定的規律，并綜合統計知識和機器學習方法尋找變量之間的隱性規律，最終建立了基于強關聯規則的疫情發展分析與預測模型，實現了專門針對2019新冠狀病毒的疫情發展分析和趨勢科學評估。

圖1：截止2020年2月11日全國、湖北和全國其它地區新冠肺炎每日新增：（a）疑似人數及確診人數和（b）致死人數，隨時間的變化。第0天為1月20日，第22天為2月11日。

圖2： 全國除湖北（a）總感染人數和（b）每日確診人數，隨時間變化及趨勢；圓圈為實際數據，紅色為擬合及變化趨勢預測。預測拐點為第12天（2月1日），預計至疫情結束時（3月5日后）累計感染人數約12600人。

圖3：湖北新冠肺炎累計（a）感染人數和（b）致死人數變化及趨勢預測；預計感染人數拐點為2月6日，至疫情結束時（3月10日后）累計約39000人感染，暫不含因2月12日（13332人）及之后臨床診斷確診人數；預計致死人數拐點為2月12日，總致死人約2250人。注：后期國家防控政策全面實施和醫療設施趨于完善會引起數據呈現短期高幅度變化。

該模型現已實現了對全國、湖北和除湖北外其他地區的疫情確診人數、日增人數、死亡人數等的建模和預測。在累計和平均日增確診人數預測中，該模型對湖北地區前23天的預測相對誤差為分別1.6%和8.6%，對全國其他地區的預測相對誤差分別為1.2%和8.4%。其疫情發展咨詢報告已經由工信部賽迪研究院（北京）提交給了工信部，作為疫情發展趨勢分析的決策參考；研究課題已獲“西安電子科技大學緊急征集新型冠狀病毒（2019-nCoV）防治與疫情防控應急研究項目”資助；研究成果被陜西省科技廳社發處重視和認可；疫情數據分析和預測模型已被國際傳染病學期刊Journal of Infection（IF:5.099）接收。“希望能學以致用，為抗疫盡微薄之力”，馮偉的初心簡單而樸素。目前，馮偉老師團隊投身對新冠狀病毒疫情進行流行病學的回溯性研究，為全面打贏疫情防控阻擊戰繼續貢獻力量。