香港大學帶領的國際研究團隊早前採用人口流動數據，準確預測新型冠狀病毒肺炎（新冠肺炎）傳播的規律，並建立風險評估模型，可於早期識別出傳播新冠肺炎的高風險地區，有助公共衛生專家及各國政府盡早實施傳染病防控措施。據了解，研究團隊使用的是人口實際流動的實時數據，分析整體人口流動，而不是追蹤個人活動。流動人口數據包括在研究期間於武漢停留2小時或以上的所有手機用戶。
研究論文的第一作者、港大經濟及工商管理學院市場營銷學副教授賈軾博士及其研究團隊，使用由內地一家主要流動電訊商提供的全國人口流動數據，追蹤在2020年1月1日至24日，即内地農曆新年春運大規模人口流動至武漢封城期間，總共超過1,100萬人次從武漢或經由武漢轉往至內地31個省和區的296個地級市的人口流動情況。
賈博士的研究團隊將人口流動數據與截至2020年2月19日在內地的新冠肺炎確診病例的數量作比較，發現疫症爆發中心（武漢）流出的人口數量跟全國各地區新冠肺炎病例數目和地理分佈有直接相連關係。研究人員發現，該模型可以從統計學上解釋了新冠肺炎在全國分佈96%的情況。
基於以上分析，研究團隊構建了新的風險檢測模型。利用人口流動數據，研究人員根據從疫症爆發中心轉往其他地方的人數，建立了疫情的「預期增長模式」。團隊透過將病例的預期增長與內地每個城市的確診病例的實際數量進行對比，從而建立了一種疫情社區傳播風險指數。由於研究僅使用大數據，並沒有使用任何個人數據，因此不存在隱私問題。
註：上圖顯示研究團隊的模型在1月29日所顯示的情況。虛線左側的城市是異常個案，其確診病例明顯多於預期，即無法解釋或社區傳播率較高。 我們的模型在2020年1月29日確定溫州為社區傳播風險最嚴重的地區。
賈博士解釋：「我們建立的模型，在獲得武漢流出人口資料的情況下，可以準確地預測這批人所轉到的地區應有多少預期病例。只要將這一點與已確認的案例進行對比，就可以推算出該地的社區傳播情況，這也是我們建立的風險模型的邏輯。我們的研究證明，人口流量相對其他指標，如人口規模、財富或與疫症中心的距離等，能更準確地預測疫症的嚴重程度。」
研究團隊正探討將該模型應用於其他國家或地區的可行性，以及進一步研究，把模型擴展應用到存在多個疫情爆發中心的情況。有關研究結果於4月29日於國際權威學術期刊《自然》刊登。
圖片來源：香港大學、湖北省政府、武漢中心醫院圖片
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