善用創新科技，可用來應對新冠肺炎疫情。香港理工大學智慧城市研究院團隊分析大數據，根據政府公布的本地新冠肺炎確診數據，以及確診者發病的時間，分析不同地點的爆疫風險。團隊期望數據可獲政府參考採用，更主動地以有效措施抗疫。
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理大智慧城市研究院院長史文中的團隊，研發了一種綜合的城市時空大數據平台，平台可為交通、環境、經濟等範疇的智慧應用提供數據基礎。團隊用「擴展的加權核密度模型」來預測新冠肺炎疫情爆發風險，當中利用了政府每日公布的確診病例資訊、人口動態流動數據，分析過去14天內不同地點的爆疫風險。
史表示，由於患者發病到其正式確診及公布病例的時間，相隔4至5天，因此知悉確診者的發病時間，可有效防止疫情擴散。團隊將香港劃分為291個小規劃統計區，發現患者若於確診前1至3天發病，模型分析相關地區的爆疫風險精準度可高於85%，若患者確診前4至7天發病，分析精準度可高於80%。團隊又利用3D影像，顯示建築物及周邊地點於過去14天內確診病例的位置，以及由疫情至今此地點曾出現過多少確診案例。
另外，團隊亦研發了多個系統促進智慧城市發展，包括三維移動測圖系統，以及人工智能滑坡識別系統。團隊的研究成果在今年瑞士日內瓦「國際發明展」獲獎。
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