新冠肺炎風險預測是全球抗疫的關鍵。現有的新冠肺炎風險預測方法，大多側重於確診病例，然而，病例從症狀發作（如發燒、咳嗽等）到確診，平均有 4到5天的延遲，且該延遲具有空間差異。因此，新冠肺炎的發病（症狀發作）風險與確診病例具有不同的時空分佈，進行新冠肺炎發病風險預測對及時制訂防控措 施至關重要。
為此，團隊研發了擴展加權核密度估計（擴展WKDE）模型，用於預測14天內的新冠肺炎時空發病風險。該模型最初用於城市尺度的發病風險預測，以及 武漢封城降低中國其他城市新冠肺炎風險的效果評估。研究發現，武漢封城將中國其他城市的新冠肺炎發病風險峰值到達時間推遲了1-2天，同時降低了這些城市 的發病風險峰值。武漢封城將我國40%以上的城市發病風險降低了8%或以上，最高達21.3%，且封城前具有中度發病風險的地區風險降低最為明顯。
團隊進一步將擴展WKDE模型拓展至社區尺度的發病風險預測，並在香港進行應用。根據該模型的預測結果，團隊向香港政府提交了一系列報告，作為評估 新冠肺炎防控措施的參考。基於社區尺度的新冠肺炎發病風險預測結果，團隊研發了一項新冠肺炎疫苗分配的空間動態解決方案，可將疫苗精準分配到香港不同地區 和人群。
更多信息請聯繫史文中教授，電子郵件：lswzshi@polyu.edu.hk。
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