本报讯（记者 张彦刚）记者2月11日获悉，近日西安交大管理学院刘跃文副教授研发了新冠肺炎感染风险的大数据评估模型，基于旅行大数据，综合计算新冠肺炎感染风险指数和级别。该模型在云南省全面推广应用，大幅度提升了防控一线现场核查工作的效率，在一定程度上控制了疫情传播风险，得到了云南省相关部门及领导的高度认可。
2月4日，新型冠状病毒感染风险的大数据评估模型及系统在云南省正式上线。“该模型基于个人的旅行数据，自动分析其是否到过疫源地、是否与疫源地人员接触、是否与已感染病例接触等多项指标，利用贝叶斯方法，计算其感染新冠病毒的可能性指数，并预警高风险人员。”刘跃文介绍。
该系统通过扫描身份证、网页查询、批量计算等方式投入实战应用，计算一个人不到一秒钟，能够快速锁定风险。“在实际应用中，某个检查点利用我们的系统，发现了一位高风险人员并及时隔离。该人员并不知道自己在返乡火车上的前排乘客后来被确诊为新冠肺炎。我们的系统可以自动发现并阻断这样的风险”，刘跃文说。
模型上线后，部署应用到云南省多个检查点，识别出多名高风险人员，为有效阻断疫情传播作出了一定的贡献。“用科研服务社会是我们一贯的坚持。在疫情扩散的当下，用大数据开发预测模型和系统，保护人民群众的健康和生命安全，是我们义不容辞的责任”，刘跃文坚定地表示。
