《自然》：利用手机数据预测新冠肺炎疫情传播

《自然》杂志发表的一项研究指出，使用全国范围的手机数据来跟踪中国人口的集体流动，可以准确预测新发肺炎疫情的地理和时间传播。该研究分析了2020年1月新一轮皇冠肺炎爆发之初中国武汉流出人口的分布。

大规模的人口流动将导致局部爆发，让疾病开始在大面积传播。然而，很难监测和实施这种集体人口流动，例如2020年1月24日中国春节前的大规模春运。

香港中文大学(深圳)的贾建民、耶鲁大学的尼古拉斯·克里斯塔克斯和他的合作者研究了中国一家大型国有手机运营商的匿名手机数据，分析了今年1月1日至1月24日在武汉至少停留两个小时的1100多万人的流动情况。随后，他们将该数据与截至2月19日中国31个省、自治区和直辖市的296个县的新发冠状肺炎感染率联系起来。

作者报告说，隔离限制措施对大幅度减少人口流动非常有效:从1月22日到1月23日，人口外流下降了52%，到1月24日，人口外流下降了94%。他们还指出，根据人口外流的分布情况，可以在两周前准确预测中国新发冠状肺炎疫情的频率和地理位置，并在疫情早期发现潜在传播风险较高的城市。作者认为，该研究模型可用于评估不同地区未来新发冠状肺炎流行的社区感染风险。

最后，作者表示，该研究成果可用于其他能够获得手机数据的流行国家，以帮助其决策者进行快速、准确的风险评估，并规划有限资源的合理分配。

相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s41586-020-2284-y