原标题：云南科技团队巧用大数据抗疫 1秒钟内能计算感染风险 

　　利用系统现场核查。受访者供图

　　记者从省科技厅获悉，近日，由云南警官学院牵头的国家重点研发计划“公共安全风险防控与应急技术装备”云南项目组暨云南省重点研发计划项目研究团队与云南省公安厅大数据专班一起，利用大数据搭建了新冠肺炎感染风险预测模型。该模型能基于个人旅行数据自动开展分析，可1秒钟计算出感染风险，每天检测量可达十几万次。

　　研究团队主要技术负责人、西安交通大学副教授刘跃文介绍，云南是寒假旅游的热门地区，人员流动大，疫情发生后交叉感染风险高。基于之前的研究，1月25日起，他和团队开始利用大数据筛查近期去过湖北的人员。筛查中团队发现，在一线摸排核查时，既难以确定人员是否曾在公共场所与传染源有过密切接触，也难以快速准确甄别到过高危地区却不主动汇报、自我隔离、故意隐瞒的人员，筛查难度大。“感染新冠病毒的因素很多，需要综合判断。基层工作者由于无法及时获取相关数据，因此无法及时判断个人风险。针对这一情况，我们想到基于旅行大数据做一个模型，根据身份证信息计算被感染风险。”刘跃文说。

　　1月28日，该团队开始设计相关大数据模型。模型基于个人旅行数据自动分析其是否到过疫情严重地区、是否与高危人员有过接触等多项指标，利用贝叶斯方法计算感染新冠病毒的可能性指数，并将数据按风险等级排序，预警高风险人员。模型完成后，根据模型研发了新冠肺炎感染风险预测系统，通过识别1秒钟内就能计算感染风险。2月3日，该系统正式推广使用，部署到云南省每一个检查点。目前，系统日均检测量十几万人次。

　　在解决输入型传播的基础上，2月9日，大数据研发团队再次编写了扫码“抗疫情”追溯接触人员的系统方案，建议市民在进出公共场所时扫描二维码。这样一来，当发现确诊患者时，能及时找到可能接触人员。2月12日，“云南抗疫情”大数据扫码登记系统上线，并经过团队研究，解决了数据量大、数据分析难、程序升级难的问题。2月20日，云南新增1例新冠肺炎确诊病例，将该患者手机号码录入系统后，仅用30秒就筛选出204名患者可能在公共场所接触过的人员，实现了“1分钟内找回接触人员”。（记者 张怡）