中新網(wǎng)北京11月11日電 (記者 孫自法)國(guó)際著名學(xué)術(shù)期刊《自然》最新發(fā)表一篇流行病學(xué)研究論文稱，一項(xiàng)根據(jù)美國(guó)數(shù)據(jù)開(kāi)展的建模研究顯示，重新開(kāi)放餐館、健身房、咖啡館和酒店會(huì)帶來(lái)最大的新型冠狀病毒(SARS-CoV-2)傳播風(fēng)險(xiǎn)。

　　這項(xiàng)人類移動(dòng)模式預(yù)測(cè)新冠病毒傳播風(fēng)險(xiǎn)最高的場(chǎng)所的模型顯示，降低上述場(chǎng)館的占用率或能讓預(yù)測(cè)的感染人數(shù)大幅降低。此外，該研究還指出了與社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位有關(guān)的感染風(fēng)險(xiǎn)差異。

　　為評(píng)估人類移動(dòng)的變化會(huì)如何改變新冠病毒的傳播，論文通訊作者、美國(guó)斯坦福大學(xué)Jure Leskovec和同事利用美國(guó)的移動(dòng)電話數(shù)據(jù)(采集自2020年3月1日至5月2日)，繪制出不同的本地社區(qū)中數(shù)百萬(wàn)人的移動(dòng)軌跡。他們將這些數(shù)據(jù)與一個(gè)新冠病毒傳播模型相結(jié)合，從而確定潛在的高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)所和危險(xiǎn)人群。

　　他們的模型準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了10個(gè)最大都市區(qū)(如芝加哥、紐約市和舊金山)的每日確診病例數(shù)。這些移動(dòng)數(shù)據(jù)的精細(xì)度讓研究人員可以模擬人們常去的20個(gè)類別近55.3萬(wàn)個(gè)不同地點(diǎn)的每小時(shí)感染情況——這些地點(diǎn)也被稱為“興趣點(diǎn)”。論文作者的模型預(yù)測(cè)，這些地點(diǎn)中的少數(shù)，如全服務(wù)餐廳，貢獻(xiàn)了大部分的感染病例。比如，在芝加哥都市區(qū)，10%的興趣點(diǎn)貢獻(xiàn)了興趣點(diǎn)預(yù)測(cè)感染人數(shù)的85%。

　　該模型還預(yù)計(jì)，低收入群體較高收入群體更易被感染，因?yàn)樗麄儫o(wú)法大量減少移動(dòng)，而且他們?nèi)サ牡胤礁「鼡頂D，這也會(huì)增加感染風(fēng)險(xiǎn)。舉例來(lái)說(shuō)，相比高收入群體，低收入群體常去的便利店每平方英尺的人數(shù)要高59%，這里的顧客平均停留時(shí)間也要多17%。

　　通過(guò)模擬哪些人容易在哪些地方受到感染，論文作者還估算了不同的重新開(kāi)放策略的效果，他們認(rèn)為其模型可以為重新開(kāi)放的政策制定提供參考。例如，預(yù)測(cè)顯示，將場(chǎng)所占用率控制在其最大容量的20%，能減少80%以上的新增感染，但到店顧客總?cè)藬?shù)只會(huì)減少42%。