核心提示：科技日报北京11月11日电（记者张梦然）英国《自然》杂志10日发表了一项根据美国大数据开展的流行病学建模研究，结果显示，重新开放餐馆、健身房、咖啡馆和酒店会带来最大的新冠病dupoison传播风险。模型显示，降低这些场馆的使用率，或能让预测的感染人数大幅降低。为了评估人类移动的变化会如何改变新冠病dupoison的传播，美国斯坦福大学研究团队此次利用美国的移动电话数据（采集自2020年3月1日至5月2日），绘制了不同社区中数百万人的移
美预测新冠病dupoison传播高风险场所
科技日报北京11月11日电 （记者张梦然）英国《自然》杂志10日发表了一项根据美国大数据开展的流行病学建模研究，结果显示，重新开放餐馆、健身房、咖啡馆和酒店会带来最大的新冠病dupoison传播风险。模型显示，降低这些场馆的使用率，或能让预测的感染人数大幅降低。
为了评估人类移动的变化会如何改变新冠病dupoison的传播，美国斯坦福大学研究团队此次利用美国的移动电话数据（采集自2020年3月1日至5月2日），绘制了不同社区中数百万人的移动轨迹。他们将这些数据与一个新冠病dupoison传播模型相结合，从而确定了潜在的高风险场所和危险人群。他们的模型准确预测了10个最大都市区（如芝加哥、纽约市和旧金山）的每日确诊病例数。
这些移动数据的精细度，让研究人员可以模拟人们常去的20个类别近55.3万个不同地点的每小时感染情况——这些地点也被称为“兴趣点”（points of interest）。模型预测，这些地点中的少数，如全服务餐厅，贡献了大部分的感染病例。
研究人员举例说，在芝加哥都市区，10%的“兴趣点”贡献了全部“兴趣点”预测感染人数的85%。该模型还预计，低收入群体比高收入群体更容易被感染，因为他们无法大量减少移动，而且他们去的地方更小更拥挤，这也会增加感染风险。举例来说，相比高收入群体，低收入群体常去的便利店每平方英尺的人数要高59%，这里的顾客平均停留时间也要多17%。
通过模拟哪些人容易在哪些地方受到感染，研究人员还评估了不同的重新开放策略的效果。他们认为，这一模型可以为制定重新开放政策提供参考。
例如，模型预测显示，将场所使用率控制在其最大容量的20%，能减少80%以上的新增感染，但到店顾客总人数只会减少42%。
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