推測各區發病風險 理大新技術預警疫情

疫下出現各種新常態，每天確診數字走勢備受關注。理工大學智慧城市研究院的研究團隊，研發預測新冠疫情走勢的技術，成功通過患者的發病日期和到訪地點，推測各區的發病風險，提前預警，主動抗疫；連同以科技解決問題，促進本港智慧城市發展的系列發明，上月更在日內瓦國際發明展奪得金獎。　本報記者

團隊研發「新冠疫情發病風險時空預測」技術，通過收集確診患者發病日期、到訪地點等，可推測各區發病風險；同時研發大數據平台，以「擴展的加權核密度模型」對新冠疫情發病風險作時空預測，記錄大灣區病例之餘，針對本港分成二百九十一個的小規劃統計區，顯示未來三天有機會發病個案地區分布，準確度達八成半。

領導團隊的理大智慧城市研究院院長史文中舉例指，本港在本月十六日錄得多宗確診，平台在五天前，已預警新界西個別地區發病風險高，結果成功估算十三日該區兩人會發病，顯示技術有助預測疫情趨勢，有助制定防控策略，「特點之一是收集發病日期，比確診來得早四至五天，有助更主動抗疫。」

準確度達八成半

另外，團隊的同系列發明「三維移動測圖系統」，則惠及建築與規劃，使用者攜帶裝有雷射感應器和光學相機的特製背包，可為身處環境和建築物，測繪三維空間數據，精準至厘米單位。收集所得的點雲數據，更可分析建築物大致使用的建築材料，亦採用同步定位與測圖技術（SLAM），不受全球定位系統（GPS）訊號強弱限制。

「三維移動測圖系統」有利使用者穿梭戶內戶外時，實時和連續收集數據，較傳統方式節省幾倍時間。技術有助舊樓維修和管理，規劃走火路綫；團隊冀在日常生活引入科技解決問題，促進智慧城市發展。

系列另一發明為「人工智能遙感目標識別」，通過衞星和無人機高空拍攝後，系統經「訓練」可自動識別相中不同建築物，而在特定時間再為同一位置拍照，系統能分析土地用途變化等。技術更獲土木工程拓展署採用，了解山坡滑動軌迹以評估山泥傾瀉風險，精準度高達九成。

《星島日報》