浸大推新冠個案分布地圖 實時數據 演算法分析染疫風險
原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室」
香港浸會大學團隊近日開發「香港新冠病毒熱點分析圖」，以直觀、實時及動態的方式，呈現新冠病毒感染個案位置的分布資訊。公眾可放大或縮小網上地圖，方便了解自身面對的健康風險，亦有助相關部門採取感染控制措施，以及分配醫療資源應對疫情；研究成果在今年舉行的「國際數據管理會議」與「國際超大型數據庫會議」上發表。
「香港新冠病毒熱點分析圖」的實時數據，來自政府的香港互動地圖儀表板，系統會就感染個案的數據作自動、實時的更新及計算。除了浸大計算機科學系系主任徐建良，該系副系主任蔡冠球、研究助理教授陳梓楠，澳門大學、香港大學等，亦有份共同開發地圖。
紅色範圍最「危」
團隊新開發的時空大數據分析演算法，令地圖解像度提高至1376乘960像素，並能以少於0.5秒的計算時間，處理100萬個數據點。至於不同地區的感染風險，會根據新冠病毒個案多寡，以不同顏色顯示出來，最低風險為紫色，最高風險則為紅色；地圖上不同顏色範圍的動態移動，代表過去7天確診者到訪地區風險水平的變化。
「核密度可視化」（Kernel Density Visualisation）計算工具，現時應用於時空數據分析層面上。徐建良指出，新開發的演算法及解決方案，可支援更多以「核密度可視化」為基礎的時空大數據分析工作，其應用令「香港新冠病毒熱點分析圖」功能大為提升，使之成為監察社區新冠病毒傳播風險的有用工具。
簡單而言，研究團隊開發的新演算法，配合漸進式可視化框架，產生持續的局部成像，以減少「核密度可視化」的運算時間。資料顯示，運用大規模數據集做實驗後，顯示新演算法的運算時間，較現有最先進方法快100倍。
資料處理速度快百倍
團隊有意把支援「核密度可視化」新演算法，應用於交通熱點偵測、景區人流控制、樓價可視化分析、實時氣象資源管理等其他範疇上。
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