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中科院深圳先进院尹凌丨数战数决，用大数据助力全民战“疫”
“最美科技工作者”系列报道
她，是入选2020年广东“最美科技工作者”的最年轻女性科技工作者。经历突如其来的新冠肺炎疫情，她躬身入局，用大数据助力全民战“疫”，践行国家科技力量的使命与担当；在巨大的科研压力之下，她矢志“把论文写在祖国大地上”，带领团队研究的多项成果成为广东省战胜疫情的坚甲利刃。她，是尹凌，也是这场战“疫”中的“幕后英雄”。
“数战”
2020年春节期间，新冠肺炎疫情席卷而来，如同阴霾笼罩荆楚大地，蔓延波及全国乃至国外，时刻牵动人心。1月15日，这天正好是尹凌的生日，她在接到疾控部门的电话后，义不容辞，便投入到前线“战斗”中。
本次新冠肺炎疫情发生后，在广东深圳，中国科学院深圳先进技术研究院（以下简称先进院）先进计算与数字工程研究所的尹凌团队便投入到紧张的研究中，开展了基于大数据的新冠肺炎传播风险与非药物干预措施的决策支持研究。应急期间，他们持续为各级疾控和政府部门提供决策支持，尤其是广东省与深圳市疾控与政府部门。
“1月22日凌晨，我们开始提供第一份研究报告，目前已向疾控及相关政府部门提供十余份报告。”尹凌讲述道。由于广东省疫情具有显著的输入性特征，为了及时提供“广东省各地市输入人口分析”报告，尹凌团队紧急与互联网企业和运营商沟通合作，结合武汉疫情与多源位置大数据，于1月23日提供了全省各地市的输入性风险地图。
由于疫情变化迅速而严峻，尹凌团队在春节期间开展高强度工作，即便是除夕、春节，无论昼夜，连续向省市疾控汇报基于多源大数据的武汉市乃至湖北省输入性人口与疫情风险分析等结果。
“数决”
疫情防控期间，在先进院的大力支持下，尹凌团队联合先进院生物医学信息中心李烨团队，根据疫情的发展情况及时调整分析手段与攻关重点。
在疫情早期，尹凌带领着团队利用大数据建模对短期输入性人流及疾病风险进行预测。随着疫情发展进入平台期，广东省各地市前期严防严控的效果已展现。尹凌团队通过交通大数据进行公共交通减流的模拟分析，提出不要忽视了复工人群公共交通出行的防控环节。
在疫情回落期，尹凌团队为省市疾控部门研发了疫情高发国家的输入性风险动态分析网站。进入疫情控制后的平稳期，该团队又马不停蹄地利用高精度仿真模型进行了城市内部疫情二次爆发以及开学的影响研究。研究结果表明，存在输入性风险的情况下，必须保持较高的防控水平才能有效防止疫情的二次爆发。
另一方面，团队正在开展基于可穿戴设备的新冠肺炎患者愈后跟踪评估研究。在抗击疫情的各个阶段，团队持续地为疾控相关部门提供科学决策依据。
知行合一
2006年，尹凌师从地理信息科学专家Shih-Lung Shaw教授，在美国田纳西大学攻读博士学位。2011年毕业后，她随即加入建院初期的中科院深圳先进院，致力于国内蓬勃发展的城市大数据研究领域，着重基于海量轨迹数据进行城市人群动态的分析与应用研究。
在实际科研工作中，尹凌认识到公共卫生领域对人群动态大数据分析的强烈需求，与深圳市疾控中心建立合作关系，带领团队在六年间持续开展了基于人群动态大数据的深圳市登革热、流感扩散模拟与精准防控研究，为深圳市相关疾病的防控提供了前沿的技术支持。
在此次抗击新冠肺炎疫情之前，因大数据建模技术优势以及长期以来与疾控部门的密切合作，于今年1月7日联合广东省疾控中心协商建立了“广东省疾病预防控制中心——中国科学院深圳先进技术研究院联合实验室”，推进数据智能在公共卫生领域的创新实践。
秉承深圳先进院“梦想成就未来，应用创造价值”的理念，尹凌及其团队用实际行动践行了“知行合一”的科研精神，在新冠疫情期间及时地为相关疾控和政府部门的防控工作提供了一系列大数据支持的重要参考依据，为我国抗击新冠疫情竭力贡献自己的力量。
尹凌
中国科学院深圳先进技术研究院先进计算与数字工程研究所副研究员
尹凌及其团队用大数据助力疫情防控阻击战，持续为相关部门提供科学决策依据。在疫情早期，利用大数据建模对短期输入性人流及疾病风险进行预测。随着疫情发展进入平台期，通过交通大数据进行公共交通减流的模拟分析，提出不要忽视复工人群公共交通出行的防控环节。在疫情回落期，为省市疾控部门研发疫情高发国家的输入性风险动态分析网站。进入疫情控制后的平稳期，又马不停蹄利用高精度仿真模型进行城市内部疫情二次爆发以及开学的影响研究。
海报丨广东科技报社融媒体团队出品
编辑丨李婉欣图片丨受访者、深圳先进院提供
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