开源力量助力上海疫情信息可视化

2022年3月以来，上海本土疫情呈多点散发、多链并行、隐匿传播、快速蔓延态势，被报告的感染者主要为奥密克戎变异株BA.2分支，截至4月27日，总感染人数已超过54万。

为了向公众提供更直观的疫情信息，上海交通大学人工智能研究院、上海白玉兰开源开放研究院联合发起了“Shanghai COVID-19 ReOpen”开源项目，旨在通过收集并可视化上海市卫健委发布的官方数据，展现上海各区县疫情动态分布情况，并将其整理为机器可读的数据格式进行开源。

网站在疫情有效控制前每日更新并将增加时间轴和小区查询等功能。

ReOpen疫情地图：http://reopen.baiyulan.org.cn/#

数据和代码开源地址：https://github.com/Bai-Yu-Lan/SH-COVID19

整体分布情况

小区动态信息

昨日通报

1-7天通报

7-14天通报

大于14天通报

项目在发布一小时后，30分钟访问量超过500次。

同时，本项目正在开发大规模的智能体模拟系统（ABS），用于仿真上海市新冠肺炎传播演化过程。期望该项目的仿真和分析能够辅助上海在经济重启阶段的策略制定。

关键衡量标准：R_t分析

在流行病学中，感染的基本传染数表示为 R₀ （读作 R nought 或 R zero），指在没有外力介入，同时所有人都没有免疫力的情况下，一个感染到某种传染病的人，会把疾病传染给其他多少个人的平均数。^[1]。

一种疾病的潜在传播或下降存在三种可能性，取决于其R₀值：

如果R₀小于1，每一个现有的感染引起的新感染少于一个。在这种情况下，感染人数将下降，疾病最终会消亡。

如果R₀等于1，每个现有的感染引起一个新的感染。该疾病将保持活力和稳定，但不会有爆发或流行的情况。

如果R₀大于1，每个现有的感染会引起一个以上的新感染。该疾病将在人与人之间传播，可能会有爆发或流行。

例如，如果一种疾病的 R₀ 值为18，那么一个患有该疾病的人平均会传播给其他18个人。如果社区中没有人接种过该疾病的疫苗或已经对该疾病有免疫力，那么这种传播将继续下去。

世界卫生组织对疫情得到有效控制的关键衡量标准有效传染数（ R_t ）< 1 至少达两周^[2]。目前，上海的R_t 由高峰期的3.74 降低到了0.9，但小于1的时间还不足两周。

上海市及各行政区域每日新增感染及R_t 动态变化

（更新日期：2022-04-27）

本项目采取R语言工具包EpiEstim 来估计上海市及各行政区域的有效传染数变化趋势。EpiEstim是一个开源的R语言工具包，用来估计传染病传播过程中的时变传染数，已经被应用于埃博拉、寨卡病毒、新冠病毒传播场景中。

EpiEstim提供了在一段时间窗内估计稳定R_t 的方法，即R_t,τ，其中τ是我们可以预设的时间窗大小，随着时间窗 τ 的增大，我们估计的R_t,τ也会更加稳定。本项目设置时间窗 τ 为5天。

参考资料：

[1] Basic reproduction number, from Wikipedia 

[2] WHO: 在COVID-19背景下调整公共卫生和社交措施时的公共卫生标准

数据来源

本项目数据来源于上海市卫健委官方网站发布，包括本轮疫情期间各个区县以及上海市整体每日新增的确诊病例和无症状感染者的数量与居住地、解除医学观察无症状感染者人数、治愈出院人数等信息。

上述数据已在Github 开放，并授权在《木兰-白玉兰开放数据许可协议(MB-ODL-BY 署名 v1.0)》下，我们欢迎第三方下载并进一步利用数据。请第三方在成果中显示注明“数据来源自Shanghai COVID-19 ReOpen 项目，项目地址为https://github.com/Bai-Yu-Lan/SH-COVID19”。

研究团队

欢迎感兴趣的伙伴，加入“Shanghai COVID-19 ReOpen”开源项目的维护，共同推动数据的开放共享。

联系邮箱：[e-mail]

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