浸大通訊

新冠熱點圖實時呈現確診分布

2022年11月14日

及時和準確地掌握新冠病毒感染個案位置分佈資訊，有助衞生部門實行有效的感染控制措施和醫療資源分配，相關資訊亦可協助公眾了解健康風險。

浸大計算機科學系系主任徐建良教授領導研究團隊，開發了「香港新冠病毒熱點分析圖」，以直觀、實時和動態的方式，呈現新冠個案的地理位置分佈。該地圖採用由研究團隊新開發的時空大數據分析演算法，大大提高了解像度及成像速度。

新演算法提升大數據處理能力

「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。不同地區的新冠病毒感染風險，會根據新冠病毒個案的多寡，以不同顏色顯示，由最低風險的紫色，到最高風險的紅色。地圖上不同顏色範圍的動態移動，代表過去七天確診者到訪地區風險水平的變化。使用者可以放大或縮小地圖，以瀏覽更大或更小範圍地區的新冠病毒風險水平。

 要在地圖上以顏色顯示不同地區的新冠病毒風險水平，便需要就感染個案數據作自動和實時的更新及計算。現時應用於時空數據分析的「核密度可視化」（Kernel Density Visualisation）計算工具，可用作支援產生圖像，但「香港新冠病毒熱點分析圖」涉及數以百萬計大規模數據集的高解像度「核密度可視化」，一般統計及地理成像軟件工具均未能支援。此外，傳統的「核密度可視化」演算法，亦無法支援實時產生動態圖像。

為解決這些難題，研究團隊運用複雜性優化理論，開發出一套新的演算方法，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。團隊運用大規模數據集進行實驗，結果顯示新算法的運算時間，較現有最先進的方法快100倍。相關研究成果已於今年舉行的兩個大數據管理領域最頂級國際會議「國際數據管理會議」及「國際超大型數據庫會議」上發表。

「香港新冠病毒熱點分析圖」利用新的演算方法，令解像度提高至 1,376 x 960 像素（高清解像度），並能以少於0.5秒的計算時間處理100萬個數據點，表現遠比其他現有工具優勝。

掌握社區感染風險

 徐教授說：「新開發的演算法和解決方案，可以支援更多以『核密度可視化』為基礎的時空大數據分析工作。它的應用令『香港新冠病毒熱點分析圖』的功能大大提升，使之成為監察社區新冠病毒風險的有用工具，協助衞生當局及市民掌握資訊並採取有效抗疫措施。」

研究團隊包括計算機科學系副系主任蔡冠球教授、研究助理教授陳梓楠博士，以及澳門大學與香港大學的研究人員。團隊正探討把支援「核密度可視化」的新演算方法，應用於其他範疇的潛力，例如交通熱點偵測，景區人流控制，樓價可視化分析，以及實時氣象資源管理等。這項突破更有利「核密度可視化」日後更充份運用於其他研究領域。