利用手机数据追踪城市传染

一项新的研究表明，城市内的日常出行——尤其是通勤——是影响城市环境中某些疾病传播的一个重要因素。

该研究由麻省理工学院(MIT)的研究人员共同撰写，使用汇总的手机数据追踪登革热(一种蚊媒病毒)2013年至2014年在新加坡的传播。虽然许多研究都将人类旅行与疾病的远距离传播联系起来，但目前的发现以其细粒度而引人注目，即在较短的距离和时间内追踪传染病的传播路径。

未来的研究需要确定这些发现是否也适用于空气传播疾病，如流感。

“在城市范围内，人类的流动性是病媒传播疾病流行的一个重要因素，”一篇概述该研究结果的新论文的通讯作者Emanuele Massaro说。他指出，这种新方法意味着，研究人员在全市范围内研究这个问题时，“不需要非常详细地追踪可能侵犯隐私的个人，但(仍然可以)使用捕捉移动的关键方面的模型:通勤。”

这篇题为《评估城市环境中人类活动与蚊虫传播疾病之间的相互作用》的论文发表在《自然科学报告》上。作者是瑞士洛桑联邦理工学院城市系统人-环境关系实验室(HERUS)的科学家Massaro;Daniel Kondor，新加坡-麻省理工研究与技术联盟(SMART)的博士后;以及麻省理工学院Senseable City实验室主任卡洛·拉蒂。

为了进行这项研究，研究人员调查了在2013年和2014年两次登革热爆发期间，不同的人体运动模式如何与登革热的传播相适应。登革热由蚊子传播给人;据估计，全世界每年有5000万人感染艾滋病，导致约50万人住院治疗，2.5万人死亡。

考虑到登革热在新加坡传播的健康数据，研究人员在这段时间里创建了这个城市国家的四种人类移动模型。这些模型使用了关于每个人估计的蚊子数量和蚊子叮咬率的数据。然后研究人员评估哪种移动模式最适合疾病的传播。

第一个模型使用了2011年以来230万新加坡人的匿名通话记录，显示了典型的人口流动模式;相比之下，第二种模型假设的是随机运动;第三个模型使用一个常见的概率分布来估计人们的日常移动;第四种模型使用人口普查数据显示家庭所在地，然后应用之前由学者开发的城市移动范例(“辐射模型”)来估计在新加坡的旅行。然后，研究人员对每个模型进行了一系列模拟。

考虑到蚊子的数量和感染率，学者们发现这四个模型中的两个——一个使用移动电话数据，另一个是“辐射”模型——表现最好，始终近似于登革热病例在疫情爆发期间的空间分布。

研究人员采用了一种用于图像处理的度量来量化感染病例的模拟快照与实际结果之间的差异;如果两张感染地图相同，模型得分为1分，如果两张地图没有共同点，模型得分为0分。每周对模型和实际结果进行比较。随着时间的推移，两个最佳模型的平均得分都略低于0.8分;运动概率分布模型得分略低于0.7;而随机运动的模型表现最差，低于0.6。

这些发现加强了日常活动的重要性——尤其是普通的家庭工作通勤——对疾病传播的影响。研究人员估计，大约80%的工作居民在新加坡的不同地区生活和工作。

研究人员认为，考虑到对暴发地点和这些通勤模式的了解，这些发现为公职人员提供了一些有用的应用。

Kondor说:“当局将能够识别哪些城市地区有更高的传染风险，”他补充说，官员们可以制定政策，从“集中资源控制蚊子数量，到通知市民，以便他们能够更加警惕(帮助)预防。”

需要明确的是，登革热来自蚊子本身，不会在人与人之间面对面传播。因此，由于更多的人进入蚊子出没的地区，例如在上班途中，感染的风险可能会更高。

拉蒂说，注意这种区别“至关重要”。因为“疾病传播并不依赖于人与人之间的面对面接触，而是他们随后呆在同一区域，”在这种情况下，通勤的影响可能不同于观察到的空气传播疾病，如流感。

拉蒂说:“我们预计这类疾病(如流感)的传播将会有不同的模式。目前的研究结果在多大程度上适用于这一模式，这是一个有趣的问题。” 

Ratti在这两种情况下,所观察到的,“这样的研究是非常必要的,的增加由世界卫生组织流感大流行警告和上个月发布的全球卫生安全指数,表明许多国家有缺点的能力预防、探测、和应对疾病暴发。”

马萨罗认为，这类研究可能被证明“对发展中国家特别重要”，他说，目前的研究可以扩展到进一步研究官员在未来疫情爆发时可能提供的精确选择。

他表示:“下一步，我们将致力于开发模型和数据驱动的监测系统，以发现最安全的城市通勤路径。” 

这项研究的部分资金由洛桑联邦理工学院的HERUS实验室、瑞士Mobiliar公司、ENAC 2018探索性拨款、洛桑联邦理工学院的生境研究中心以及麻省理工学院Senseable City实验室提供。