李国良、冯建华

项目简介：

了解疫情的时空分布变化情况，能让社会大众认知疫情，让决策者洞察疫情，进而有助于科学防疫，清华大学计算机系数据库实验室李国良教授团队研发了疫情可视化分析平台，通过这个平台，社会大众可以从时间和空间维度迅速地了解疫情的分布情况、每日新增各类病例的趋势、各个省市的治愈率和死亡率分布、患者的年龄分布和性别比例以及病例类型变化等情况。不但为社会大众提供了一个读懂疫情数据、了解身边疫情的平台，而且还为许多流行病学的科研人员提供疫情分析数据。团队还会继续完善该系统，并实现预测、模拟、辅助决策等功能，为疫情防控做贡献。

疫情可视化分析平台（2019-nCoV Visualization Dashboard）

首先，该平台设计了“疫情时空地图”，公众可以了解每天各省市地区“累计/现存确诊”、“治愈”和“死亡”病例的的变化情况，做到了一图知悉天下疫情大势！

疫情时空地图

其次，公众还可以与“疫情时空地图”进行交互，下钻到省市级别的地图，了解自己身边的疫情。下图以广东为例，用户点击中国地图里面的广东省区域，即可下钻到广东省级别，多维了解广东省的疫情分布情况。

疫情时空地图

每日病患新增情况

另外，该平台的“病患类型日历图”可以呈现每日治愈病患和死亡病患的比例变化情况，通过该日历图，公众可以了解到治愈比例不断扩大，治愈率不断提高。

病患类型日历图

为了让公众知悉自己身边的疫情情况（如附近有没有确诊患者），该平台还开发了小区疫情查询模块（https://ncov.deepeye.tech/community）。通过该模块，用户可以轻松地知晓附近的确诊人数。

疫情小区查询模块

截至2月20日，该平台的访问量已经突破十万人次，持续为社会公众提供稳定有效的疫情大数据分析结果和小区疫情查询服务。此外，该疫情可视化分析平台还整合到清华大学“水木汇”小程序平台，为校内师生提供更加便利的疫情数据可视化分析和小区疫情查询服务，受到校内师生的广泛好评。

李国良教授团队主要研究大数据融合、分析和可视化。此次提出的新冠肺炎疫情可视化分析平台不但为社会大众提供了一个读懂疫情数据、了解身边疫情的平台，而且还为许多流行病学的科研人员提供疫情分析数据。团队还会继续完善该系统，并实现预测、模拟、辅助决策等功能，为疫情防控做贡献。参与该系统研发的还包括清华大学研究生骆昱宇、赵天宇、余翔、张力兮和本科生李文博。

卡内基梅隆大学、香港大学、武汉大学和吉林大学的相关团队还基于该平台数据进行相关科研课题的研究。

系统链接：

https://ncov.deepeye.tech/

相关报道链接：

1.http://news.tsinghua.edu.cn/publish/thunews/10303/2020/20200228135032947620458/20200228135032947620458_.html

2.https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_6190886