南京工業大學計算機科學與技術學院史本云教授團隊聯合香港浸會大學計算機科學系與中國疾病預防控制中心寄生蟲病預防控制所（國家熱帶病研究中心）共建的智能化疾病監控聯合實驗室，及時搜集疫情相關信息，追蹤相關數據，運用多源異構數據驅動的傳染病學模型和分析方法，針對武漢（新冠肺炎發源地）、北京、天津（京津冀地區）、深圳（粵港澳大灣區）、杭州和蘇州（長三角經濟區）6座典型城市，開展了新冠肺炎疫情的回顧性分析和趨勢預判，精準評估了不同復工場景下的疫情風險和經濟損失。

該研究針對新冠肺炎疫情發展期、控制期和恢復期的不同階段，以及不同城市的傳播特點（本地傳播為主/輸入病例為主），綜合考慮了各個城市內不同年齡段的人口分布和不同人群（如學生、上班族和老人）的接觸強度、接觸時長等，設計了居家場所、學校場所、工作場所和公共場所4種主要接觸場景。通過結合城市間的人口流動數據，構建了數據驅動的傳染病動力學模型，對不同城市不同干預手段下的疫情走勢進行了評估。在此基礎上，研究人員結合不同城市的GDP增長預期和產業結構，基于對未來數日各城市疫情走勢的研判，對下一階段有序推動恢復正常生產提出了若干建議并進行了相應的經濟損失評估。

據悉，該研究成果和建議已經通過國務院參事提交國家相關部門。