在北京市海淀区学院路街道，每天中午12点，新冠肺炎密切接触人数、居家隔离人数、社区志愿者上岗人数、企业复工数量等9大类37个小类的社（小）区级防疫数据便会准时更新。街道全部29个社区85个小区的防疫综合指数排名实时显示在街道防疫指挥办公室大屏上，并按照高、较高、中、低风险和一般地区5个等级着色——“五色图”动态呈现出各社区、小区疫情防控综合态势。
这是北京邮电大学以学院路街道为试点打造的社区疫情防控等级管理系统，已于上周五上线。该校教师张兴、刘丹和张佳鑫等人组成了跨学科、跨专业的交叉领域科研攻关团队，绘制了精确到社区、小区的疫情防控等级“五色图”，直观反映当前街道的疫情风险、防疫压力等指标，并根据相应等级为社区的疫情防控与复工复产提供工作策略。
北京邮电大学教授张兴告诉记者，该系统依托时空大数据、城市计算、深度学习等技术，基于街道社区统一GIS平台建设，通过科技助力防疫工作智慧化、数据化和精准化。研发团队教师张佳鑫老师介绍，指标评价体系的核心思路是用基础数据库（社区人口密度、卡口、物业、楼门、地理位置等）结合实时事件数据（疫情数、居家隔离情况、企业复工复产情况），建立城市计算数据模型，从而计算出每个社区的疫情指数、防疫压力指数、防疫承受力指数，并结合社区情况制定相应解决方案，发挥“社区大脑”的作用。
“我们结合大数据，以可视化方式呈现社区防控风险级别，可有效联动相关部门，形成全流程街道级公共卫生事件应对机制，还可通过量表测量逐步指引后续工作，更为今后社区精细化治理打下基础。”学院路街道社区建设科科长赵雨竹说。