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2020年2月6日，浙江大學公共衛生學院開發的疫情預防平臺（http://epp.zju.edu.cn/）正式上線。平臺以“公眾科普”“疫情動態”兩大板塊，幫助公眾聚合新型冠狀病毒感染的肺炎疫情最新進展、科學防疫知識和實用工具。 在公眾科普板塊，平臺從“疫情科普”“防護指南”“實用工具”三大欄目入手，力求準確、權威、生動地向公眾傳播防控疫情的科學知識。由浙大公衛學院原創的科普動畫和防疫短片也在這里集中呈現，做到“疫情不解除，科普不掉線”。疫情動態板塊為使公眾及時了解疫情，除了全國疫情地圖之外，針對浙江本地居民特別推出了浙江省疫情地圖和杭州市疫情地圖。同時，增加統計每日新增確診病例增幅，便于大眾了解疫情控制趨勢，減緩緊張情緒。平臺除常規的鏈接方式進入外，還特別在浙大釘浙江大工作臺“疫情防控”板塊中設立入口，可通過點擊“公衛疫情臺”直接進入。也可通過支付寶搜索“大學課堂”，選擇“疫情專區”或在支付寶腰封處點擊“抗擊肺炎專區”，進入選擇“不出門也能學”板塊進入平臺。 平臺地址：http://epp.zju.edu.cn/45339/list.htm

湖南大學設計藝術學院數據智能與服務協同實驗室（DISCO Lab）發起并聯合湖南大學嵌入式與網絡計算湖南省重點實驗室、國防科技大學高性能計算國家重點實驗室、中山大學大數據與計算智能研究所等科研單位師生，歷時十天，從無到有、響應關切，快速開發上線了“急物幫”疫情公益微信小程序，助力社區居民應急生活物資供需和網格化管理。 解決的主要困難：為民眾提供物資供應信息，助力防疫工作；搜集物價線索，信息透明公開；線上線下結合，實體虛擬融合。基本功能：結合地理位置收集物資信息，構建周邊物資數據庫；搜索周邊物資信息，規劃購買行程；發布物資求助信息，從線上社區中獲得反饋。 

“喂！何老師，鄖陽的疫情不斷發展。您能否幫忙研發軟件為政府科學決策提供支持？”1月28日，農歷大年初四，中國石油大學（華東）海洋與空間信息學院青年教師何亞文的手機突然叫了起來。對這個求助電話何亞文并不陌生，打來電話的是湖北省十堰市鄖陽區扶貧辦負責人，目前是疫情防控指揮部成員。2017年初以來，何亞文一直通過扶貧辦為當地精準扶貧工作提供大數據支持。從這一刻起，遠在山東青島的何亞文科研團隊投入了一場遠程監控鄖陽新冠肺炎疫情的戰斗，以大數據為當地戰“疫”提供強有力的智力支撐。疫情就是命令，兩天研發出“鄖陽疫情”APP鄖陽，位于湖北省十堰市，轄區64萬人，占地3863平方公里，下轄16個鎮、5個鄉、1個林場和1個經濟開發區的地區。2月初以來，這里也成為全國抗擊新型冠狀病毒肺炎疫情的主要戰場之一。“疫情就是命令，防控就是責任。”何亞文清楚地記得兩天前習近平總書記在中共中央政治局常務委員會會議上的講話。彼時，新型冠狀病毒肺炎疫情已從武漢蔓延開來，湖北省各市州均成為重災區。放下電話，何亞文火速召集團隊，討論研發方案，開始了網絡協動、遠程辦公。幾位研發核心成員過年回農村老家，沒有電腦，只能滿村跑去借。研究人員的這種拼勁讓鄰居們很是贊嘆，得知他們是在研究抗擊新冠肺炎的“高科技產品”時，更是由衷敬佩，熱心提供了“包吃包住”的一條龍服務。團隊核心成員胡嘉良，家里孩子剛剛6個多月，只有妻子兩個人帶孩子。胡嘉良每天都堅守到凌晨，直至鄖陽的數據發過來，處理完才能休息，一天24小時幾乎是連軸轉。僅用兩天的時間，何亞文團隊便完成疫情數據收集、數據分析、建立了疫情數據庫，完成了“鄖陽疫情”APP的開發和“鄖陽疫情專題地圖”的制作。地圖與APP實時聯動實現精準管理，14日以來無新增早在2017年，何亞文和他的團隊就開始了大數據扶貧的探索，并先后研制了面向建檔立卡貧困戶管理的“扶貧通”平臺、面向駐村工作隊員的“四雙幫扶”APP平臺以及面向政府領導決策指揮的“精準扶貧大數據監管平臺”，為鄖陽的精準扶貧工作提供了成熟的技術支持與服務。“這一次抗擊疫情，我們這些平臺和數據再次彰顯了其力量。” 何亞文介紹，基于前期精準扶貧工作對全區人口的普查數據和全區高精度地圖數據，“鄖陽疫情”APP和“鄖陽疫情專題地圖”得以快速研發和制作，并實現了實時聯動，對全區疫情數據動態變化進行監控、展示與分析。“我們從網上看到的疫情地圖一般是省、市、區（縣）一級，而‘鄖陽實時疫情專題地圖’則到了鄉鎮、村、戶一級。”談及地圖和APP的創新點，何亞文認為這次研發的軟件其首要顯著特征就是建立在大數據基礎上的到村、到戶精準顯示，二是APP和地圖實時聯動，從多尺度時空動態地圖上看，確診病例、新增病例等信息以及其多日的動態變化過程。2月1日的統計，鄖陽自武漢返鄉人員就多達7000多人，其中發熱人員近100人，形式非常嚴峻。鄖陽當地各級政府正是借助何亞文研發的APP和地圖進行疫情研判、指揮調度，做到科學防治、精準施策，很好地實現了以社區（村）為單元的返鄉人數、武漢返鄉人數、發熱人數、確診病例的核查與管理，有效控制了疫情的輸入、傳播和蔓延，實現了疫情登記全覆蓋、疫情監測全過程、疫情管理數字化、疫情研判科學化。自2月14日以來，全區已多日無新增確診病例。“戰疫+扶貧”，本底大數據要為脫貧攻堅再發力三年前，何亞文和他的團隊聯合中國科學院地理科學與資源研究所專家團隊，赴鄖陽進行精準扶貧工作的綜合診斷服務。其間，團隊圍繞“三率一度”等指標開展入戶調研，走遍了鄖陽的所有鄉鎮的重點貧困村、重點貧困戶，與鄖陽各級政府及百姓建立了深厚的情誼。“通過對各類數據的綜合分析，我們不僅可以確立疫中、疫后的處置方案，還可以明確疫情對各項扶貧工作，甚至對每一個貧困家庭的影響。”在何亞文看來，這次突發的疫情監控軟件開發，既是戰“疫”，更是為后期扶貧發力進行大練兵。在幾年的精準扶貧工作中，何亞文團隊建立了一整套效果顯著的面向村一級的管理機制，特別是收集了龐大的本底數據。何亞文記得習近平總書記在中央全面深化改革委員會第十二次會議的講話：要鼓勵運用大數據、人工智能、云計算等數字技術，在疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等方面更好地發揮支撐作用。同時也要健全公共衛生服務體系，加強農村、社區等基層防控能力建設。據了解，疫情APP還被應用在山東省臨沂市扶貧和疫情防控工作中，基于臨沂市前期的扶貧工作，疫情APP的部分功能主要實現了全市涉農企業的復產復工情況的監控與調度。該工作得到了扶貧辦及農業農村局主要領導的肯定和認可。“未來，我們將研判疫情對精準扶貧工作的影響，便于當地采取進一步的幫扶措施，保障脫貧攻堅工作的順利完成。”何亞文對未來的科技扶貧有了更新的期待，“我相信，有了這些機制和數據的支撐，大數據管理將不止在疫情防控方面，在鄉村振興、鄉村治理等方面也必能取得很好的效果。”

防控云是北京郵電大學專門為社區疫情防控研制的技術支撐平臺，主要由云平臺、小區防控APP、街道統計報表和決策大屏、區級統計報表和決策大屏、市級統計報表和決策大屏等五個部分構成。該平臺實現了對社區居民信息的收集與管理、社區居民出入的管控與記錄、社區訪客出入的管控與記錄，并提供面向社區、街道領導的查詢和統計功能，極大支撐和解決了目前小區的疫情管控工作。 云平臺已經在鄭州市二七區、鄭州航空港實驗區、許昌市城鄉一體化示范區、深圳市南山區開展了試點示范工作。

2020年2月15日，同濟大學牽頭建設的上海自主智能無人系統科學中心新冠肺炎疫情防控科研攻關團隊研發的第一套疫情防控智能識別系統（Tongji NCP-AIS），在同濟大學四平路校區大門口開始試運行，可快速識別人流中個體感染者的風險。 科研團隊利用人工智能、大數據、人臉識別、溫度識別、動作識別等技術，可實現人臉識別、心率監測、呼吸監檢測、門禁聯動、門禁數據智能更新、咳嗽檢測和語音播報，讓人工智能技術在疫情防控期間發揮更大的作用，減輕學校相關管理人員的工作，實現疫情期間高效的校園安全管理。系統針對大規模人群，可以自動發現體溫不正常個體，實現拍照和跟蹤，以及提醒功能。

上海交通大學電子信息與電氣工程學院俞凱教授聯合蘇州思必馳信息科技有限公司開發了“疫情防控機器人”。依托語音識別、合成、理解和對話管理等人工智能（AI）技術，結合新研發的疫情排查對話邏輯和話術，機器人根據設定向社區居民主動宣教疫情防控知識，遇不適居民還會提醒就醫。 2020年1月27日起，“疫情防控機器人”供社區和有關部門免費使用，已為江蘇、山東、重慶、湖北、北京、浙江、四川、湖南、上海等多地提供服務，對話機器人自動接通10余萬戶，訪問結果直接生成數據報表供社區。

南開大學統計與數據科學學院黃森忠教授團隊在新冠肺炎疫情控制策略研究中不斷取得進展。該研究通過梳理新冠肺炎疫情發生的核心時間線脈絡，分析新冠肺炎的流行病學參數，并將其與SARS（非典型肺炎）和MERS（中東呼吸綜合征）比較，經過建模分析，最終對新冠肺炎疫情控制的拐點、流行時間跨度、最終規模及復工風險等作出評估預測。  新冠肺炎每日新增治愈人數與新增確診人數比值隨時間變化的時序圖 該工作基于傳播動力學及普適SEIR模型進行建模，通過“南開大學智英健康數據研究中心”開發的程序EpiSIX，實時跟蹤國家衛健委及各地衛健委自2019年12月12日以來發布的確診病例數據，對新冠肺炎疫情的流行趨勢進行研判，對疾控策略的效率進行評估，并將相應建議提供給疾控方參考。 該研究團隊從2020年1月30日持續發布疫情傳播預測(至2月29日每3天發布一次，共11期；從3月3日起每5天發布一次，共3期)，并根據疫情變化，及時調整預測評價指標及預測目標(如疫情最后規模及“沒有本地新增病例”的事實終結時間點)。該研究項目由南開大學新型冠狀病毒應急科研專項、國家自然科學基金和國家科技重大專項予以支持，并得到了教育部、國家衛健委等的支持指導。研究成果已在線發表于《中國科學：數學》。

2020年1月25日，中山大學公共衛生學院陸家海教授聯合美國哥倫比亞大學W. Ian Lipkin在bioRxiv預印版平臺發表文章研究From SARS-CoV to Wuhan 2019-nCoV: Will History Repeat Itself?，通過2002-2003年SARS疫情的數據模擬了武漢新型冠狀病毒2019-nCoV的流行數據。 根據此研究模型估計，2019-nCoV病例的累計計數約為SARS總數的2-3倍，預計發病高峰將在2月初或中期。在應對方面，應該限制或禁止區域性遷移，以防止超級傳播者的出現和移動，同時迫切需要在全國范圍內加強監控并采取有效措施來控制這種流行病。

當“肺炎”、“武漢”的搜索熱度居高不下、當病毒從湖北逐漸擴散至全國、當不斷攀升的疫情數字、成為我們每天密切關注的焦點。數據可直觀反映疫情發展現狀，對“科學防疫”極具研究價值，參照已有的疫情樣本數據，我們迫切需要用大數據可視化的思維，去分析、思考、總結，直至戰勝這場疫情。隨著新型冠狀病毒所引發的肺炎迅速蔓延，政府、各大企業乃至我們每一個人都加入了這場驚心動魄的阻擊戰。春節前后，北京大學可視化與可視分析實驗室的老師和同學們，也在一直密切關注著疫情狀況，希望通過專業的技能儲備、以及可視化領域的科研經驗，在獲得公開數據的條件下，將疫情數據以多種形式呈現和傳達給社會大眾。根據全國各省市的每日新增確診病例數量，北京大學可視化與可視分析實驗室制作了疫情變化晴雨表，用方塊代表了每個地區每日的新增確診人數，方塊的大小用于表示具體的數量，方塊的顏色表示和前一天比較，是否有更多的新增確診病例。在晴雨表中，可直接看到各地區疫情發展趨勢、同一天各地區疫情變化對比，幫助用戶快速識別上升或下降的地區。

2020年3月5日，復旦大學在medRxiv預印本上發表了題為COVID-19 Epidemic Outside China:34 Founders and Exponential Growth 的回顧性分析的研究成果。該文章以2020年1月21日到2020年2月28日以來世衛組織公布中國境外的確診病例數為基礎，建立了一個回歸數字模型，通過這個模型，該研究估計在病毒開始傳播到中國之外時，大約有34個未被發現的國外傳播的初始病例。他們推測34個病例可能屬于輕癥患者，因此沒有前往醫院救治。而且中國外COVID-19從一開始就穩定的遵循近似指數型增長模型，每19天患者數量增長10倍，顯示出并沒有強有力的干預措施。作者呼吁全球借鑒中國與新加坡的經驗采取有力的公共衛生措施。