近日出版的英国《自然·通讯》期刊发表了一个流行病学的数据模型，依据这个数据模型，可以在亚洲发现感染H7N9禽流感高风险的地区。该模型将对现在科学家监控和控制这个重要疾病的努力有所帮助。

　　H7N9是正粘病毒科所属的禽流感的一种亚型，其转移到人类感染后因病发期短、重症率与死亡率均较高而引发社会注意。据《自然—通讯》文章称，中国至今已经遭遇了两轮H7N9禽流感的影响，当中大多数的人类感染案例都被认为是在活禽市场中接触到被感染的禽类所导致的。一轮潜在新的H7N9大流行，正是一个重要公共卫生议题。由于H7N9在禽类上的感染症状不明显，同时亚洲的动物医学资源不足，导致主动监控活禽市场的效果不佳。

　　比利时布鲁塞尔自由大学的马里乌斯·吉尔伯特和他的研究团队，在调查中整理了中国活禽市场的详细普查，并且记录了人和禽类感染 H7N9的最新确诊案例。接下来，他们用这些数据和一系列地理及环境参数，开发出了一个详尽的数据模型，这个数据模型可以准确地预测中国活禽市场中的 H7N9禽流感的感染风险。

　　研究人员再把这个模型外推到整个亚洲，可以表明具有H7N9禽流感最高风险的地区，其中包括中国的一些还没有发现过H7N9的城市地区、孟加拉的广大地区、越南湄公河三角洲地区和印度尼西亚及菲律宾的部分地区。

　　和以往的研究相比，这项新成果通过使用更加全面的数据组和数据分析方法，有了新的超越，因而其能够协助优先安排相关地区的监控力量，对控制该疾病起到重要作用。