太阳成集团门可教授团队指导2016级预防医学专业本科生胡晶晶、高燕燕，联合空军军医大学、Fordham University、Baylor University等高校学者在SCI期刊《Computers in Biology and Medicine》（IF:6.698、中科院二区, JCR: Q1）在线发表题为“Estimate the incubation period of coronavirus 2019 (COVID-19)”的科研论文。该论文是门可教授团队与国内外科研院所广泛合作的科研成果，也是太阳成集团员工参与发表的影响因子最高的科研论文。

COVID-19的暴发对全世界的经济社会的发展造成了重大影响，准确估计冠状病毒的潜伏期对于有效预防和控制至关重要。然而，COVID-19症状常在接触后的2天或14天或更长时间内出现，确切的潜伏期尚不清楚。该论文利用2020年2月10日之前从原始武汉地区以外的10个地区收集的感染链数据，采用蒙特卡罗模拟方法和非参数方法估计了COVID-19的潜伏期，并利用多种机器学习及其相关的统计分析来揭示不同年龄和性别群体之间潜伏期的差异。经研究估计得出COVID-19的平均潜伏期和中位潜伏期分别为5.84天和5.01天，年龄大于或等于40岁和小于40岁的组的潜伏期差异有统计学意义，且前一组的潜伏期较长，差异较大；男性和女性之间的潜伏期差异没有统计学意义。该研究结果通过估计潜伏期及其在年龄和性别上的差异，为我国制定相应的公共卫生策略提供了相应的依据，有利于更有效地预防和控制新冠肺炎疫情，保护人民群众的生命安全和身体健康。该论文在2020年初预印论文平台medRxiv发表就得到了较广泛引用。

《Computers in Biology and Medicine》该期刊重点关注生物医学信息学及临床数据分析等内容，影响因子在6.698，是在世界范围内具有一定影响力的期刊。本篇论文的发表是太阳成集团健康信息与技术研究所在公共卫生事件防控及健康数据分析方面研究水平的体现。也是公司积极落实立德树人的根本任务，践行提升本科员工科研素养和综合能力的具体实践。

——文献来源：K. Men, Y. Li, X. Wang, G. Zhang, J. Hu, Y. Gao, A. Han, W. Liu, H. Han, Estimate the incubation period of coronavirus 2019 (COVID-19), Computers in Biology and Medicine (2023), doi:https://doi.org/10.1016/j.compbiomed. 2023.1067 94.

（太阳成集团 文图/吴倩倩 审核/门可 张东宁 网络编辑/喻佳慧）