钟南山院士团队发文:疫情发展将在4月底趋于平缓【微发信息网】
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钟南山院士团队发文:疫情发展将在4月底趋于平缓

   日期:2020-03-04 01:19:50     来源:广州日报    浏览:3    评论:0    
核心提示:  近日,钟南山院士团队在Journal of Thoracic Disease发表“基于SEIR优化模型和AI对公共卫生干预下的中国COVID-19暴发趋势预测”的文章。

  近日,http://hangqing.feifanfafa.com/redian/hq/ 钟南山院士团队在Journal of Thoracic Disease发表“基于SEIR优化模型和AI对公共卫生干预下的中国COVID-19暴发趋势预测”的文章。

钟南山院士团队发文

钟南山院士团队发文

  该团队通过建模分析,预测截至4月底国内疫情现存确诊病例高峰(非累计确诊数)不高于7万例,湖北不高于52000例,广东和浙江不高于1200例。截至2月底,真实的流行数据均在这项研究的预测范围内。

  该团队还推测出疫情在国内于2月下旬达到高峰,4月底趋于平缓,并指出如管控措施推迟5天实施,国内疫情规模预估扩大至3倍。而如果减低武汉管控力度,湖北可能在3月中旬出现第二次疫情高峰并延续至4月下旬。

  这项研究结果证实了1月23日起我国实施的公共卫生干预措施有效控制了疫情的发展,并提出严格的防控措施如“早期筛查”最好实施至2020年4月底。

  选湖北、广东和浙江三省数据建模

  2月10日,湖北省、广东省和浙江省COVID-19的确诊病例分别为31728例、1177例和1117例,钟南山院士团队选择了确诊病例数最多的这三个省份进行研究。三个省份的数据跨度略有不同,其中,浙江省和广东省的数据涵盖了从2020年1月17日(首次报告发布之日)到2020年2月9日的24天,而湖北省的数据涵盖了自2020年1月11日至2020年2月9日的30天数量。

  在这项研究中,钟南山院士团队将2020年1月23日前后的人口迁徙数据,以及最新的新冠肺炎流行病学数据整合到经典传染病学预测模型(SEIR)中并得出流行曲线。此外,该团队还用基于2003年SARS的数据进行训练的人工智能(AI)方法来帮助预测这次疫情的流行趋势。

  预测曲线与真实流行趋势相吻合

  为了应对暴发的疫情,我国各地陆续启动一级应急响应(最高级别公共卫生响应),在全国范围内实施了管控措施。除了封锁武汉及其他邻近地区以外,还要求必须严格报告往返湖北省的情况。同时,不鼓励湖北居民返回工作地,而且即便是经过武汉的非湖北居民,也被要求进行14天的自我隔离。

  然而,武汉封城的有效性和必要性受到了质疑,也有报道称这样的做法是否太晚。比如,有学者预测,如果不采取控制措施,武汉的疫情规模将在1月25日达到17.5万例,疫情将在4月达到高峰。另一项预测则指出在没有控制措施的情况下,疫情规模将在2月4日达到高峰,可高达19万例。值得注意的是,他们预测到在武汉大规模封城的情况下,中国其他城市也仍将经历与武汉相似的疫情增长。然而,事实并非如此。广东和浙江是受影响仅次于湖北的两个省份,仅占全国PCR确诊病例的6.6%。与武汉相比,这两个省控制措施出台相对较快。因此,相比于湖北,这两个省疫情增长放缓,说明了隔离和管控措施是有效的。

  截至2月底,国内真实的疫情流行趋势已证实与这项研究的预测曲线相吻合。该研究还测算出,如果延后5天执行控制措施,将使疫情规模增加至3倍。

  研究局限性:无法考虑季节改变等影响

  钟南山院士团队在这项研究中强调的另一个关键点是,放缓湖北省的检疫限制将导致新的易感人群涌入,即春节后返程人员,将导致湖北省的疫情在3月11日左右出现另一个小高峰。所以,大量资源应被运至湖北省来建设新的医院和检疫中心,以改善医疗护理及减少暴露风险。以上所有的措施都可能减少传播,并有助于缓和二次高峰出现的影响。

  基于早期的估测,这项研究的模型使用了7天的潜伏期。有报道指出潜伏期到症状发作的中位时间是3天,而病毒的潜伏期可以从0到24天不等。于是,研究团队测试了该模型对不同潜伏期的敏感性,结果发现较短的潜伏期会加速疫情高峰,但不会对疫情规模大小产生显著影响。

  该团队在文章中也坦言研究存在的局限,比如:研究过程中用于机器学习的SARS流行病数据是来自2003年4月至6月,对于长期的预测来说这是个有限的数据库。这项研究的另一个局限性是无法考虑季节的影响。研究人员指出,季节改变带来的气温升高对于广东非典疫情的消失很重要。如果气温变化也适用于COVID-19,那么广东的疫情将比浙江和湖北消失得更早。http://hangqing.feifanfafa.com/redian/

  文字整理:广州日报全媒体文字记者翁淑贤

原标题:钟南山院士团队发文:疫情发展趋势与预测吻合
 
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