MIT SEIR模型:有必要將疫情隔離政策延續(xù)到2022年
隨著特定國(guó)家病例數(shù)的減少,預(yù)測(cè)模型從指數(shù)呈現(xiàn)模式(表明病毒呈指數(shù)傳播)過(guò)渡到線性呈現(xiàn)模式(表明感染趨于穩(wěn)定)。意大利的病毒傳播曲線在4月初開(kāi)始進(jìn)入這種線性模式。SEIR同時(shí)預(yù)測(cè)美國(guó)將在4月15日至20日之間進(jìn)行類(lèi)似的傳播過(guò)渡,這也與美國(guó)衛(wèi)生計(jì)量和評(píng)估研究所的預(yù)測(cè)成果不謀而合。
該模型還預(yù)測(cè),在感染率進(jìn)入停滯期之前,美國(guó)的感染人數(shù)將達(dá)到60萬(wàn)之多!叭绻覀兎潘蓹z疫措施,可能會(huì)導(dǎo)致災(zāi)難。如果美國(guó)過(guò)早放松檢疫措施、開(kāi)城復(fù)工,模型預(yù)計(jì)感染的人數(shù)將指數(shù)型飆升。”MIT研究團(tuán)隊(duì)擔(dān)憂地說(shuō)道。他們根據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)一步得出,考慮到病毒潛在的持續(xù)性影響,隔離政策極有可能持續(xù)到2022年,這也就意味著人們的生活會(huì)受到長(zhǎng)期改變。
團(tuán)隊(duì)將發(fā)病潛伏期、癥狀持續(xù)時(shí)間、死亡率、地方性人口密度和人口運(yùn)動(dòng)傾向的函數(shù)參數(shù)也加入到數(shù)據(jù)子集中,在持續(xù)52周(364天)的75次模擬過(guò)程中,預(yù)測(cè)結(jié)果顯示,那些將感染率控制到5%至10%區(qū)間的社區(qū)都經(jīng)歷了一個(gè)較低的感染峰值,即數(shù)據(jù)曲線圖上存在一個(gè)下陷的小陡坡,這表明隔離政策已在發(fā)揮實(shí)效。
另外,MIT國(guó)際研究小組利用百度提供的人口移動(dòng)數(shù)據(jù),得出了COVID-19在中國(guó)城市中傳播的數(shù)據(jù)曲線。他們發(fā)現(xiàn),在實(shí)施隔離控制和遏制措施后,有19例病例的傳播率和其地理移動(dòng)性之間的相關(guān)性開(kāi)始下降,與此同時(shí),大多數(shù)地區(qū)的病例增長(zhǎng)率呈現(xiàn)負(fù)值,這表明這些措施有效緩解了COVID-19病例的傳播。
不過(guò),即使是最好的人工智能模型(比如最早由HealthMap、Metabiota和BlueDot開(kāi)發(fā)的能準(zhǔn)確識(shí)別COVID-19傳播的模型)也只能從歷史數(shù)據(jù)中加以學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。正如布魯金斯研究所(Brookings Institute)在最近的一份報(bào)告中所指出的那樣,雖然一些流行病學(xué)預(yù)測(cè)模型使用了AI助手來(lái)協(xié)助分析數(shù)據(jù),但它們?cè)诤艽蟪潭壬弦廊灰劳杏诮y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集來(lái)運(yùn)作,對(duì)此,研究團(tuán)隊(duì)表示:“僅憑AI計(jì)算能力不足以評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果。如果管理不當(dāng),AI算法所找出的數(shù)據(jù)模式可能與實(shí)際數(shù)據(jù)結(jié)果相悖!
不過(guò),盡管SEIR模型存在一定理論缺陷,但其呈現(xiàn)的結(jié)果仍在提醒我們,即便病毒傳播似乎已進(jìn)入了舒緩期,我們依然要時(shí)刻保持警惕,目前平靜的態(tài)勢(shì)還并不穩(wěn)定,不能因此而松懈。
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