死亡病例破千,湖北外新增八连降,等待拐点时的发问:如果有早期预警,是否就不会那么严重?

2020 年 2 月 12 日 学术头条


据国家卫健委最新统计,截至 2 月 11 日 24 时,全国 31 个省(自治区、直辖市)累计报告确诊病例 44653 例,累计死亡病例 1113 例,累计治愈出院病例 4740 例。


仔细对比近期的数字变化,结果可以说喜忧参半。


先,不断增长的数字,凸显了当前疫情的严峻形势:确诊人数和死亡人数已经远超17年前的那场「非典」。


1 月 28 日那天,全国 31 个省(自治区、直辖市)累计报告确诊病例 5974 例,这意味着短短 1 个多月内,2019 新型冠状病毒感染的肺炎人数,就超过了 2003 年国内「非典」全部确诊病例数;


而到了 2 月 9 日,全国 31 个省(自治区、直辖市)累计报告死亡病例 908 例,也正式超过 2003 年 SARS 病毒在全球造成的死亡病例数(根据世界卫生组织的数据,2002 年和 2003 年爆发的 SARS 病毒,在全球范围内仅造成 774 人死亡)。


不过,数字背后,也隐含着一些好消息,比如:新增病例已呈连续下降趋势。


2 月 11 日,也就是昨天,全国湖北以外地区新增确诊病例 377 例,连续第 8 日呈下降态势。过去 8 天里,每天的新增数据分别为:890 例 (3 日)、731 例 (4 日)、707 例 (5 日)、696 例 (6 日),558 例(7 日),509(8 日),444 例(9 日),381 例(10 日)。


此外,据湖北省卫健委数据统计,2 月 9 日—2 月 11 日,湖北省新增新冠肺炎病例连续下降 2 天,2 月 9 日为 2618 例,2 月 10 日为 2097 例,2 月 11 日为 1638 例。



疫情何时出现拐点?


从 2019 年 12 月底爆发的新型冠状病毒肺炎疫情,到今天已经持续了近两个月时间,人们也变得越来越恐慌和焦虑。


疫情的拐点到底什么时候才会到来?疫情要到什么时候才能彻底过去?是现在大家最关心的问题。


2 月 11 日,中国国家卫健委高级别专家组组长钟南山院士在接受路透社专访时,对新冠病毒疫情做了最新评估,钟南山认为,疫情预计在 2 月达到高峰,可能在 4 月结束。


而根据清华计算机系 AMiner 团队和智谱.AI 联合推出的疫情趋势预测,本月中旬,全国每日新增确诊数量将跌破 1000 以内,到本月下旬,全国每日新增确诊数量则将大幅降到 100 以内,而到 3 月初,这一数字有望变成个位数。


疫情趋势预测(识别图中二维码查看详情)


该预测模型以官方公布历史数据为基础,引入医疗隔离和大众防疫因素,通过智能 AI 算法实现确诊病例数量变化趋势的预测。


若如预测所言,那么,这个春暖花开的春天,将格外值得期待。


如果有早期预警,也许就不会那么严重


在路透社的采访中,钟南山表示,2002-2003 年非典期间因为没有做到信息及时共享,在一定程度上拖延了疫情,这一次中国政府在透明度以及与世界卫生组织 (WHO) 合作这些问题上做得要好得多,但还有很多事应该做,比如共同建立一个能对潜在新疫情发出早期预警的国际预警系统。


「如果我们有更好的协调合作,我们就能更早发现它,更早查明人传人的情况,」钟南山院士表示,如果有这样一个系统,疫情就不会那么严重。


钟南山院士接受媒体采访


事实上,对于本次新型冠状病毒肺炎疫情的爆发和传播,AI 系统已经在一定程度上展现了其强大的数据分析和预测优势。


早在 1 月 17 日,英国伦敦帝国理工学院 (Imperial College London) 的一个研究小组在其网站上发布了首批模型,其中一个模型通过观察中国境外确诊的感染病例,以此推断出可能发生在武汉的感染病例数量,并估计截至 1 月 12 日,武汉市已有 1723 人感染该病毒,而当时武汉只报告了 41 例确诊病例。


而在 1 月 31 日,香港大学李嘉诚医学院公共卫生学院胡子祺教授团队在《柳叶刀》发表了一项最新数学模型研究,利用 2019 年 12 月 31 日至 2020 年 1 月 28 日的病例数据,通过构建 susceptible-exposed-infectious-recovered(SEIR)模型,对 2019-nCoV 疫情在国内和国际潜在的传播趋势进行了预测。


据研究推算,截至 2020 年 1 月 25 日,仅武汉市就可能有 75800 人感染了 2019 新型冠状病毒,并且因为春运,相当数量的 2019-nCoV 感染病例可能已经从武汉潜入到了重庆、北京、上海、广州和深圳等中国多个主要城市中,其数量足以引发该疾病在当地的流行。


接下来风险如何?全球科学家竞相预测


除了中国严峻的疫情形势,还有一个问题值得担忧,那就是该病毒会在全球传播吗?如果病毒传播到全球,将会感染多少人?


此前世界卫生组织负责人曾警告说,我们现在可能只看到了「冰山一角」。如果是这样,造成全球大流行的风险就很高。


全球新型冠状病毒肺炎疫情分布


「除了中国,泰国是最有可能出现抵达机场的旅客携带或感染新型冠状病毒 (2019-nCoV) 的国家。」


柏林洪堡大学 (Humboldt University of Berlin) 和罗伯特•科赫研究所 (Robert Koch Institute) 的一组研究人员,根据航空旅行数据建立了一个全球风险评估模型,并揭示了上述情况。


该团队公布的名单中,第二个就是日本,有趣的是,大阪比东京面临的风险更大,紧随其后的是韩国、香港和美国。


此外,飞往俄罗斯的感染人数可能比印度还多,德国是西欧面临风险最大的国家,埃塞俄比亚是撒哈拉以南非洲国家中唯一进入前 30 名的国家。


模型显示了新型冠状病毒从北京国际机场传播到世界各地机场的最有可能的路线,气泡的大小代表了每个机场的相对风险。(来源:Science)


实际上,全球各地的科学家已经建立了几十个数据模型,就疫情传播进行模拟计算。如果对比目前中国以外地区的确诊病例数字,会发现和柏林洪堡大学研究人员根据航空旅行数据建立的全球风险评估模型比较吻合,这也在一定程度上表明科学家建立模型的部分成功。


与此同时我们也必须认识到,外界因素的动态变化往往很快颠覆预测模型的早期假设,比如中国武汉的机场在 1 月 23 日关闭,从根本上改变了病毒的航空输出,再比如日本海岸的一艘游轮上集中爆发了大量确诊病例。


那么,我们究竟应当如何看待这些数据模型的价值和意义呢?


洪堡大学的物理学家德克·布罗克曼 (Dirk Brockmann) 表示,模型并不是一个进行定量预测的工具,由于有关病毒的很多情况是未知的,模型可以帮助公共卫生官员和决策者形成一种直觉。许多模型试图做的,远远不止是对那些受感染的航空旅客将去哪里着陆的预测,如果有足够可靠的数据,模型可以预测疫情的增长速度,并帮助预测各种干预措施的影响。


美国东北大学 (Northeastern University) 传染病建模师亚历山德罗•维斯皮尼亚尼 (Alessandro Vespignani) 说,「当你开始把疾病动态和人口信息包括进来时,信息不仅仅是直觉。」


模型预测的挑战


许多传染病模型的核心是基本传染数,即 R0。它指的是,如果病毒的传播不受隔离检疫、口罩或其他因素的阻碍,每个感染者可以感染多少人。此外,建模者也关注潜伏期,也就是病毒引起症状所需要的时间。


在疫情刚刚开始爆发时,这些数据都是未知的,甚至现在对新型冠状病毒潜伏期的估计仍难以确定。而且许多早期的计算,包括布罗克曼团队最初的机场分析,在武汉关闭公共交通后其实已经失去了所有意义。


目前最棘手的、可能破坏建模的不确定事件之一,就是此次肺炎患者可能存在无症状传播,即有可能有些感染者从未发病,但仍能够传播病毒。


维斯皮尼亚尼说,有许多事情需要仔细权衡,这就是建模有困难的原因。


随着研究人员对感染病例的流行病学有了更深入的了解,模型也将变得更加清晰,并可能会加入位置、健康状况、年龄和性别等细节。这些数据可以帮助建模者做出更可靠的假设。


为此,牛津大学 (University of Oxford) 计算流行病学家莫里茨·克雷默 (Moritz Kraemer) 发起了一项不同寻常的努力,通过筛选政府报告、医学文献、可靠的媒体账户和社交媒体,编制确诊病例的「行列表」。


「行列表包含非常有用的信息」,克雷默说,「不幸的是,在疫情期间很少能获得行列表数据,到目前为止,只有不公开共享这些数据的政府才会定期收集行列表数据。


正确理解 R0


模型除了需要更好的数据来支持完善,还会受到记者或公众对其预测的解读方式的影响。牛津大学的数学流行病学家罗宾·汤普森 (Robin Thompson) 是这次疫情的模型专家,他认为许多新闻报道歪曲了对基本传染数 R0 的描述,夸大了传播的风险。汤普森说:「这种情况在这次疫情中出现太多了」

 

对 2019-nCoV 的大多数估计认为 R0 在 2 到 3 之间,即一个感染者将传染另外两到三个人。但这只是一个平均值,当然有少数例外:一些被感染的人,不会把病毒传染给其他人。


从人口的角度来看,真正的问题是,如果 R0 是 2.2,那么病毒持续传播的概率是多少? 对于这种新病毒,汤普森计算出,如果没有任何方法 (例如疫苗) 可以阻止传播,那么从单个感染者开始持续传播的几率为 54.5%。


R0 在爆发期间不会改变,病毒有固定的传染因子。但即使在没有疫苗的情况下,人类行为和环境本身也能改变传播的可能性。比如医院隔离受感染的人,或者他们选择呆在家里。随着疫情的发展和许多人由于先前的接触而具有免疫力,从而减少了易感宿主的数量,R0 也常常发生进一步的减少。


用建模者的行话来说,最重要的不是不变的 R0 这个基本传染数,而是考虑到其他变量的传染数 R。R 是不断变化的,比如如果 50% 有感染症状的人被隔离,20% 无症状,那么持续传播的风险是 24.2%。


这一分析得出的结论是,中国以外的国家仍有很好的机会来控制 2019 新型冠状病毒的全球大流行。


「在疾病爆发的早期,你可以利用这样一个事实,那就是这个东西是可以消失的,如果你能很快地隔离少数感染者,那么这种病毒完全被消灭的可能性就会大得多。」汤普森说。


最后,有关此次疫情,这里还有三个新消息:


1.疾病命名:COVID-19


世界卫生组织总干事谭德塞 2 月 11 日宣布,将新型冠状病毒感染的肺炎命名为「COVID-19」(Corona Virus Disease 2019)。


根据世卫组织新闻发布会视频,对于疾病的正式命名,谭德塞 11 日在会上解释,CO 代表冠状(Cornona),VI 代表病毒(Virus),D 代表疾病(Disease),19 则因为疾病爆发于 2019 年。

2.病毒命名:SARS-CoV-2


与此同时,国际病毒分类委员会声明,将新型冠状病毒命名为「SARS-CoV-2」(Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2)。


国际病毒分类委员会在生物学论文预印平台 bioRxiv 上发表声明,其委员会的冠状病毒研究小组(CSG)此前将新型冠状病毒暂命名为「2019- nCoV」,根据系统学、分类学和惯例,CSG 现正式将该病毒命名为「SARS-CoV-2」,并认定这种病毒是 SARS 冠状病毒的姊妹病毒。

3.钟南山含泪称李文亮是英雄


钟南山院士 11 日在广州接受路透社专访,当提到李文亮时,钟南山哽咽地说:


我认为大多数人都认为他(李文亮)是中国的英雄,我也是,我为他骄傲。


他早在十二月底的时候,把真相告诉了人们。你也知道他去世了,第二天在武汉和其他城市,大家都为他举行简单的悼念仪式,他们举起手机亮起灯,就这样几分钟,然后再回去工作。


他们想到的不是他的死亡,他们敬佩他,他们支持李医生是个英雄,包括我。


这是一个中国医生,我想大多数中国医生实际上都像他一样。


钟南山院士受访时提到李文亮(来源:路透社)


参考:

https://www.sciencemag.org/news/2020/02/scientists-are-racing-model-next-moves-coronavirus-thats-still-hard-predict

https://cn.reuters.com/article/interview-china-coronavirus-expert-zhong-idCNKBS20601K


往期 精彩回顾




毒王?伯克利最新研究:蝙蝠天生能够“培育”更毒的病毒,栖息地破坏导致向人类传播

钟南山领衔首发论文:潜伏期最长24 天,仅1%病患接触野生动物,早期43.8%出现发热,不排除“超级传播者”

从权威院士到美女所长,疫情当前,我们用AI“扒了扒”十位全球备受关注的新冠相关学术人物

抢注专利?抢发论文?冠状病毒“照出科研众生相”,Nature呼吁全球学者:迅速共享,保持公开

柳叶刀最新模型预测:武汉肺炎感染病例已攻陷多个城市,上半年疫情风险严峻

不能错过的人工智能全球 2000 位最具影响力学者榜单 | 重磅发布





复制链接(https://2019-ncov.aminer.cn/data)或点击阅读原文,查看“疫情趋势预测”详细信息。

登录查看更多
0

相关内容

2019新型冠状病毒 (Novel coronavirus),为新兴传染病“严重特殊传染性肺炎”病原,由世界卫生组织命名为2019-nCoV,又名武汉冠状病毒(Wuhan coronavirus)、武汉肺炎(Wuhan pneumonia)等,是一种具有包膜的正链单股RNA冠状病毒。2019-2020年新型冠状病毒肺炎事件爆发期间,研究人员在对肺炎阳性患者样本进行核酸检测以及基因组测序后发现了这一病毒。 https://zh.wikipedia.org/wiki/2019%E6%96%B0%E5%9E%8B%E5%86%A0%E7%8B%80%E7%97%85%E6%AF%92
专知会员服务
105+阅读 · 2020年6月12日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
157+阅读 · 2020年6月2日
【复旦大学-SP2020】NLP语言模型隐私泄漏风险
专知会员服务
24+阅读 · 2020年4月20日
专知会员服务
26+阅读 · 2020年3月6日
广东疾控中心《新型冠状病毒感染防护》,65页pdf
专知会员服务
18+阅读 · 2020年1月26日
2019中国硬科技发展白皮书 193页
专知会员服务
77+阅读 · 2019年12月13日
医药零售行业报告
医谷
9+阅读 · 2019年7月8日
环保袋:你用它的方式,可能很不环保
果壳网
12+阅读 · 2019年3月10日
魔都要用最先进的神经网络预测交通?前排围观
机器之心
8+阅读 · 2018年11月15日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
117+阅读 · 2019年11月7日
Image Captioning: Transforming Objects into Words
Arxiv
7+阅读 · 2019年6月14日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月5日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
105+阅读 · 2020年6月12日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
157+阅读 · 2020年6月2日
【复旦大学-SP2020】NLP语言模型隐私泄漏风险
专知会员服务
24+阅读 · 2020年4月20日
专知会员服务
26+阅读 · 2020年3月6日
广东疾控中心《新型冠状病毒感染防护》,65页pdf
专知会员服务
18+阅读 · 2020年1月26日
2019中国硬科技发展白皮书 193页
专知会员服务
77+阅读 · 2019年12月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员