專訪:上百位全球科學家正用模型預測新冠肺炎發展

智東西(公眾號:zhidxcom)編| 李水青

智東西2月24日消息,近日,波士頓東北大學科學家開發了一種針對新冠肺炎的風險估測模型,能夠估測感染者將疾病傳播到世界其它地區的可能性,同時能夠跟蹤分析“出行禁令”的有效性。

目前,新冠肺炎(COVID-19)已經奪去了2100多人的生命,雖然在中國患病人數正在下降,但是在新加坡、日本、韓國、泰國等地區,病毒散播的風險卻依然嚴峻。

這款名為“EpiRisk”的估測工具出現地正是時候。EpiRisk是一個計算平臺,基於在世界一個或多個區域中檢測到的受感染個體的數量,該平臺會估測兩大主要指數:

1、輸出病例:該工具能計算從疾病暴發源頭輸出給定數量病例n的概率P(n)。為了計算P的分佈,必須提供當地感染者從接觸傳染源到症狀出現的平均時間,以及被“禁足”的平均時間。

2、相對出口風險:對於每個位置Y,平臺都會輸出一個概率P(Y),P(Y)是指單個感染個體從索引區域前往特定目的地Y的概率。

通過點擊地圖中的區域,用戶可以檢查單個位置的相對風險和輸出病例的概率分佈。此外,計算結果可以以常用數據格式下載,也以圖片形式下載。

專訪:上百位全球科學家正用模型預測新冠肺炎發展

據瞭解,該平臺中使用的航空公司運輸數據基於來自OAG數據庫的始發地目的地交通流。通勤流是通過對五大洲78,000個行政區域中超過5,000,000個通勤模式的數據進行分析和建模得出的。

近日,外媒IEEE Spectrum對該工具的開發者Alessandro Vespignani進行了採訪,訪談內容如下:

Q1:新冠肺炎已經流行近兩個月了,疾病建模研究者現在重點關注什麼?

A1:一切都需要重點關注,我們需要了解中國正在發生什麼,以及各種舉措的影響;需要了解是否有跡象表明這種流行病正在其他地方蔓延;我們需要了解是否有新的中心點。在這個階段,沒有不重要的部分,這就是為什麼我們現在都很緊張。

Q2:請簡介EpiRisk和它的作用。

A2:我們的建模方法是使用所有可能的數據源。目前,我們關注的是來自中國和周邊國家的監控數據,新聞媒體和社交平臺信源也在考慮之列。首先,我們對疫情進行建模以實現態勢感知,尤其是中國境外。由於我們知道有多少人來自中國的疫區,因此從國際上發現的新冠肺炎病例中,推斷出其它地方的疫情規模是有可能的,我們能在實地報告出來之前做出這些估測。

然後,我們會利用模型,研究“旅行限制”等相關政策對疾病傳播的影響,比如武漢周邊地區機場關閉,遠程交通關閉,學校停課,這類因素都會被考慮進去。我們試圖通過對這些措施的瞭解,來估測中國控制疫情的可能性,以及中國以外發現病例的可能性。

Q3:您已經工作了很長時間,在致命的流行病期間成為計算疾病建模者是什麼感覺?

A3:在我們的領域中,有兩種不同的工作:一是在沒有健康緊急情況或威脅下進行的和平時期研究,二是所謂的“戰爭時間”,就是我們現在的工作。

麻煩的是,當出現像這次新冠肺炎這樣的緊急情況時,我們使用的的數據非常有限,考慮的環境不斷變化,還必須使用大量的假設。也許你前一天製作的內容必須進行完全修改,因為新的信息很快就刷新了,所以很忙。

但是一想到戰鬥在一線的醫生、護士和公共衛生人員,他們還冒著生命危險,作為計算機科學家和計算流行病學家,我們所做的就是為他們提供情報,估測“敵人的行動”。

Q4:有多少科學家團隊正在為新冠肺炎建模?

A4:我們與其他研究團隊和機構進行全球電話會議,看到至少有80到100個團隊參與。這些團隊帶來了各種各樣的專業知識,有些人做系統發育分析和移動建模,有人在進行估測、即時預報和長期投影分析。我們的團隊和機構之間的協作和溝通比以往任何時候都多。

Q5: 一些團隊的研究可以整合起來嗎?

A5: 很難。比如天氣預報,如果所有模型都指向同一方向並且結果一致,那麼可以整合一個統一的估測結果。但是對疾病建模來說,沒有任何一個模型與另一個模型完全相同,每個人都可以使用不同的人口圖,或對某些年齡段的相對易感性使用不同的假設。

Q6:世界衛生組織等國家和全球機構似乎越來越依賴於計算疾病建模,這些關係是如何產生的?

A6:例如,在美國,CDC(美國疾病控制和預防中心)於幾年前發起了一項名為FluSight的倡議,包括倡議並已經開始用模型估測季節性流感。這項倡議提出後出現了一個聯盟,聯盟和各機構一直保持聯繫。除了美國,在世界上其它地區也出現了類似的倡議和組織。

文章來源:IEEE Spectrum.


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