2020年2月28日，鍾南山院士研究團隊在MedSci期刊Journal of Thoracic Disease雜誌上發表文章“Modified SEIR and AI prediction of the epidemics trend of COVID-19 in China under public health interventions” （基於優化的SEIR和AI模型預測在公共衛生干預下的中國COVID-19流行趨勢），論文客觀嚴謹地闡述：
1、COVID-2019在中國的傳播發展趨勢；
2、中國採取的公共衛生干預措施對疫情發展具有極大限制作用；
3、湖北之外省份不會出現湖北式的爆發式疫情狀況；
4、以及解答一些疫情發展的其它敏感問題。
從目前疫情發展的情況去反觀論文的論證，其結論和作用已然得到證實：
結論：論文預測符合COVID-2019在中國實際發展趨勢；
作用：提振國民抗擊疫情的信心和決心。
鍾老團隊發表在JTD的論文
一、COVID-2019在中國的傳播發展趨勢
論文運用改進的流行病預測模型SEIR和遞歸神經網絡模型LSTM預測COVID-2019在中國未來幾個月的確診病例規模和每日新增確診規模，上圖：
疫情在中國的傳播規模和每日新增確規模
觀察確診病例規模圖可以看到：COVID-19疫情在2月底到3月初達到高峰，4月底趨於平緩。
觀察每日新增病例圖可以看到：
1、真實流行趨勢已證實與論文研究預測曲線相吻合
2、SEIR和LSTM模型均預測在2月4日到7日之間出現每日新增病例高峰，達到4000例；（與已發生事實相符合）
問題：為何論文研究的模型會預測如此準確？
改進的SEIR模型：SEIR是一種經典的流行病學預測模型，論文研究引入1月23日前後的國內遷徙數據以及2月10日前的COVID-19流行病學數據。
LSTM模型：基於2003年SARS流行病學數據，納入COVID-19流行病學參數例如傳染概率、傳染係數（率）、潛伏率和退出率等進行模型訓練。
二、中國採取的公共衛生干預措施對疫情發展具有極大限制作用
中國於2020年1月23日開始實施前所未有的公共衛生干預策略：封閉武漢離城通道，延長法定假日，採取嚴格旅行和公共聚會限制措施，關閉公共場所，並在全國範圍內實施健康監測。上圖：
SEIR模型預測的管控措施下確診規模對比
藍色代表當前公共衛生干預下的疫情規模，灰色和紅色分別代表5天后（灰色）和5天前（紅色）採取公共衛生干預措施時的流行曲線，明顯看出：管控措施推遲5天實施，中國大陸的疫情規模預估將擴大至3倍。
同時論文基於改進的SEIR模型預測湖北採用衛生干預措施和減少措施的疫情規模。上圖：
湖北省採取管控和減少管控的規模對比
（A）湖北省有嚴格管控，（B）湖北省減少管控力度，藍色代表當前疫情規模，灰色和紅色分別代表5天后（灰色）和5天前（紅色）採取公共衛生干預措施時的流行曲線，明顯看出：公共衛生干預措施對疫情發展具有極大限制作用。
三、湖北之外省份不會出現湖北式的爆發式疫情狀況；
論文對除湖北之外疫情最嚴重的廣東和浙江進行了SEIR模型預測。上圖：
C——廣東省；D——浙江省
論文預計廣東省和浙江省均在2月20日達到流行高峰，分別為1,202例和1,172（3月21日數據：1399例和1236例，論文預測相差無幾），同樣疫情將在4月中旬趨於平緩。也就是說，在實施嚴格管控情況下，其它省份不會出現湖北式的爆發式疫情狀況。
四、解答一些疫情發展的其它敏感問題。
論文在Disscussion章節詳細闡述了一些民眾高度關心的話題，都有這些：
話題1：復工返程是否引發潛在病例進入導致疫情風險？
論文觀點：目前只有湖北省有大量病例，其他省份人口遷移可能不會構成重大風險，早期發現與隨後進行的隔離措施對於防止第二次流行高峰出現是有效的。
話題2：春節後返程人員將導致湖北省的疫情出現第二次高峰？
論文觀點：大量資源應被運至湖北省來建設新的醫院和檢疫中心，以改善醫療護理及減少暴露風險。以上所有的措施都可能減少傳播，並有助於緩和二次高峰出現的影響。
話題3：論文的數據有限性導致預測準確度有限，病毒潛伏期在0~24天
論文客觀的闡述改進型SEIR模型和LSTM模型兩種方法弱點：
SEIR模型使用了7天的潛伏期，而有報道證明潛伏期到症狀發作的中位時間是3天，但可以從0到24天不等（24天是個例，極少現象）。較短的潛伏期會加速疫情高峰，但不會對疫情規模大小產生顯著影響。
LSTM模型用於機器學習的SARS流行病數據是來自2003年4月至6月，對於長期的預測來說這是個有限的數據庫。
五、寫在最後的一些想法
鍾老團隊的論文客觀嚴謹的學術研究態度的確令讀者歎服，“科學研究+注重事實”有效預測了COVID-2019在中國的傳播發展趨勢，為民眾戰勝疫情提升了信心，提供了科學依據，其價值無窮。
國士無雙，祝鍾老健康長壽，謝謝您！
我輩楷模——鍾南山院士
反觀目前疫情在全世界的蔓延，對於中國而言，輸入型病例是極少數，並不會對國內的疫情發展產生太多不利影響。但是中國民眾會同全世界人民一起戰勝疫情，一方有難，八方支援，中國正以最大努力去支援世界，強大的祖國令你我驕傲。
感謝用生命守護我們的一線工作者，向你們致敬！
武漢加油，中國加油，世界加油！願我們百毒不侵，戰勝一切！
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