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MIT SEIR模型：有必要將疫情隔離政策延續到2022年

2020-04-23 14:55

隨著特定國家病例數的減少，預測模型從指數呈現模式（表明病毒呈指數傳播）過渡到線性呈現模式（表明感染趨于穩定）。意大利的病毒傳播曲線在4月初開始進入這種線性模式。SEIR同時預測美國將在4月15日至20日之間進行類似的傳播過渡，這也與美國衛生計量和評估研究所的預測成果不謀而合。

該模型還預測，在感染率進入停滯期之前，美國的感染人數將達到60萬之多。“如果我們放松檢疫措施，可能會導致災難。如果美國過早放松檢疫措施、開城復工，模型預計感染的人數將指數型飆升。”MIT研究團隊擔憂地說道。他們根據預測數據進一步得出，考慮到病毒潛在的持續性影響，隔離政策極有可能持續到2022年，這也就意味著人們的生活會受到長期改變。

團隊將發病潛伏期、癥狀持續時間、死亡率、地方性人口密度和人口運動傾向的函數參數也加入到數據子集中，在持續52周（364天）的75次模擬過程中，預測結果顯示，那些將感染率控制到5％至10％區間的社區都經歷了一個較低的感染峰值，即數據曲線圖上存在一個下陷的小陡坡，這表明隔離政策已在發揮實效。

另外，MIT國際研究小組利用百度提供的人口移動數據，得出了COVID－19在中國城市中傳播的數據曲線。他們發現，在實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性之間的相關性開始下降，與此同時，大多數地區的病例增長率呈現負值，這表明這些措施有效緩解了COVID－19病例的傳播。

不過，即使是最好的人工智能模型（比如最早由HealthMap、Metabiota和BlueDot開發的能準確識別COVID－19傳播的模型）也只能從歷史數據中加以學習和預測。正如布魯金斯研究所（Brookings Institute）在最近的一份報告中所指出的那樣，雖然一些流行病學預測模型使用了AI助手來協助分析數據，但它們在很大程度上依然依托于統計數據集來運作，對此，研究團隊表示：“僅憑AI計算能力不足以評估預測結果。如果管理不當，AI算法所找出的數據模式可能與實際數據結果相悖。”

不過，盡管SEIR模型存在一定理論缺陷，但其呈現的結果仍在提醒我們，即便病毒傳播似乎已進入了舒緩期，我們依然要時刻保持警惕，目前平靜的態勢還并不穩定，不能因此而松懈。

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