预测疫情的数学模型是如何建立的？

　　自新型肺炎疫情爆发以来，国内外一些科研机构利用数学模型对新冠病毒的可能感染规模和传播风险等进行了预测。

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源自：科学网微信公众号

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　　自新型肺炎疫情爆发以来，国内外一些科研机构利用数学模型对新冠病毒的可能感染规模和传播风险等进行了预测。
　　在为疫情防控提供一定指导意义的同时，也有人对此提出质疑，主要集中在预测本身的科学性及其产生的实际作用，乃至于社会影响等方面。
　　西安交通大学数学与统计学院副院长、数学与生命科学学院研究中心主任肖燕妮接受《中国科学报》采访，介绍了该团队的最新研究成果并解答了相关质疑。
　　西安交大数学与统计学院生物数学团队与陕西师范大学生物数学团队，以及来自加拿大的科研团队合作，利用1月10日至1月22日的报告疫情数据，采用动力学模型和统计计算方法，预测出此次武汉新型冠状病毒肺炎传播的基本再生数为6.47（95%置信区间为 5.71～7.23）。
　　作为项目负责人，肖燕妮介绍说，6.47的数值可以简单理解为，平均毎位新型肺炎患者在患病期间，将会感染6个以上的健康人。
　　如果持续采取最严格防控措施，预计受感人数约在9400人左右，且峰值到来时间也会提前到23日后的7～10天。
　　基于相关数据，肖燕妮建议，在加强对患者接触人员的追踪隔离的同时，更应采取措施让所有的人都尽可能的“自我隔离”，即降低每个人的有效接触数──这是目前最有效的防疫措施。
　　“当然，两个措施共同作用，效果应该更加明显，这也是为什么我们有信心说‘在最强的防控措施下，疫情将会得到较快的控制’的原因。”肖燕妮说。
　　此项研究成果形成科研论文并已投稿。
　　对于利用数学模型进行相关预测的意义，肖燕妮也作了解答。

　　问：对于利用数学模型的形式预测疫情发展趋势，一些人对于准确性提出了质疑。您认为当前的疫情预测，可以在多大程度上保证它的准确性？
　　答：研究开始我们主要利用1月23日以前的数据，对所建立模型的未知参数进行估计，计算基本再生数。
　　同时，通过23日、24日、25日、26日的4天数据加以验证。这说明我们的模型在短期预测上是有效的，也进一步验证了23日起执行的更严防控措施对目前的报告病例数影响不大，还需要一定的时间才能发挥作用。
　　因此，建立符合实际的数学模型对疫情进行短期预测是具有一定的精准性的，其结果也能为评估防控措施的有效性以及医疗、卫生资源的分配提供重要的参考价值。

　　问：现阶段，您认为模型预测对于防控疫情工作会有哪些实际性的意义？
　　答：首先必须说的，目前全国采取的防控措施是有效的，将在未来几天产生明显效果。
　　特别是在封城策略对全国疫情影响的分析中，我们采用数学的知识帮助验证了封城策略将在减缓全国疫情中发挥重要作用，希望这为国家实施防控策略提供重要的理论决策支持。
　　同时，模型能有效预测疫情的达峰时间和最终报告病人数，这对未来一段时间需要多少病房、多少医务人员以及医疗物资如何分配等问题的解决提供重要的参考价值。

　　问：对于一些机构发布的疫情预测，也有人质疑其中的某些预测结果，可能会导致部分公众对未来产生一定的恐慌情绪。对此，您是如何看待的？
　　答：必须承认这种可能是存在的。但在我看来，公众的某些恐慌情绪，更多的还是来自于他们对预测结果的某些误解或片面性的认识。
　　这就要求科研人员在发布自己的研究结果时，一定要清楚地讲明，自己的预测是在什么样的条件下获得的。
　　任何一项基于数学模型的预测结果，都不应该脱离条件的制约。也正是基于这些条件，公众才能理解某些看似“可怕”的预测结果背后的真正意义，因此，一个详细而明确的说明，是避免引起公众恐慌的最好办法。

　　问：后续，您还会对您的预测结果乃至于模型进行修正吗？如果有，您是否有渠道将最新的结果告知公众呢？
　　答：利用数学工具研究突发性传染病的传播、控制，服务于公共卫生策略，是我们的工作与责任。
　　我们已经联合国内外的众多合作者，就这个方面开展深入的交叉学科研究，可以预测，不久我们将有更多更新的成果出来，也将在第一时间慎重地告知公众。

相关论文信息：
　　https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3525558