预测疫情什么时候高峰期_全球科学家争相预测，尚未出现的疫情拐点，最好和最坏的情况分别是什么？

——1-大数据文摘昨日发布，疫情数据有了新的好消息:新治愈出院病例数首次超过新确诊病例数。这意味着“走出去”的开始比“走进去”要多得多。这也意味着医院床位的短缺将得到缓解。然而，这种流行病是否已经到了一个“转折点”？对此，钟南山院士在2月11日召开的远程视频会议上表示，峰值并不等于“拐点”，疫情可能会随着高峰的重现而达到新的高峰。到目前为止，新型冠状病毒感染继续以每天数千人的速度增长。全球流行病学家展示了他们的神奇力量，并使用模型来估计疫情何时会达到顶峰。有些人认为，当新感染人数在一天内达到高峰时，高峰可能随时到来。其他人认为这种病毒会在几个月内感染数百万甚至数亿人。自1月下旬以来，疫情中心武汉和附近的几个城市已经被封锁此外，随着疫情回归高峰期，全国各地相关部门都急于了解疫情何时达到高峰，将有多少人受到感染，从而为防疫和恢复工作做好准备，并制定相应的经济恢复措施。在昨天的一份报告中，《自然》警告说，模型预测的准确性并不明确，尤其是当模型使用的数据不完整时。“如果你每周修改你的预测，并说疫情将在一两周内达到高峰，那么你最终会是对的。在拉斯维加斯内华达大学从事疾病监测的布莱恩·拉布斯告诉《自然》峰值预测有不同意见，需要慎重对待，但也有一定的参考价值。那么，在全球科学家的预测和模型分析中，最好和最坏的情况分别是什么？

最乐观的估计:疫情可能在2月底

2月11日达到高峰。钟南山院士在接受路透社采访时表示，疫情可能在2月底达到高峰随着政府采取限制出行和延长假期等控制措施，情况有所改善，但他也承认武汉仍处于“困难时期”到目前为止，官方公布的感染人数已经超过70，000，许多科学家认为病例数超过了公布的数字。钟南山院士的预测基础尚未发表，但世界上也有一些模型符合钟南山院士的预测。伦敦卫生与热带医学院的研究人员在2月中旬进行了一项模型研究，该研究符合钟南山院士的预测，即高峰期将出现在2月中下旬。这项研究的研究者是统计学家、传染病模型和分析师塞巴斯蒂安·芬克。他在这项研究中指出，二月中下旬的峰值预测基于两个条件:1 .武汉市受感染者的Rt在1.5至4.5之间；2.在1月23日前引入武汉城市封闭和隔离限制2月12日，研究中使用的参数Funk在其网站上公布了分析结果，没有同行评议。不过，他表示，自实施以来，武汉新增病例和死亡人数的减少表明，感染可能已经见顶(2月13日报道了超过14，000例新病例，但这一增加是由于诊断方式的改变，而不是真正的激增)在这篇文章中，芬克和他的同事将数学模型与全球案例和武汉案例的大量可用数据集进行了拟合，并得出了一些结论:在1月23日实施出行限制之前，平均rt可能在1.5和4.5之间波动(图1e)；如果Rt继续像武汉那样变化，预计疫情将在2月中下旬达到高峰(图1c-d)；根据旅行限制实施前一个月观察到的Rt中位数，该研究估计，单一引入2019-nCoV并伴有非典或MERS样个体水平传播，有20-30%的概率导致武汉样传播，并将爆发一场大流行。

图1:2020年1月28日武汉通信动态红线标志着从2020年1月23日起的旅行限制武汉(三角)和中国(钻石)确诊病例的发病日期蓝线和阴影区域:模拟轨迹的中间值，模型估计的置信区间的50%和95%b)根据发病日期(黑色)报告病例，根据发病日期(蓝线)估计从武汉出口的国际病例c)根据人口比例计算的武汉市无症状或症状前感染的估计患病率黑点代表基于疏散航班的估计患病率，实线代表95%的二项式置信区间d)武汉迄今累计的确诊病例(点)和预计累计病例(蓝线)e)一段时间内估计的每日繁殖量(r)f)确认案例日期前的国际流量和拟合模型中的预期出口量g)每个国家和观察人口设定的预期国际流出事件作为实点拟合的数据集；未拟合的数据显示为圆形灰色方框显示投影周期< br>

最坏情况估计:峰值

3月下旬至5月下旬。然而，一些研究人员认为上述预测过于乐观日本札幌北海道大学的流行病学家西村博史(Hiroshi Nishiura)表示，在延长的公共假期后，大多数春节回家的人上周开始重返工作岗位，这为新的传播链开辟了可能性。西普坦言，根据他使用的模型，疫情估计在3月下旬至5月下旬达到高峰。最后，总体估计中国将有5.5亿到6.5亿人被感染，约占中国人口的40%，其中约有一半人会有明显症状。西普表示，他已经向印前服务器medRxiv提交了一份描述模型及其预测的文件，但该文件尚未发布。为了做出尽可能科学的预测，他和他的团队考虑了新病毒固有的传播潜力，即与R相关的基本繁殖数R0，尽管这一假设认为每个人都是易受感染的个体。他们最终计算出R0在1.5和2之间西普的模型提出了一个相对简单的假设:每个人都是弱势群体这显然不符合现实，但在一定程度上，本研究侧重于两类人群的影响因素:1。无症状感染；2.感染者身体不适，无法就医。他认为这两个病例通常不包括在官方的感染病例统计中钟南山2月9日发表的一篇论文计算出了最新的死亡率，结果显示每100例病例中约有1.36例死亡。香港大学流行病学家梁家杰(Gabriel Leung)认为，中国境外报道的死亡率高于钟南山团队报道的死亡率，因此武汉的数据可能没有考虑到症状轻微的患者的情况。

国家检疫措施已严格部署，共同应对疫情的“拐点”

。无论对疫情的发展趋势是乐观还是悲观，我国的防疫措施目前已经全面部署。许多科技公司已经做出一致努力，以应对尚未到来的疫情“拐点”。在北京，百度的“人工智能多人体温快速检测”程序已经应用于清河火车站。该系统可以实时检测体温超过一定阈值的移动人员，并快速显示体温不在正常范围内的人员及其体温。

与此同时，师旷研发团队提出了“人体识别+人像识别+红外/可见光双感知”的方案，并已在海淀地铁站落地。还提出了用于掩模遮挡和开放视觉的特殊模型优化。即使当面具和帽子覆盖了大面积的人脸时，该系统也能帮助工作人员快速筛选经过的人群，识别误差在0.3℃以内此外，在北京、上海和广东等疫情高发地区的医院、火车站和机场等交通繁忙的公共场所安装了数千台快速红外温度筛查装置。梁说，尚不清楚旅行禁令和检疫措施将如何影响高峰时间和严重性。希普和芬克说，他们的模型也没有考虑这些措施，效果也不确定。许多科学家认为，防疫措施可能不会减少最终感染的数量。但梁认为，部署防疫措施可以减缓病毒的传播，延长疫情达到高峰所需的时间。在高峰期减少感染人数是非常重要的。如果社会上大多数人同时感染和患病，“整个社会都停滞不前，医疗服务将不堪重负，人们将无法得到及时治疗。”相关报道:https://www.nature.com/articles/d41586-020-00361-5

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