模型显示当前中国新冠病毒病例数量呈下降趋势

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由一组科学家建立的数学模型显示,中国当前新型冠状病毒病例数量从2月12日开始呈现下降趋势。当前病例指的是已经确诊或疑似因该病毒患病且没有康复或死亡的患者。

由于湖北省报告的变化,当2月13日更新数据时,模型预测数量开始下降的日期提前。

西交利物浦大学健康与环境科学系的邹怡博士说:“在更新该数据之前,模型预测要到2月16日之后才会出现下降。

“因此,当我们更新了输入模型的数据,以湖北省报告的新方式抓取数据,我们感到惊讶和充满希望地看到,下降的趋势已经开始了。“他说。

“2月13至15日基于前一天数据而创建的数字表明,每天治愈的病例数和死亡病例数现在高于新增病例,因而当前病例数减少。”

邹博士解释说2月13日湖北省报告的新增确诊病例将临床确诊病例也纳入其中,即便他们新冠病毒核酸检测显示是阴性。

“据我们了解,湖北省现在正快速确认疑似病例,并将符合临床确诊标准的疑似病例纳入确诊病例,这解释了湖北确诊病例突然增加的原因。”.

此前,邹博士的团队使用确诊病例作为模型用来计算其参数的数据。新数据使用模型中所有日期的确诊病例和疑似病例的组合,重新计算从疫情爆发开始以来的累计总数。

虽然在确诊病例中增加疑似病例会导致数据更加“杂乱”,但这个模型依然适用。

“近三天以来从中国各地报告的数据仍然与我们的模型相当契合。根据这个模型,目前病例已经开始下降。”邹博士说。

“这种趋势意味着希望,因为每天感染他人的患者越来越少,照顾病人的负担也会减轻,”他说。

“然而一个数学模型并不能代表现实中未来的走向。如果趋势影响因素发生改变,或者当前病例发布数量小于实际数量,模型产生的趋势也将不准确。”

几天前,邹博士团队预测自2月23日起新增确诊病例将不再显著增加的时候他发出了类似的提醒。随着模型的参数更新,到目前为止的数据也接近几天前的预测。

他解释说他的团队选用了一个逻辑回归方程模型来研究新型冠状病毒爆发,因为此方程模型常被用于人口动态和流行病学分析。

“我们起初的想法是这个模型可能会反映出疫情动态—比如感染是如何发生的、由什么过程驱动的,以及什么可以制约它。”

包括邹博士在内的来自西交利物浦大学和南方科技大学的四位研究人员建立了供科学家、记者以及其他研究人员使用的一个网站,他们在网站上发布通过模型得出的图表。

他们建立的网站公开发布中国各地新冠肺炎疫情数据以及每日数据分析模型,数据不仅针对全国,还细化到了每个省。

邹博士说,这些数据尽可能是最新的,也是来自权威来源的。

“所有数据和信息都通过后台程序每30分钟自动抓取一次,以确保及时性,”他说。

“数据及信息的来源包括各级政府网站和人民日报、中央电视台等新闻媒体,确保信息公开、透明且可追溯。”

“我们使用R语言进行数据处理、建模、可视化及任务发布。”

其他研究人员可以下载数据包用于自己对新冠肺炎疫情的数据建模和研究。

除了中英双语的数据和模型,网站还提供中文版新闻媒体实时播报以及基于证据基础的答疑、辟谣。

与邹博士共同参与网站开发的研究人员还有西交利物浦大学健康与环境科学系赵鹏博士和韩蕾博士,以及南方科技大学的王小享博士。

该网站网址为:https://ncov2020.org/且网站提供中英语言切换。


上图:2月15日图表显示当前新冠病毒感染病例减少(橙线)

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(记者: Tamara Kaup 翻译:肖波强 编辑:寇博)

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