西浦学者利用SARS建模方法预测新冠疫情发展

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西交利物浦大学学者依据疫情数据由传染病模型在2月6日做出的预测显示,中国大陆除湖北以外地区的新冠肺炎新增确诊数(不计境外输入病例数)将在3月10日前后降至0。该模型不考虑输入风险,是仅对本土社群疫情发展做出的预测。

17年前,时任北京大学金融数学系主任的王铎教授运用传染病数学模型成功预测了SARS(严重急性呼吸综合征)新增确诊数降至0的日期;而今,任教于西交利物浦大学数学科学系的王铎教授再次启用这个模型,从1月份起持续对新冠疫情数据进行追踪分析,并基于模型对除湖北以外中国大陆地区新增确诊数归零的日期进行了预测。

王教授介绍道,在对SARS时期模型进行微调的基础上,他与中国人民大学金融大数据实验室主任王鹤菲教授一起,利用国家卫健委发布的数据对新冠肺炎的疾病传播情况进行研究。针对新冠疫情趋势的预测基于2月上旬收集的数据,到目前为止保持着较高的准确性。

(蓝色圆点表示截至2月29日的新冠肺炎确诊病例数。据模型预测,除湖北以外中国大陆地区的新增病例数将于3月10日前后降至0。)

该模型的预测基于1月23日起国家卫健委发布的数据,涵盖了中国大陆除湖北以外的所有省份。王教授解释道,之所以将湖北省排除在外,是因为疫情传播情况与其他地区不同。

王教授说,模型运行两周左右,得出了“稳定而一致的参数估计结果”,也就是说,2月6日拟合得到的模型参数可以用于预测疫情的发展趋势。

“根据截至2月6日的数据,我们预测中国大陆除湖北以外地区每日新增病例数在2月2日达到顶峰后将持续下降,并于2月17日下降到100以下。”王教授说,“从事实来看,预测比较准确。新增病例数顶峰实际出现在2月3日;而在2月17日当天,新增病例数确实降到了100以下。”

针对SARS和新冠疫情,王教授采用的都是经典的SIR模型,该模型在传染病研究中应用广泛。

“该模型建立在一组微分方程的基础上,描述了人口中三类人群之间的动态关系:易感人群、感染人群和排除人群。”王教授解释道。

2003年SARS爆发时,王铎教授担任北京大学数学科学学院金融数学系主任,他的研究专长是常微分方程和动力系统。

“当时我正处于疫情的中心——北京,于是决定试试SIR这个经典的传染病数学模型。许多人都使用这个模型做研究,然而关键在于参数估计——因为这个微分方程组没有显式解,做预测只能做数值分析。”王教授说。

当时,王教授和学生们运用SIR模型的一个近似公式,对SARS新确诊病例数进行了参数估计。该模型把受感染的医护人员从数据中排除了,王教授认为这点很重要:

“因为医护人员和大众的病毒传播率很可能是不同的,而SIR模型假设其覆盖的三类人群中的所有人都分别具备该类别人群的共同特点。”

王教授团队跟踪了SARS疫情从2003年4月23日至5月15日的发展,然后于5月17日在北大医学部一次有关SARS的学术会议上提交了一篇关于该模型的论文。

据该模型预测,SARS新增确诊数将会在6月15日至18日期间降至0。王教授回忆道,当时这个结论许多人都不太相信。

“我们的模型预测SARS疫情将在6月中旬以后不再有新增病例,这个结论在当时看上去是很大胆的,很多人不太相信疫情会如此发展。”王教授说,“然而SARS疫情确实是在那年的6月中旬以后就没有新增病例了,这证明了我们的预测方法是有效的。”此时,距北京大学学报医学版接受王教授关于SARS疫情分析的论文已过去一个月了。

针对新冠疫情的模型预测,王教授补充道,一些因素的改变可能会影响模型的预测结果。

“我们对模型预测持谨慎态度,因为仍有大批人员尚未复工,这可能会影响病毒感染的态势。当然,在当前严格的防疫措施之下,第一波复工人群返回工作地后并未出现传播率明显增加的情况。”王教授说。

“此外,模型假定的是一个封闭的社群。而在过去几周内,其他一些国家也出现了新冠疫情爆发的情况。为防止疫情反弹,我们必须继续推行当下严格的防疫措施,严防输入风险。”

最后,王教授强调,尽管根据模型预估,大陆除湖北以外地区新冠肺炎新增确诊病例数(不计境外输入病例数)再过约一周时间就有望降至0,但模型与预测结果都不是固定不变的。

“当新增确诊病例数变小之后,预测曲线向下走时出现波动的可能性就会更大。”王教授说,“我们想强调的是,目前针对新冠肺炎数据所做的工作还在不断完善,随着研究的推进,我们使用的模型和预测方法也有可能会随之调整。”

(记者:Tamara Kaup 翻译:韩香音 编辑:石露芸)

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