《柳叶刀》最新文章:主要城市疫情将滞后武汉1-2周爆发

作者: 大数据文摘 2020-02-04 11:03:15

 一边是疫情防控,一边是春运返程,今年的复工之路注定不平凡。

《柳叶刀》最新文章:主要城市疫情将滞后武汉1-2周爆发

尽管推迟了上班时间,但百度地图迁徙大数据平台显示,1 月 30 日(大年初六)春运返程潮依然如期而至,重庆、成都、南充、邵阳、盐城等劳动力输出区域成为热门迁出城市,北上广深、东莞、苏州等工业发达地方成为热门迁入城市。

《柳叶刀》最新文章:主要城市疫情将滞后武汉1-2周爆发

1 月 31 日,香港大学的最新模型研究估计,截至 2020 年 1 月 25 日,中国武汉市可能有多达 75800 人感染了 2019 年新型冠状病毒(2019-nCoV),并且因为这次的春运,相当数量的 2019-nCoV 感染病例可能已经从武汉潜入到了中国多个主要城市中。

《柳叶刀》最新文章:主要城市疫情将滞后武汉1-2周爆发

论文估计,截至 2020 年 1 月 25 日,武汉预计有 75815 人(95% CrI 37304-130330)感染。感染人数翻倍时间为 6.4 天(95% CrI 5.8ー7.1)。

此外,在这个时间节点中,重庆、北京、上海、广州和深圳分别从武汉输入病例估计值为 461 例、113 例、98 例、111 例和 80 例感染。

如果 2019-nCoV  的传播能力在国内各地都是相似的,并且随着时间的推移,疫情会在中国多个主要城市呈指数增长,大概滞后于武汉爆发的大约 1-2 周。

这篇发表在《柳叶刀》上的论文,基于人口流动、确诊病例和病毒的序列间隔估计值(感染者感染其他人所需的时间)三个数据来源,对武汉地区疫情规模做出了估计,并基于易感-暴露-传染-恢复集合种群模型,对我国主要城市和主要国际城市的疫情进行模拟,得出了一篇潜在传播的临近预报,也给这次的春运返程拉响警铃。

《柳叶刀》最新文章:主要城市疫情将滞后武汉1-2周爆发

论文地址:https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)30260-9/fulltext#tbl1

基本再生数 R0 为 2.68,武汉感染人数或达 75815 人。

武汉是中国的交通枢纽,春运期间,相当数量的 2019-nCoV 感染病例从武汉潜入到了中国多个主要城市中,其数量足以引发当地疫情爆发。

《柳叶刀》最新文章:主要城市疫情将滞后武汉1-2周爆发

在这项研究中,研究人员根据官方发布的 2019-nCoV 病例数据以及国内和国际人口流动数据,来估计此次疫情的规模,并假设 2019-nCoV 的序列间隔估计值(感染者感染其他人所需的时间)与 SARS-CoV 的序列间隔估计值相同来建立预测模型。

数据的来源主要有三个部分:

  • 人口的流动数据来自于《官方航空指南》中关于每月机票预订量的数据,以及中国大陆 300 多个地级城市从腾讯数据库中获得的人员流动性数据。
  • 确诊病例的数据来自中国疾病预防控制中心发表的报告。
  • 系列间隔估计是基于以前对严重急性呼吸综合症冠状病毒(SARS-CoV)的研究。

之后采用易感-暴露-传染-复原集合种群模型对我国主要城市的疫情进行模拟。基本再生数 R0 是用马尔科夫蒙特卡洛方法估计的,结果为 2.68(95% CrI 2.47-2.86)。

《柳叶刀》最新文章:主要城市疫情将滞后武汉1-2周爆发

武汉地区基本再生数 R0 和估计暴发规模的后验分布

研究人员估计,在疫情爆发的早期阶段,也就是在 2019 年 12 月 1 日到 2020 年 1月 25 日期间,每个感染 2019-nCoV 病毒的患者平均可能感染多达 2-3人,而且这种流行病的规模每 6.4 天就能翻一番。在此期间,武汉可能有多达 75815 人被感染。

据估计,截至 1 月 25 日,不少 2019-nCoV 感染病例可能已经从武汉进入其他主要城市,包括广州(111 例)、北京(113 例)、上海(98 例)和深圳(80 例)。

此外,由于前期的航空输入,全球其他主要城市也可能受到较大影响。

2019 年 1 月至 2 月,武汉出境航班最多的中国大陆以外的主要城市

《柳叶刀》最新文章:主要城市疫情将滞后武汉1-2周爆发

从武汉出发到达人数最高的中国城市数量估计

政府需进一步加强公共卫生控制措施

这篇早期估计强调,政府需要迅速扩大公共卫生控制措施,以防止武汉外的地区发生大规模疫情。

进一步的分析表明,如果 2019-nCoV 的传播能力可以降低,那么全国所有城市的地方疫情的增长速度和规模都可以降低。

“如果 2019-nCoV 在全国范围的传播率和时间的推移存在相关性,那么疫情可能已经在中国多个主要城市蔓延,时间会比武汉疫情的爆发滞后一到两周,”香港大学主要作者 Joseph Wu 教授说,“与中国有密切交通联系的海外城市,也有可能成为疫情爆发的中心,因为如果不立即在人口和个人层面实施公共卫生干预措施,那么在临床表现出现前,病毒就会大规模蔓延。”

Gabriel Leung 教授表示: “根据我们的估计,我们强烈建议世界各地的政府部门提前准备好应急计划和缓解干预措施,以便迅速部署,包括确保测试试剂、药品、个人防护设备、医院用品的供应,尤其是与武汉和中国其他主要城市关系密切的城市。”

虽然估计数字表明,武汉的隔离措施可能不会达到预期的完全遏制疫情的效果,但进一步的分析表明,如果在全国范围内扩大相关管控措施,病毒的传播率可以减少 25%,地区疫情的增长率和规模将大幅减少。

此外,如果病毒的传播能力减少 50%,那么就可以将病毒从迅速扩散降级为缓慢扩散。

《柳叶刀》最新文章:主要城市疫情将滞后武汉1-2周爆发

“如果立即在所有受影响地区采取大规模、甚至严厉的限制人口流动的相关措施,就很有可能控制住病毒的局部传播。不过,具体应该做什么、做到何种程度,与地区的具体情况相关,没有一套适用于所有环境的规范性干预措施。”论文合著者、香港大学的 Kathy Leung 博士表示。

“除此之外,通过取消群众集会、关闭学校和实行在家工作等安排来大幅度减少人群内接触的措施,可以有效遏制感染的扩散,从而使当地的首次病例,或者早期患者,不会在像武汉一样在全国范围内造成大规模的病毒传播。”

作者还指出了研究的几个局限性,比如,估计的准确性取决于他们对传染源的假设。

他们还强调,模型假设旅行不受疾病状况的影响,而且所有感染最终都会出现症状,因此他们的结论是,较温和的病例可能未被发现,这在一定程度上也低估了疫情的规模。

最后,他们指出,这次流行病预测是基于 2019 年的城市间流动数据,可能无法反映 2020 年的流动模式,特别是考虑到 2019-nCoV 对健康构成的威胁。

技术 研发 指标
上一篇:人工智能是身份欺诈流行的优秀解决方案 下一篇:2020年人工智能在云平台的应用将呈现爆炸式增长
评论
取消
暂无评论,快去成为第一个评论的人吧

更多资讯推荐

华人博士生首次尝试用两个Transformer构建一个GAN

最近,CV 研究者对 transformer 产生了极大的兴趣并取得了不少突破。这表明,transformer 有可能成为计算机视觉任务(如分类、检测和分割)的强大通用模型。

Yifan Jiang ·  2021-02-20 21:04:53
日常生活中使用AI的优秀范例

人工智能是在技术和商业领域中广泛讨论的比较流行的技术之一。 它在各个领域都有广泛的应用。您可能还没有意识到,但是它确实在我们的日常生活中起着重要的作用。

bookfoxers ·  2021-02-19 23:40:53
给你打骚扰电话的竟是AI机器人?

“你永远不知道网络另一端坐着的是不是一条狗”——随着技术的发展,同样的道理如今也适用于电话,即使电话那头的声音极为逼真、语序听着正常,可你又怎知对方是真人而非AI机器人?当毫无情感、不知疲倦的机器人成为骚扰电话拨打者时,骚扰电话变得越发让人排斥甚至害怕……相对于屏蔽和警惕骚扰电话,今天,我们将从技术的角度重新审视骚扰电话这个行业。

原东山 ·  2021-02-15 15:17:15
2021年的机器学习生命周期

在这个时代,每个人都在学习机器学习(ML)。似乎每个收集数据的公司都在尝试找出某种方式来使用AI和ML分析其业务并提供自动化解决方案。

闻数起舞 ·  2021-02-14 00:39:57
人工智能助力教育评价现代化

教育评价作为推动教育质量不断提升的“牛鼻子”,是指在一定教育价值观的指导下,依据确立的教育目标,通过使用一定的技术和方法,对所实施的各种教育活动、教育过程和教育结果进行科学判定的过程。当前,我国教育评价体系尚存在不科学不完善之处,而人工智能技术的发展则为全面深化教育评价体系改革,推进新时代教育评价体系现代化提供了有利契机。

唐卓 ·  2021-02-06 13:14:34
一文看懂人工智能发展的这些年

这几年随着AI的浪潮席卷而来,各行各业陆续上演着AI取代人类工作的戏码,好像凡事只要套上AI再困难的事情都能解决,所以究竟AI到底是什么?今天就让我用一篇文章带你快速了解这人类长久以来的梦想技术——AI。

后浪科普 ·  2021-02-05 23:29:20
对话型人工智能如何改善客户体验

对话型人工智能让应用程序与人类进行互动,使程序能够自动发送回复。这是人工智能创新领域以指数速度发展的又一例证。

风车云马 ·  2021-02-05 08:00:00
让AI与人类的价值观保持一致,怎么就这么难?

几十年以来,我们一直在努力按自己的形象开发出人工智能。在此期间,我们也始终致力于创造一种既像人类一样睿智、又像人类一样愚蠢的机器。

科技行者 ·  2021-02-04 15:05:36
Copyright©2005-2021 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载