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钟南山点赞的世界首个全球疫情预测系统,我们和开发者聊了聊

2021-02-03 09:37:46来源:健康时报网|分享|扫描到手机
阅读提要:如此次河北疫情,黄建平教授团队用截止2021年1月11日河北省的真实疫情数据预测,若河北省采取二级响应措施,单日新增确诊病例于1月13日左右达到峰值90人,本轮疫情将于2月1日左右得到控制,确诊病例预计为945人。实际情况是河北省的单日新增确诊病例数在1月12日、14日和15日到达峰值90人,截止1月31日24时,河北省本轮疫情累计确诊病例为938人。预报数据与实际数据极为贴近。

(健康时报记者 赵苑旨 王永文)“新冠肺炎疫情全球预测系统的预测是相当可靠的!”钟南山院士的一句话,瞬间让这个世界上第一个全球疫情预测系统上了热搜。

这个由兰州大学西部生态安全省部共建中心开发的“新冠肺炎疫情全球预测系统”,截止目前已经对全球190多个国家和地区及国内突发的小规模疫情做了未来一天、一个月和两个季度的预测。

兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心主任黄建平教授说,从预报来看只有当全世界70%的人都接种上疫苗后,而且这个疫苗的作用可以达到长时间有效时,才会明显地控制住疫情。所以接种疫苗的同时也要加强防范措施,疫情才能得到很好的控制。

世界第一个全球疫情预测系统

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“新冠肺炎疫情全球预测系统”网站首页截图

全球新冠肺炎疫情暴发以来,由兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心主任黄建平教授组织带领中心团队,成功开发出具有兰州大学全部知识产权的“新冠肺炎疫情全球预测系统”。

“预测主要分为日常预测和突发疫情预测。日常工作包括针对全球190多个国家做的未来一天、一个月和两个季度的预测,每10天更新一次月预测和季节预测的数据。”

如此次河北疫情,黄建平教授团队用截止2021年1月11日河北省的真实疫情数据预测,若河北省采取二级响应措施,单日新增确诊病例于1月13日左右达到峰值90人,本轮疫情将于2月1日左右得到控制,累计确诊病例预计为945人。实际情况是河北省的单日新增确诊病例数在1月12日、14日和15日到达峰值90人,截止1月31日24时,河北省本轮疫情累计确诊病例为938人。预报数据与实际数据极为贴近。

黄建平教授告诉健康时报记者,一般国内个别地方出现零星本土病例后,需要5-6天累计确诊病例数来判断疫情发展的初步趋势,同时综合考虑各地疫情防控的举措来进行未来40天左右的疫情预测,总周期在7天左右。

“系统是将气候预测中的统计--动力方法与流行病学模型相结合的预测系统,是跨学科知识融合的创新性成果。传统的流行病学模型仅适用于区域模拟和预测,而我们所建立的全球预测系统覆盖的空间范围更广,做的是全球预报。”黄建平教授说。

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“新冠肺炎疫情全球预测系统”流程图。受访者供图

“新冠肺炎疫情全球预测系统”(GPCP)基于实时更新的流行病数据,对每个国家的逐日和季节性新增新冠肺炎发病数进行可靠预报。此外,对于最近出现的突发性的疫情,尤其是国内重点地区,包括北京、香港、大连、新疆、河北、黑龙江等地区这段时间以来的聚集性疫情,也做了城市尺度的预测,模拟了二级和三级响应措施下的疫情趋势,同时也评估了我国疫情防控工作的成效。

黄建平教授表示,之前国外也有大学和相关机构推出过疫情预测系统,但他们只着眼于美国本土疫情的预测,同样的,国内也有其他学校对国内疫情进行预测,但是没有继续进行下去。“我们做的是一个全球的预测系统,并且是目前世界上唯一并且坚持做预测的系统。”

1月31日,在“广州实验室科技助力基层疫情防控万里行”启动活动上,广州实验室主任、中国工程院院士钟南山现场解答多个公众关注的疫情防控问题。其中兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心研发的“新冠肺炎疫情全球预测系统”,再次获得钟南山院士“点赞”。

接种疫苗同时也必须加强防范措施,否则疫情不会停止

“现在大家都寄望于疫苗,但是接种疫苗的同时也必须加强防范措施,否则疫情的传播也不会停止,从预报来看只有全世界70%的人都种上疫苗以后,而且这个疫苗的作用可以达到长时间有效时,才会明显地控制住疫情。”除了做新冠疫情的预测外,黄建平教授团队还对接种疫苗对新冠疫情传播的影响做了预测,预测条件是:从2021年1月1日开始的60天内,分别给全球10%、30%、50%、70%的人接种新冠疫苗,且每天接种疫苗的人数逐步增加,同时假设接种疫苗的人将获得永久免疫。

经过系统的预测得出的结论是:在不接种疫苗的情况下,全球每日新增病例数将稳步下降。

然而,如果给全球10%、30%、50%、70%的人接种新冠疫苗后,全球每日新增病例数下降速度逐步加快,但并不能完全控制疫情。因此,积极有效的隔离措施和及时普遍的接种疫苗才是控制疫情的最佳方案。

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黄建平教授的工作照受访者供图

对于未来的发展规划,黄建平教授说:“我们将进一步的把“新冠肺炎疫情全球预测系统”发展为网格化的预测模型,使预测单位能精确到县级。另外,未来还将引入更多的参数,如关于自然灾害的影响,不同风险区的环境效应等,来进一步提高预报的准确率。而且在未来很长一段时间内,疫情都无法彻底消失,依旧在全球蔓延,对公共卫生体系造成很大的压力。我们仍需长期考虑季节因素的影响,做好季节预测和月预测,起到良好的警示作用,为政策制定提供理论依据。

(责任编辑:周学津)

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