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◎ 科技日报记者 陈曦
按现有趋势，EpiSIX预测结果显示，最终规模在262-357例之间，停时在2022年.1.25—2022.1.31之间。这一结果低于疫情爆发第三天预测的规模，说明天津采取的全民筛查、封控区、控制区、防范区的划分是有效的，疾控措施跑在病毒传播前。1月15日，南开大学统计与数据科学学院教授黄森忠和团队在电脑屏幕前盯着一组起伏的曲线。他们刚刚根据数学模型更新了天津奥密克戎疫情爆发7天以来的数据。EpiSIX传染病传播预测系统“跑”出了前面的结论。
EpiSIX天津本轮疫情预测数据长度为7天(2022.1.8-1.14).1.25-2022.1.31。预测最后规模：262-357例。
根据之前对其他地区疫情的分析，1月15日至1月21日的7天是天津疫情发展的关键时期，需要严格监控其发展，防止反弹；如果出现反弹或长期拖尾，规模可能会扩大到360-767例，暂停时间将推迟一周至2022年2月初。
根据系统分析总结的《天津新发新冠肺炎疫情研判简报》，很快被送到相关部门，帮助专家为下一步抗疫工作提供重要参考。
从数据模型中找到病毒传播答案
面对疫情，人们最关心的是疫情什么时候结束，会感染多少人？来源是什么？决策者最想知道的是，在最小影响社会生产生活的情况下，应该采取哪些疾控策略来控制疫情，才能有效控制疫情？目前采取的措施对疫情防控有效吗？……
在数学流行病学研究领域，这些问题可以从数据模型中找到，研究人员将建立不同的模型来模拟病毒传播的趋势。
2021年11月，奥密克戎在南非一露头，被黄森忠团队盯住。
来自世界各地的奥密克戎传播参数相继输入EpiSIX通过不断的优化和调整，传染病传播预测系统逐渐成熟。
新冠肺炎的确诊患者是坐标系中的黑点，同一天的黑点堆积成不同高度的柱状线段，即单日确诊病例数；柱状线段顶部连接，形成蜿蜒的波线。黄森忠指着电脑上的统计图表向记者介绍，似乎所有不相关的数据都是数学表达的。通过模型分析，我们可以找到相关性并做出一些判断。曲线背后，预示着人与病毒作战的趋势。
1月10日，黄森忠团队首次将天津本土病例数据输入系统后，结果并不乐观。
EpiSIX预测结果显示，最终规模在300-600例之间，如有偏差，最多可达1500例左右。
与此同时，模型分析再次证实了奥密克戎传播力强、隐蔽性强的特点。2021年12月28日返回河南安阳的学生病例显示，感染发生在1月8日前10天。这与黄森忠团队计算的失眠期不谋而合。
“我们发现，自2020年夏以来的新发新冠肺炎疫情都存在一个‘失觉期’，即首例患者被感染和确诊的时间间隔大多在10-14天之间。”黄森忠表示，“精确估算‘失觉期’，对后期追踪密切接触者的效率有重要意义。”
到目前为止，数据显示，疫情趋势有所改善，这表明我们在病毒‘硬刚’中占据了上风。黄森忠解释说，前三轮筛查的结果也显示，新病例仍主要集中在津南区，新发现的感染来源明确，说明天津采取的疾病控制措施及时有效。他们没有跟着病毒后面疲惫的灭火，而是赶在病毒传播前，阻断了它们的道路。
从最佳系统参数到最佳疾控策略
自2003年非典以来，黄森忠一直对数学流行病学感兴趣。当时，这门学科仍然是中国的一个新兴领域。经过多年的研究，其团队积累了大量分析各种传染病的数学模型，并在2010年左右开发了传染病预测系统。
事实上，世界各地预测系统背后的数学原理是相似的。经典模型被称为SEIR模型。黄森忠介绍说，该模型的建立过程需要研究人员添加各种参数来构建一个地区、一个城市或一个国家的虚拟样本。同时，真实场景应尽可能恢复，因此当地人的生活特征、不同病例的特殊场景以及当地管理者随病例数量变化对疾病控制的调整将添加到模型中。
最后，让病毒在虚拟世界中传播
经过多年的积累，在2020年新冠肺炎疫情爆发之初，黄森忠迅速带领团队开发了针对新冠肺炎的病毒EpiSIX传染病传播预测系统。通过反复计算和验证，对新冠肺炎的传播规律进行了一点探索，预测系统在不断修正中获得了更强的预测能力。
2020年6月13日北京新发地疫情，黄森忠团队在北京新发地疫情3天后做出预测，疫情规模在450-1350例之间。几天后，预测更新-疫情将于7月10日前结束。事实证明了预测系统的准确性。7月6日，清零消息传来。最终，新发地疫情涉及的感染者数量基本接近预测结果。
疫情来临时，设置封控控制防范区是阻断病毒传播最有效的策略。然而，按暂停键为社会运作付出巨大代价。因此，何时发布解封政策也是政府疾控部门面临的重要决策。
黄森忠说：解封早可能反弹晚，影响社会经济发展和人民日常生活。。早在2020年疫情刚刚平息，黄森忠就开始从社会总成本的角度思考，寻找最佳的疾控策略。
团队选择了两个数字进行比较，一是确诊患者的平均治疗费用，二是降低潜在患者的平均预防费用。当前者远小于后者时，可以采取‘开关’控制疾病控制策略，即放松对普通人的预防措施，对确诊患者仍采取严格的隔离措施。黄森忠表示，团队每天都在密切关注疫情走向，希望通过科学分析，为新冠肺炎疫情防控做出贡献。
南开大学提供的图片
来源： 科技日报