丹麦技术大学 信用:CC0公共领域 目前世界各地用于预测新冠肺炎和其他流行病发展的方法未能准确报告最佳和最差情况
发表在《自然物理》杂志上的新开发的流行病预测方法解决了这个问题
“这是关于理解最好和最坏的情况——事实上，最坏的情况是在大流行病中航行时需要跟踪的最重要的事情之一——无论是在丹麦、欧盟、美国
S
或者世界卫生组织
《固定时间描述性统计低估了流行病曲线的极端性》一文的四位作者之一苏妮·莱曼教授说:“如果你只看到流行病发展的平均估计——不知道可能会有多糟糕，那么就很难在政治上采取行动。”
研究人员乔纳斯·L
在日冕危机期间，来自DTU计算机公司的尤尔、卡雷·格拉斯贝尔、拉塞·恩博·克里斯蒂安森和苏妮·莱曼担任丹麦国家卫生局的顾问
部分基于他们自己作为顾问的经验，他们已经意识到预测流行病发展的现有方法(如新冠肺炎)在描述预期发展的极端可能性方面存在问题
流行病是不可预测的 “疾病爆发基本上是随机过程
在同一人群中引入的同一种疾病可以感染许多人，或者在没有特定流行率的情况下迅速消失
这部分取决于巧合，”博士后乔纳斯·L解释道
佛戴格斯先生
正是由于流行病的不可预测性，当它发生时，在社会的任何地方都很难做出正确的决定
需要多少床位和呼吸器？通过实施限制，我们能减少多少需求？ 然而，一般的不可预测性只是估计流行病发展的许多问题之一
“流行病的不可预测性使我们很难预测其发展趋势，这不仅仅是因为我们对疾病的特征和在任何特定时间在社会中的流行缺乏了解
仅举几个具体的例子:通常没有人确切知道疫情何时开始，某一天某个地区有多少人被感染，或者疫情目前正在哪个地区站稳脚跟
我们唯一确定的是，当卫生当局发现疫情时，疫情已经持续了一段时间，”苏尼·莱曼说
在世界上几乎所有地方，处理信息缺乏的常见方法是基于e
g
未知感染的不同数量和开始时间，然后通过分别观察每一天并评估“中间”预测作为当天最可能的结果进行总结
如果大多数输入参数给出的圣诞节感染人数少于4000人，那么超过4000名新感染者随后被评估为不太可能
世界各地都在使用“以日为基础”的预测方法，尽管疫情发展和特定日期之间的联系在某些情况下是有用的，但它系统地排除了疫情有多严重或多轻微的数据
如果所有投影e
g
预测疫情将在一天内达到4000人感染的高峰，但没有一条曲线显示在同一天，那么在某一天这将是一个极端，因此不包括在任何估计中
“因此，我们建议做一个“基于曲线”的总结:我们应该一次看一个完整的模拟，而不是评估某一天的感染率是可能的还是不可能的
整个模拟感染曲线有没有可能？在此基础上，你可以总结出疫情发展的最可能的曲线，”乔纳斯·L
佛戴格斯先生
“通过观察整个预测曲线，而不是单个的日子，你会得到一个更现实的估计，疫情会变得多么糟糕
如果你想避免医院系统超负荷运转，这尤其有用，”苏尼·莱曼总结道
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