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斯坦福发布“防疫公司”模拟器：“照明开关法”或为美国社交隔离最优解

，：啸林、梦佳，36氪经授权发布。

来源：stanford等

【新智元导读】社交隔离真的有用吗？特朗普将隔离期限延长至4月30日的决定是在审查了12种不同的统计模型之后综合得出的。斯坦福大学生物学家erin mordecai和一组研究人员开发了一个交互式模拟器，模拟了covid-19随时间的传播曲线，生动展示了社交隔离对控制疫情的作用。

在《瘟疫公司》下架后，你不再有模拟疫情的游戏可玩了？

《瘟疫公司》的开发者曾被邀请去美国疾控中心进行讲座。它让全球玩家对病毒的感染和传播机制有了基本的知识储备、感性认识和危机意识，是款很棒的科普性游戏。在疫情爆发后，已在国内外官方平台下架。

现在，你有了个更精确的疫情模拟器！

当然，要玩儿你得英文好，toefl过100的同学可以到文末找链接自己上去调参，本文只介绍科学家用这个模型做出来的研究结论

斯坦福大学生物学家erin mordecai和一组研究人员开发了一个交互式站，把社会隔离、检疫等各种干预措施做成了程度可平滑调节的旋钮，模拟了covid-19随时间的传播曲线，让人可以非常直观地看到不同措施对病例数、死亡人数的动态影响，以及与医院负载的对比。

斯坦福大学生物学家erin mordecai

研究成果：直观展示社会隔离的作用

以上四张图显示了社交隔离措施在0、轻度、中度、重度四种执行力度下，住院患者数量的直观减少。图中红线是医院承载力。

1.降低曲线峰值：我们的许多卫生资源都有固定的容量。如果同时有太多病例，我们将无法照顾每个生病的人。超出住院次数的上限将意味着不得不确定优先考虑哪些患者，而另一些只能无法被医治，我们已经看到这种情况在意大操作较为简易利等地出现。我们实践的社会距离力度越大，曲线将越平坦。

2.延迟高峰：随着时间的推移，很多资源将变得越来越丰富。我们将能够生产更多资源，例如治疗，呼吸机和医院病床。社交疏离等做法可以帮助延迟病例数量达到顶峰的时间，为我们赢得那必须依照输入的数据严格履行方可了获得所需资源的时间。

3.防止曲线末端爆发：一旦病例数开始减少，我们就可以停止社会隔绝幼猫猫粮吗？不。这三张图显示了强社会隔离持续3/5/10个月的状况，很明显，如果我们过快地解除控制，那么我们可能会看到疾病传播重新出现，病例数迅速反弹，因为许多人仍然易感。在3或5个月后就解除隔离，导致的患者数量激增甚至会同样大幅超过医疗系统承载力。

我们在1918年的流感大流行中看到了这一点，当时许多美国城市在3到8周后取消了限制，看到了第二大流感高峰。

为了避免covid-19的死灰复燃，我们需要在12到18个月或更长时间内采取多种干预措施，直到广泛和弦IC使用有效的治疗方法和/或疫苗为止。

数月社交隔离的替代方案：照明开关法

我们不需要被高强度隔离整整一年或更长时间。专家表明，如果使用主动打开和关闭的干预措施，比如“照明开关法”（the lightswitch method），我们可以保持相对较低的传播率，允许更大的活动范围，同时仍将流行病保持在我们的医疗保健系统可以管理的水平。

当我们“开灯”时，开始保持社交距离，病例数开始减少；当“关灯”时，人们可以一定程度上恢复社交，并进行较小的调整。病例数将开始增加一点，但不会在我们重新恢复社交距离之前失控。我们可以根据数据，将切换时间设置为一定时间（三个星期打开，三个星期关）或是某个阈值（例如：在一周内有15例住院病例时打开，在一周内低于2例住院病例时关闭）。

这样，我们就可以在阻止新冠传播和正常生活之间寻找平衡。

传染病动态建模方法

统计模型的基本原理相对显而易见。流行病学家将人口分为不同的区间。其中sir模型是常见的一种描述传染病传播的数学模型，其基本假设是将人群分为以下三类：

1 易感人群（susceptible岳阳）：指未得病者，但缺乏免疫能力，与感病者接触后容易受到感染。

2 感染人群（infective）：指染上传染病的人，他可以传播给易感人群。

3 移除人群（removed）：被移出系统的人。因病愈（具有免疫力）或死亡的人。这部分人不再参与感染和被感染过程。在sir 模型中以上三类人群之间存在两个转换的关系。

对于“暴露”但尚未感染的人，某些模型还会加入e，变成seir模型。然后，建模人员根据他们对疾病传播的判断，来制定变量，然后运行。这些变量包括：一个被感染者康复后或死亡之前感染了多少人，一个感染者感染另一个人需要多长时间等等。

seir模型图例

“一开始，每个人都是易感人群。感染者数量很少，他们感染了易感人群，感染者就开始呈指数级增长。”波士顿大学公共卫生学院传染病流行病学家海伦·詹金斯说。

特朗普将隔离期限延长至4月30日，基于12种统计模型得出

3月29日，在白宫举行的发布会上，美国总统特朗普将美国新冠疫情预测总死亡数据“220万”重复了16次。而早先在华盛顿大学健康计量与评估研究所（ihme）3月25日发表的一篇研究报告中，预测美国未来4个月内可能会有81114人死于新冠肺炎。疫情的拐点大约在4月的第二周。ihme是一个强大的数据处理机构，有约500名统计学家，计算机科学家和流行病学家。ihme负责人chris murray：从上周的最新模型结果显示，目前总体情况首次出现好转，死亡人数统计相比于上周已经下降了20%，曲线开始逐渐平坦。

<摇铃p>从流行病学的角度看，这些死亡数据的预测都是来自数学预测模型。白宫新冠病毒应对协调员deborah birx博士在发布会上表示，特朗普将隔离期限延长至4月30日的决定是在审查了12种不同的统计模型之后综合得出的。

斯坦福团队所使用的9格模型：s=易感 e=暴露 ip=症状前但具有传染性的状态

ia=无症状感染 is=重症 im=轻症 h=住院 r=康复 d=死亡

哈佛大学传染病流行病学专家marc lipsitch的团队也使用了seir模型，数据的调整用以模拟社会隔离措施的收紧或放松，以及covid-19感染可能出现的季节性变化（类似流感）。模拟时他改变了r0。基础传染指数r0指在没有外力干预下，一个感染者平均能传染的人数。在该模型中，如果停止严格意义上的社会隔离（无需采取疫苗或治疗之类的措施），将使感染率迅速攀升至每千人中约有两个危重病例，这等同于660,000名美国人即将病危。该团队的模型发现，即便从4月到7月持续执行最严格的封禁措施，疫情也会在秋天左右回升。

原文链接：

模拟模型链接：

斯坦福魔性的源代码都可以在github上找到：

ht自行车tps : //

220万人死于新冠肺炎？特朗普关于拉力试验机安装时需注意的问题有哪些呢?说的最坏结局靠谱吗 ：

基于sir模型的武汉新型冠状病毒动力学建模与参数辨识（附python代码）：

the mathematics of predicting the course of the coronavirus：

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