新華社北京4月1日電 新聞分析：如何看形形色色的新冠肺炎疫情預測

新華社記者黃堃 馮玉婧

全球新冠肺炎病例數(shù)近來急速增長,。到4月1日，美國約翰斯·霍普金斯大學的數(shù)據(jù)顯示,，全球病例數(shù)已超過80萬例,。而這個數(shù)字還遠未“達峰”。有模型預測認為,，即便采取一定干預措施,，全球仍可能有24億人感染。

自新冠肺炎疫情暴發(fā)以來,，各國科研機構和學者發(fā)表了形形色色的模型預測,，其中一些看似“危言”，引人矚目,。我們該如何看待這些預測,？

　　預測帶來警示

24億，這是英國帝國理工學院新冠肺炎反應小組3月26日發(fā)布的第12份報告里,，對全球感染人數(shù)高中低三個預測的中間數(shù)字,。

該報告對今年感染新冠肺炎人數(shù)給出了三個場景：高感染場景，全球不采取減緩疫情措施,，預計約70億人感染,，也就是幾乎全人類都感染；中感染場景,，如果各國在每10萬人每周死亡1.6人時開始采取抑制疫情措施（包括加強檢測,、社交隔離等），預計約24億人感染,；低感染場景,，如果在每10萬人每周死亡0.2人時就開始采取抑制疫情措施，預計約4.7億人感染,。

這個研究團隊自疫情暴發(fā)以來多次發(fā)布報告,，均被廣泛引用。該團隊3月16日發(fā)布第9份報告后,，英國和美國政府大幅強化防疫政策,，有觀點認為報告起了一定作用。

該團隊在報告中指出,，只有通過迅速采取公共衛(wèi)生措施來抑制疫情的傳播,，才能將衛(wèi)生保健需求保持在可控制的水平上,。如今可見，世界上越來越多的國家出臺了嚴厲的防控措施,，如“封城”,、旅行限制以及要求市民在家工作或上學等，其目的都是為了“拉平曲線”,。

在流行病學中,，人們把減緩病毒傳播速度，進而減少一段時間內需求治療的人數(shù)的概念稱為“拉平曲線”,。新冠肺炎疫情發(fā)展曲線上升得越快,，意味著當?shù)匦l(wèi)生保健系統(tǒng)越有可能被壓垮。

世界衛(wèi)生組織也一再強調“拉平曲線”對應對新冠肺炎疫情的重要性,，并呼吁世界各國采取全面的公共衛(wèi)生措施。美國密歇根大學專家霍華德·馬凱爾也指出,，歷史經(jīng)驗表明立即采取有力措施有助于減緩新冠病毒的傳播,，拉平疫情“曲線”。

　　預測也有誤差

在帝國理工學院團隊第12份報告分析的三個場景中,，今年全球死亡人數(shù)分別約為4000萬,、1000萬、186萬,。按照其詳細數(shù)據(jù)計算的三個場景病亡率分別約為0.58%,、0.43%、0.40%,。

據(jù)世衛(wèi)組織數(shù)據(jù),，歐洲中部時間30日10時（北京時間30日16時），全球確診病例達到693224例,，死亡病例達33106例,。照此計算，病亡率約為4.8%,。為何預測中的病亡率和實際有較大偏差,？

首先，研究模型中的感染人數(shù)是估計的所有感染人數(shù),，包含大量輕癥患者和無癥狀感染者,。這部分人由于癥狀不明顯，在實際生活中可能根本就不會接受檢測,。

其次,，在疫情不同時期、不同地區(qū)的病亡率會發(fā)生較大變化,。根據(jù)2月底發(fā)布的《中國-世界衛(wèi)生組織新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）聯(lián)合考察報告》,，截至2月20日,，中國55924例實驗室確診病例中有2114例死亡，病亡率約為3.8%,。但病亡率因地區(qū)而異,，武漢為5.8%，中國其他地區(qū)為0.7%,；也因時間而異,，1月1日至10日間發(fā)病病例的病亡率為17.3%，2月1日之后則降至0.7%,。

美國疾控中心前主任托馬斯·弗里登3月中旬撰文討論疫情時引用了一個研究模型,，將新冠肺炎的病亡率分為三種場景：與季節(jié)性流感相似場景的病亡率約為0.1%，中等程度嚴重場景的病亡率為0.5%,，嚴重場景為1%,。

弗里登說，最壞的情況是美國約一半人感染,，而病亡率又達到約1%,，這樣僅在美國就會有約160萬人死亡。他強調,，雖然這是最壞情況,，但不是不可能。

　　預測僅供參考

應該指出的是,，各種研究模型都有其局限性,。不同模型依賴不同的參數(shù)和算法，給出的結果可能有很大區(qū)別,。

英國諾丁漢大學分子病毒學教授喬納森·鮑爾評論某些新冠肺炎疫情模型時說,，這些模型都建立在各種假設之上，而相關假設?？赡苁清e誤的,。

比如，美國國家衛(wèi)生研究院下屬國家過敏癥和傳染病研究所所長安東尼·福奇29日說,，模型顯示,，新冠肺炎疫情有可能導致美國10萬人至20萬人死亡。這遠低于弗里登所說“最壞情況”160萬人死亡的數(shù)據(jù),。

許多專家都強調,，模型預測給出的結果只能作為一種參考，如果全球各國加強對新冠肺炎疫情的防控措施,，如重視檢測,、嚴格隔離，疫情發(fā)展趨勢可能不會像模型預測的那樣嚴重,，上述模型預測中的可怕數(shù)字也不會成真,。