钟南山:国内新冠疫情4月见顶，总感染规模约为9.5万

·钟南山团队用SEIR和LSTM两种模型对疫情进行评估，推算如果封城等管控延迟5天，疫情规模将扩大三倍。在实行严格封城后，总病例数预估在9.5万或12万。

·新发病例数在2月底后已开始回落，整体病例数在4月下半月放缓，SEIR预测疫情总病例数为12万，LSTM预测疫情总病例数为9.58万。

·如果封城管控推迟5天，那么疫情规模或将扩大三倍，广东的病例数可能达到16万+成为重灾区；但如果提早5天封城，疫情规模或减少一半。

新型冠状病毒肺炎的爆发起源于中国湖北省武汉市，恰逢春运，即每年春节的大规模迁徙时期。为遏制其蔓延，中国于2020年1月23日采取了前所未有的全国干预措施。这些政策包括大规模检疫，严格的旅行控制和对可疑病例的广泛监控。但是，尚不清楚这些政策是否对该流行病产生了影响。我们试图表明这些控制措施如何影响了对该流行病的遏制。

我们发现中国的流行病应该在2月下旬达到高峰，到4月底前出现逐渐下降。如果将防疫措施实施时间推迟五天，中国大陆的疫情规模将增加三倍。机器学习预测证实了这一结果，取消湖北检疫将在3月中旬在湖北省引发第二次流行高峰，并将流行期延长至4月下旬。

背景：新型冠状病毒肺炎的爆发起源于中国湖北省武汉市，恰逢春运，即每年春节的大规模迁徙时期。为遏制其蔓延，中国于2020年1月23日采取了前所未有的全国干预措施。这些政策包括大规模检疫，严格的旅行控制和对可疑病例的广泛监控。但是，尚不清楚这些政策是否对该流行病产生了影响。我们试图表明这些控制措施如何影响了对该流行病的遏制。

方法：我们将1月23日之前和之后的人口迁移数据以及最新的COVID-19流行病学数据整合到SEIR模型中，得出流行曲线。我们还使用了经过2003年SARS数据训练的人工智能（AI）方法来预测疫情。

结果：我们发现中国的流行病应该在2月下旬达到高峰，到4月底前出现逐渐下降。如果将防疫措施实施时间推迟五天，中国大陆的疫情规模将增加三倍。机器学习预测证实了这一结果，取消湖北检疫将在3月中旬在湖北省引发第二次流行高峰，并将流行期延长至4月下旬。

结论：我们的动态SEIR模型可有效预测COVID-19流行病的峰值和大小。在2020年1月23日实施控制措施对于减少最终COVID-19流行病的规模是必不可少的。

【介绍】

2019年12月，在中国大陆湖北省省会武汉市爆发了一次非典型肺炎[冠状病毒病2019（COVID-19）]，这是由于一种新型的人畜共患性冠状病毒[严重急性呼吸系统综合症冠状病毒2（SARS-CoV-2）]。疫情迅速蔓延，在国内报告了50,000例病例和1,000例死亡，全球报告603例，超过了2003年的严重急性呼吸系统综合症（SARS）的爆发。疫情恰逢春运，春运是从2020年1月25日开始的每年春节的大规模人口迁移时期。为遏制疫情，中国于2020年1月23日实施了前所未有的干预策略。整个城市都被隔离，延长了国家法定假日，采取了严格的措施限制旅行和公共聚会，关闭了公共场所，并在全国范围内实施了严格的温度监测。这些控制措施严重破坏了中国乃至全球的社会和经济结构。但是，尚不清楚这些政策是否产生了影响，以及它们应保留多长时间。因此，为了全球期望，评估这些控制措施对流行病进展的影响至关重要。在这里，我们使用了经过修正的SEIR流行病学模型，该模型结合了1月23日之前和之后的国内迁徙数据以及最新的COVID-19流行病学数据，以预测流行病的进展。我们还使用了基于2003年SARS冠状病毒爆发数据进行了训练的机器学习人工智能（AI），证实了我们的模型预测。

【结果】

湖北省，广东省和浙江省的疫情进展

我们研究了这些省份，因为在撰写本文时，这些省份确诊的COVID-19病例数量最多，并且有大量迁移人口。 2月10日，湖北，广东和浙江省确诊的COVID-19病例分别为31,728、1,177和1,117，占全国总病例的80％（图1A）。 2020年1月7日至1月23日，广东和浙江省的迁徙离开人数大于流入量，达到最大。1月23日之前，湖北省的迁移离开人数大于流出量，表明这是春节返乡潮。与2020年1月23日之后的广东省和浙江省相比，湖北省有明显相对平稳的人口迁徙曲线（图1B），这是由于湖北省实施了强制的公共卫生干预措施。

图1

SEIR是一种流行病学模型，用于通过将人群划分为四个可能的状态来预测传染病动态：易感人群[S]，暴露或潜伏期[E]，具有传染性[I]或退出[R]。每个状态的人口比例受每个状态之间的变化率控制，β（[S]至[E]），σ（[E]至[I]）和γ（[I]至[R]） 。我们使用截止调查前的2020年人口迁徙指数，并根据之后的迁移指数调整，将前一天的迁移指数[S in / out（t）]合并到经修正的SEIR模型中。于广东省、浙江省、湖北省和中国（在模拟中，交通限制减弱），则使用了2019年的迁移指数，而且认为在[E]指向[S]的迁移率β1是[I]指向[S]的β2的5倍。

在目前湖北省实行严格检疫措施，我们将2020年2月10日之后的迁徙指数设为零。在2月12日之前，根据PCR确认报告的病例。基于此报告标准，我们的模型预测到2月20日将有42,792 （95％CI：30,149–52,941）个病例，达到单个流行高峰（表1）。疫情预计将在四月下旬接近尾声，病例总数将达到59,578（95％CI：39,189-66,591）。如果推迟干预，到2月25日将达到115061例高峰，总病例数将达到167598例。如果在五天前引入干预措施，则应该在2020年2月15日之前达到流行高峰，最终病例数不会超过25,000（图2）。

表1

图2

然后，考虑湖北省减少隔离措施，公众有一定程度的社会流动，由此假设r=10。预测结果发现有2月18日和3月11日这两个流行高峰，分别有51581（95%CI 39，874–63，994）和47144 （95%CI 36，305–58，484）例现存确诊病例，最后疫情总规模将达到73180 （95%CI 51308–85839）例。如果把干预措施实施延迟5天，暴露病例比例起初的增加将导致感染病例呈指数增长，流行峰值为2月21日和3月17日。截止4月末，仍可能存在30000例以上的现存病例，而总病例数预估将会达到166930例确诊例数。如果提前5天实施干预措施，则疫情将在2月11日达到高峰，现存确诊病例可能达到8031例，疫情规模上升至15965例 （图2B）。

由于广东和浙江两省不在疫情爆发中心，因此疫情规模小于湖北省。这两个省的疫情将在2020年2月20日达到高峰，分别达到1,202（95％CI：1,042–1,340）和1,172（95％CI：1,004-1,314）病例，并在4月中旬结束。广东和浙江省的总流行病规模分别为1,511（95％CI：1,097-1,948）和1,491（95％CI：1,066-1,851）。政府干预推迟五天，将导致2月26日和25日达到高峰，广东和浙江省分别为3,553和3,522例，每个省的总疫情规模为10,061例。如果政府早五天实行控制，则该流行病将得到有效抑制（图2C，D）。

我们将截至2020年2月10日每个省的实际报告的累计活动感染量（图2A，B，C，D中的圆圈）绘制到了我们的预测曲线上，发现我们的预测数据与报告数据总体上非常吻合。

中国大陆的疫情发展

自2020年1月23日实施控制措施以来，传播机会减少了。一定数量的易感个体使得平均每天新感染的数量稳定增加。通过目前的干预措施，预计该流行病将于2月28日达到高峰，有59,764 （95％CI：51,979–70,172）病例。预计总流行病规模为122,122（95％CI：89,741–156,794）例。如果采取干预措施的时间推迟了五天，则由于每天与感染者接触的平均次数增加，传播系数会更大。病例数量将成倍增加，到2020年3月4日达到峰值，达到173,372例。到4月底，该病的病例将为351,874例。如果比之前提前5天实施干预措施，那么全国的病例数将为40,991例（图2E）。同样，实际报告的累积感染与我们的预测曲线也很吻合。

中国大陆的LSTM预测

LSTM模型是RNN的一种，使用2003年SARS流行病统计数据进行了训练，其中纳入了COVID-19流行病学参数，例如传播的可能性，传染率，潜伏率率和退出率。 LSTM模型预测，新感染将在2月4日达到高峰，到4月底将导致95,000例病例（图3A）。然后，我们绘制了来自SEIR，LSTM以及中国实际报告数据的每日新增病例数。在1月22日至2月10日之间，新确诊病例的实际数量与LSTM预测的曲线之间存在显着拟合（图3B）。 SEIR和LSTM模型都预测在2月4日到7日之间每天有4,000例感染高峰。SEIR模型还预测2月中下旬会出现几个新的感染高峰。

图3

【讨论】

中国宣布对2020年1月15日爆发的COVID-19采取1级紧急响应，这是最高级别的公共卫生响应，导致在全国范围内实施了控制措施。除了锁定武汉及附近地区外，还需要严格报告往返湖北省的旅行情况。劝阻湖北居民返回工作场所，甚至有武汉旅行史的非湖北居民也必须自我隔离14天。有人质疑这种做法的有效性和必要性，尤其是有报道称，武汉及附近隔离区的防疫建立得太晚了。 Wu等人预测，如果不采取控制措施，到1月25日武汉的疫情规模将达到75,000人，而4月的疫情将达到高峰。同样，Read等人预测，到2月4日，如果没有采取控制措施，高峰期将达到190,000例。值得注意的是，他们预测，尽管有武汉大规模封城，但其他中国城市的疫情增长与武汉类似。但是，事实并非如此。仅次于湖北的两个受影响最大的省份广东和浙江，由于控制措施的执行速度加快，仅占全国PCR确诊病例的6.6％（图S1）。与湖北相比，这两个省的疫情增长放缓支持了隔离和控制措施的有效性。我们的模型呼应了这些情况，表明控制措施实施延迟五天将使疫情规模增加三倍。

图S1

自从我们的分析以来，实际的流行趋势与我们的预测曲线非常吻合（图S2）。广东和浙江在前一周每天报告不到6例新病例，而湖北的新病例数与过去几周相比也有所下降。随着人口开始迁移回广东浙江（尽管由于现有限制，与往年相比速度较慢），但担心输入案件可能增加。由于目前仅在湖北有相当数量的新病例，因此从其他省份的迁移人口的造成可能不会构成较高的风险。持续的“及早发现”政策和随后的隔离措施可能对防止广东和浙江爆发第二波流行病是有效的。

图S2

我们的研究强调了另一个关键点，放宽对湖北的检疫限制将允许新的易感人群涌入，即春节假期后返回的迁移人口，将导致2020年3月11日左右湖北的另一个流行高峰。鉴于已经将大量资源用于湖北建设新的医院和检疫中心，以改善医疗保健并降低接触风险，所有这些都有望减少传播并帮助减轻潜在高峰的影响。

COVID-19疫情爆发在人口稠密的城市中，在流行病控制的公共卫生过程以及决定何时实施控制措施方面，提出了重大挑战。目前确认COVID-19感染病例的实践依赖于地方和城市或省CDC的两个阳性检测结果，此过程至少需要30个小时。 2020年2月12日，湖北省政府根据影像学发现，中性粒细胞计数和流行病学联系，通过临床诊断对病例进行确认，从而使病例一夜增加了16,000例。由于没有在所有其他省份采用这种方法，因此这使全国范围内COVID-19病例的统计数字变得混乱。有人可能会说临床诊断可能不准确，不过，当前的PCR诊断方法也有缺点。直到可以使用其他方法（例如血清阳性率数据）来估计真实发病率之前，我们可以预期仅基于PCR确认的流行曲线可能会低估现实世界的情况。

我们在图3中的结果突出了我们研究中使用的两个模型的优缺点。我们修正后的SEIR模型使用了7天的潜伏期，这是根据早期估算得出的。后来知道，症状发作之前的中位潜伏期为三天，与SARS的潜伏期相近，但范围为0至24天。我们测试了模型对不同潜伏时间的敏感性，发现较短的潜伏时间将加速流行病高峰，但不会显着干扰流行病的规模大小（图S3）。这可能解释了真实曲线和LSTM预测曲线之间的显着拟合，以及SEIR模型预测的流行病高峰的滞后性。相反，用于机器学习的SARS流行病数据来自2003年4月至2003年6月之间报告的病例，对于长期预测而言，这似乎是一个有限的数据库。

图S3

我们的模型未考虑可能增加确诊病例数的其他因素，例如诊断能力。武汉市政府最近宣布了一项政策，即对每一个疑似病例进行检测，并减缓返乡农民工的返工。如果武汉政府能够提高其检测能力，尽管控制了返乡人口的流入，我们仍有望看到一个连续的高峰甚至第二高峰。我们研究的另一个局限性是我们没有考虑季节性影响。据推测，季节性变化引起的温度变化对于广东省SARS流行的消散很重要。遵循COVID-19的这种逻辑，与浙江和湖北相比，广东省的疫情有望较早消退。

通讯作者：钟南山

发布日期：2020年2月21日

发布渠道：JOURNAL OF THORACIC DISEASE

原文地址：http://jtd.amegroups.com/article/view/36385

原文标题：Modified SEIR and AI prediction of the epidemics trend of COVID-19 in China under public health interventions

译者：小西 | 网易公开课