昨日，湖北新增1万+例临床诊断病人，全国到底有多少感染者？

据央视新闻报道：2月12日0时-24时，武汉市新增确诊病例13436例（含临床诊断病例，具体未公布），湖北省新增新冠肺炎病例14840例（含临床诊断病例13332例）。

（图片来自央视新闻）

（一）何为“临床诊断”

这是国家媒体首次在发布信息时提到“临床诊断病例”，这个新名词代表什么含义？

2月5日下午，国家卫健委发布《新型冠状病毒感染的肺炎的诊疗方案（试行第五版）》，出现了较大范围的修订，其中一处是把诊断明确分为（一）疑似病例；（二）临床确诊病例；（三）确诊病例。也就是说在疑似病例和确诊病例之间增加了临床诊断病例。

而诊断依据是在疑似病例中加上“具有肺炎影像学特征者”。

（图片来自国家卫健委）

以此为依据，加上临床诊断病例。截至2月12日24点，湖北省累计新冠肺炎病例达到惊人的48206例（含临床诊断病例13332例），武汉市达到32994例（含临床诊断病例12364例）。而湖北其他城市累计病例都达到了1000人左右。

日渐严重的疫情里，我们几乎已经习惯了每日增加的数字，因为习惯恐慌或者是逃避恐慌，许多人不再像一开始那样点开“每日疫情通报”，其实在2月12日，我们迎来了一连串的好消息，新增疑似病例和新增确诊病例从2月9日至2月11日实现3连降，西藏确诊人数、疑似病例归零，各省增速明显放缓。

（图片来自丁香园，2月11日数据，不包括2月12日）

（二）临床诊断在临床的广泛应用

临床确诊病例的出现肯定打破了下降趋势，但我们知道，信息公开才有利于更好的救治，正视问题才能更好的解决问题。

所谓确诊病例是经过病原学的检验，比如咽拭子或者鼻拭子送到实验室进行新冠病毒核酸检测，阳性即为确诊。

但呼吸科的同僚都知道，平时在肺炎的诊断中，真正病原学的诊断是不多的，无论是常见的呼吸道合胞病毒还是血培养发现肺炎链球菌，都是很少见的。

比如血培养，每个病人的血培养都要送3次4次，每次送2套，往往耗时1个星期，才能返回1个阳性结果。我们也不完全依靠病原学检测，而是结合患者的症状、肺部CT，做出病人的临床诊断，在血培养的1个星期里，顺利的话，病人都快出院了。

在新冠病毒试剂盒紧缺的时候，医生都在呼吁临床诊断，在新冠病毒试剂盒相对充裕的时候，医生还在呼吁临床诊断，不仅仅因为试剂盒本身存在的假阳性率，还因为反复送检是对病人的治疗和心理都是一种折磨，我们看到，新闻时常报道，有的新冠肺炎患者反复送检4次5次，才发现核酸阳性。

在这个过程中，还有的医生没有坚持送检，反而排除了新冠肺炎的诊断。

2月 9 日，预印平台medRxiv发表钟南山团队论文，题为Clinical characteristics of 2019 novel coronavirus infection in China。1099例确诊的中国武汉新型冠状病毒感染（2019-nCoV）患者。

这些患者中，肺部CT提示肺炎有76.4%，即四分之三的患者在CT上都有明显改变。

（三）全国到底有多少感染者？

截至今日，湖北省累计新冠肺炎病例接近5万例，武汉市独占3万例。如果把这些算在内，今日全国感染新冠肺炎病例累计59867例，除去出院的人数，现存确诊52590例。（数据来自丁香园，截至2月13日10:19分）

（图片来自丁香园）

在疫情初期，湖北省政府信息公开不够，全国人民疫情实际了解不清，如今随着中央指导组的进驻，湖北省政府信息透明度增加，确诊人数暴增。那么论文界有没有关于翔实的数据和理论模型支撑解释如今的结论？

在2月13日的前4天，即2月9日，中科院在预印本平台MedRxiv发表论文：Incorporating Human Movement Data to Improve Epidemiological Estimates for 2019-nCoV 。根据“人口流动性”和“病例报告数据”把疫区分为三个级别：“武汉组”、“不含武汉市的湖北省”、“不含湖北省的中国大陆”，开发了一个预估模型。该模型预测，截至2月3日，武汉市感染人数已达5万，除去武汉的湖北省，感染人数接近3万。不含湖北省的中国大陆，7千左右。三组加在一起，全国感染人数范围浮动在8万到9万。

如果考虑到那些遗漏在医院外的病人，和今日的结果是否惊人的相似？

文章的最后，我们看一看这篇论文的具体作者单位：中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室团队、中科院大学人工智能学院、深圳龙华人工智能与数据科学研究院、香港城市大学数据科学学院、国防科技大学系统工程学院、香港城市大学传染病及公共卫生学系等。

（图片来自MedRxiv）

参考文献：

1、Clinical characteristics of 2019 novel coronavirus infection in China，MedRxiv

2、Incorporating Human Movement Data to Improve Epidemiological Estimates for 2019-nCoV，MedRxiv

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