兰州大学最新预测：新冠大流行将于2023年底结束

数学算法俱乐部

日期 ： 2022年05月24日       

正文共 ：3762字

来源 ：健康界

自奥密克戎突变株于2021年11月11日在南非首次发现，至今已过去5个月。

与之前相比，奥密克戎的爆发规模要大得多。那么，奥密克戎导致的新冠大流行会如何发展，又将在何时结束呢？

近日，兰州大学黄建平院士团队在Cell 子刊 《创新》（The Innovation） 发表了题为《奥密克戎大流行是否将终结》的评述文章。研究团队使用全球新冠肺炎预测系统（GPCP）和改进后的 SEIR 模型来预测疫情的发展。

预测结果表明，奥密克戎将在2022年继续影响世界，新冠大流行将在2023年底（2023年11月左右）结束（此时全球每天的 COVID-19 病例将降至约 3000 例，可以认为大流行结束），届时确诊病例总数将达到至少 7.5 亿。

此前，兰州大学疫情预测系统对各地的突发疫情做出过不少预测。

2021 年 12 月 31 日，兰州大学《新冠肺炎疫情全球预测系统》网站以呼伦贝尔市突发疫情为例，首次发布了自己预测效果检验公式和预测准确率。系统的预测结果为：呼伦贝尔市本轮疫情累计确诊病例数为 588 人，累计确诊病例数的预测准确率为 94.62%。

而这个预测系统背后，是2021年新晋中科院院士黄建平、大气科学学院副院长黄忠伟等10余位成员组成的团队。

是他们，撑起了这个完全拥有自主产权的全球首家新冠肺炎疫情预测系统。

「因为我们是学大气科学的，而大气科学的一个核心任务就是天气预报。所以，我就想，怎么能把天气预报的预测用到疫情当中。」黄建平曾如是说。开发全球预测系统，并不是他们的主业。

但是在与课题组其他老师、同学沟通时，大家意外都很支持。于是，一帮学大气科学的「搞」起了疫情预测。团队成员包括大气科学、公共卫生学、应用统计学、人工智能等专业的专家和人才，此外项目完成过程中得到了兰州大学公共卫生学院、兰州大学第一医院、兰州大学循证医学中心、兰州大学政治与国际关系学院的支持和帮助。

黄建平团队做到的，是把他们30多年来在统计-动力气候预测的先进技术，与经典传染病模型结合，巧妙引入了温度、湿度、管控措施等可量化观测因素，对流行病学模型中的重要参数如传染率、治愈率、死亡率等进行动态估计和修正，这大大提高了预测精度。

兰州大学新冠肺炎疫情全球预测系统实时引入全球最新的疫情数据，针对有疫情数据的180多个国家逐个建模，反复进行最优参数化反演，持续开展了逐日、逐月和季节预测。

所采用的真实疫情数据主要来自于美国约翰斯·霍普金斯大学，温度、湿度等气象数据来自美国国家航空航天局和欧洲中期天气预报中心。对国内突发疫情的预测，数据主要来自国家卫健委。

据官网显示，自2020年6月以来，该系统共对国内爆发疫情进行了约30次预测，其中，准确率高达94.62%。

新冠大流行的发展

两种不同的观点

奥密克戎导致了2022年1月左右全球新冠新增病例大幅上升。季节性在冠状病毒传播过程中的作用，已被广泛讨论，一些研究认为，新冠的传播呈现季节性趋势，当寒冷天气来临时，会加速其传播。但学界尚不能断定季节性是决定性因素，还应考虑社会干预。

奥密克戎的高传播率加快了疫情传播速度，数据显示，奥密克戎出现后，全球每日新增病例数的最高纪录，是之前每日新增病例数最高纪录的2倍以上。

尽管传播速度超越以往，但奥密克戎导致的病死率，却低于之前的任何突变株。

因此，对于未来新冠大流行的发展，有了两种不同的观点：

一种观点认为，奥密克戎的出现可能是 新冠大流行即将结束的信号。《柳叶刀》在2022年1月19日发表重磅文章《新冠病毒或将继续存在，但全球新冠大流行即将结束》。

作者默里是华盛顿大学健康指标与评估研究所的主任，该研究所自疫情以来，以对病死率的预测准确而著称。

在这篇评论中，默里基于其研究所的模型提出了几个预测：

1、奥密克戎正在以前所未有的速度席卷全球，但当中大多数为无症状感染；来自希腊的数据显示：奥密克戎浪潮带来的新冠严重后果可能会是有限的；从2021年12月21日至2022年1月17日，新冠病例增加了近10倍，但新冠住院患者的医院插管率与12月持平；

2、尽管疾病严重程度有所降低，但住院人数仍在上升，未来4-6周卫生系统吃紧；

3、各种卫生政策，包括增加戴口罩、推进第三针等，从人口层面上说，对于减缓奥密克戎浪潮的作用都非常小，全球25个国家和美国的19个州已经见顶；在奥密克戎时代，他认为新冠的控制策略需要重新设定，考虑到奥密克戎的速度和强度，试图追踪传播的努力似乎是徒劳的；

4、到2022年3月，全球半数以上的人将感染，通过接触病毒加上疫苗接种，全球免疫将处在高水平；

5、新的新冠变种肯定会出现，其中一些可能比奥密克戎更严重。无论是感染还是疫苗接种产生的免疫力都会减弱，这为新冠的持续传播创造了机会。考虑到季节性因素，各国应预期冬季潜在传播会增加；

6、政府和社会为控制新冠的传播而采取非常措施的时代将结束；未来新冠病毒还会卷土重来，但不再是大流行的状态，这种传染病将更加可控。

但另一种观点认为，新冠大流行不会在短期内结束。因为发达国家、发展中国家、欠发达国家的疫苗供应并不匹配，而且有些国家和地区疫苗推广缓慢。

此外，未来还可能出现新的突变株，就像奥密克戎这样的突变株再次出现，从而导致新冠再次爆发。

需要说明的是，据华盛顿大学健康指标与评估研究所（IHME）官网介绍，新冠肺炎预测模型重点预测疫情每日及累计死亡人数，疫情下对医院服务如呼吸机、病床、重症监护（ICU）病床的需求等。从2020年3月起，美国白宫在疫情通报会上多次引用华盛顿大学预测模型提出的死亡数、疫情高峰时间等。此后，IHME俨然成为白宫疫情政策制定的数据智囊库。

然而，IHME的预测数据多次被打脸。美国一些舆论认为，美国之所以一直深陷新冠疫情的泥淖，有很大一部分原因是由于白宫过于相信IHME的预测模型。

2020年3月26日，IHME宣布，「我们预测未来4个月，美国死于新冠的人数将在3.8万至16万人之间，然后疫情有最大概率会在6月份结束」。

特朗普很快接受了IHME的预测模型，作为其「成功抗疫」的衡量标准。4月19日，特朗普在当天的新冠病毒简报会上表示：「美国新冠肺炎死亡病例将达到大约6万大关，比预计最少的死亡人数（10万人）少了4万人，新冠肺炎完全就像流感一样。」

然而美国的新冠疫情并没有结束，截至2022年4月13日，美国累计确诊新冠肺炎病例8051万例，累计死亡病例98万例。

因此，许多流行病学专家呼吁美国官方人士停止使用华盛顿大学的这一预测模型，称这个模型不准确、不可靠。

悉尼大学统计学家Sally Cripps对华盛顿大学预测模型的准确性持怀疑态度，称「即使预测第二天的死亡数，它的预测结果70%时候都不在95%的置信区间内。」

哈佛大学流行病学专家Marc Lipsitch则称，「在我们传染病流行病领域，大部分人都不认为所谓的默里模型适合新冠肺炎疫情的预测工作」。

耶鲁大学医学院的流行病学家格雷格·贡萨尔维斯表示：「IHME的预测模型，是众多数学模型中的一个特例。我担心白宫在寻找数据，告诉他们一个他们想听的故事，所以他们看的是死亡病例预测最低的模型。」

黄建平团队使用全球新冠肺炎预测系统（GPCP）和改进的传染病模型（SEIR）来预测新冠大流行的发展。

该模型基于以下假设：

1、总人口应始终等于易感人群（S）、暴露人群（E）、保护人群（P）、感染人群（I）、隔离人群（Q）、死亡人群（D）和康复人群（R）的人口之和；

2、各地区总人口不变；

3、新冠仅通过人与人之间传播；

4、所有人具有相同的免疫力。

该模型使用真实的流行病数据进行相关预测，因此，预测结果可以反映当前新冠大流行的真实发展。

黄建平团队的预测结果表明，奥密克戎将在2022年继续影响世界，新冠大流行要到2023年底（2023年11月左右）才会结束。

如下图所示，当前大流行呈下降趋势，每日新增病例已经从1月份的超过400万例减少到现在的约200万例。

蓝色曲线代表新冠大流行的预测趋势，由图可见，总体趋势不断下降，除了由于季节性因素将在2022年4月出现小幅上升，此后，每日新增确诊病例数将快速下降。

预测结果显示，到2023年11月，全球每天的新冠病例将降至约3000例。

此时，可以认为大流行结束。

根据预测，到2023年11月新冠大流行结束时，全球确诊病例总数将至少达到7.5亿人。

研究团队也指出，尽管预测结果显示大流行将于2023年11月结束，但这是基于当前大流行发展情况做出的预测。如果后续出现更容易传播的突变株，那么预测结果也将作出相应调整。对于不同的国家，大流行结束的时间并不相同，预测结果显示：

美国、英国、法国、意大利这些疫情严重的国家，在2022年4月份后会呈现急剧下降趋势，他们的大流行似乎会在2022年年内结束；而韩国、越南等国家，大流行将持续到2023年。

这也提示：不能仅仅根据部分国家的疫情发展，来预测新冠是否会结束。

尽管新冠疫苗在一些国家得到了成功推广，并且到目前为止已经有大量人口完全接种了疫苗，但这并不意味着我们是安全的且对新冠病毒免疫。实际上，疫苗对防止奥密克戎感染方面明显下降。

黄建平团队对中国大陆和中国香港的新冠疫情同样做出了预测，大陆和香港在2022年3月份都爆发了疫情。但与其他国家相比，中国大陆的新冠疫情要小得多，而且很可能会在2022年4月份左右得到控制。

研究团队还指出，中国大陆确诊病例较少的主要原因是实施了严格的限制措施。因此，在研发除更有效的疫苗之前，我们仍应遵守防疫要求，佩戴医用口罩，限制大型聚集活动，以减缓新冠疫情传播速度。

论文链接：

1. https://doi.org/10.1016/j.xinn.2022.100240

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