国际资讯|流行性传染病制图
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英文原文来源：www.gislounge.com
中文编译整理：慧天地国际站一鸣
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中国最近爆发的冠状病毒让人回想起17年前的SARS疫情，该疫情影响了许多地区，并导致大量人员的感染。自本世纪初以来，计算方法和地图绘制技术有了显著的改进，从而为人们提供了更准确的空间预测，甚至可以预测流行病的传播方式。如果最近的冠状病毒或其他病毒持续传播，那么这样的预测或许是有用的。
大约于七年前，中国发生禽流感。研究人员利用当时的数据绘制出了禽流感病毒的传播地图，并预测了病毒可能迁移到何处。在这种情况下，绘制病毒及其传播方式的地图有助于显示可能是哪些因素导致了该病毒的传播。禽流感与最近的冠状病毒类似，出现在人口密度高的家禽市场和灌溉农田附近。同样，该地区一般具有大量的建成区，以及相对较高的湿度和温度。在这种情况下，人们可以在建筑物层和自然地物层上绘制不同的数据层，并通过一种增强回归树的方法来分析可能为病毒的传播创造条件的因素[1]。
图1：由Metabiota开发的Epidemic Tracker（流行病追踪系统），可按国家/地区绘制当前流行病的地图。
（图片来源：Metabiota）
虽然这项早期的研究能够评估导致禽流感传播的一些因素，但最近研究人员在努力尝试实时预测流行病的传播。最近的一项评估强调了这些挑战，需要迅速衡量的关键因素包括人口和病毒的流动性、人口和环境的易感性、病原体的传播方式、特定地区的人口密度以及受影响地区的医疗保健能力等。一些因素（如人口密度），在某些情况下，可以在任何疫情爆发前进行测量。但其他因素（如病原体的传播性），在疫情爆发前很难确定，这也突出了人们预测疫情爆发的难度。尽管在模拟实时流行病传播方面存在挑战，但对于特定类型的病毒(如冠状病毒)，可以预先确定疫情爆发的易感区域，从而向卫生保健官员发出警报[2]。
绘制和预测流行病的工具
ProMED和HealthMap是用于预测潜在病毒暴发的统计工具。事实上，最近的一些工作里已经将统计建模纳入其中，并将其在2013-2016年的非洲埃博拉疫情数据中进行了测试，以证明人们有可能在疫情爆发前1-4周预测可能爆发的疫情。这可以通过估算给定病毒或疾病的潜在因素，估算诸如人口密度之类的人为因素，然后估计某一特定类型的病毒是否可能在某一特定时间的特定地点爆发，这与其他研究类似，但这次控制的是某一种特定类型的病毒。虽然该工具无法让您确定何时会爆发病毒，也不能解决所有类型的病毒，但是它可能会给医疗专业人员一些预警，让他们更好地为可能爆发的区域做好准备，这至少可以帮助人们对一些病毒有更好的了解[3]。最近的研究工作正在尝试整合基因组测序，这将有助于确定病毒变异的速率和可能性，从而使以前的毒株不会影响那些易感染人群。其他的研究也致力于开发机器学习和统计建模相结合的建模和预测工具，整合人类，建筑环境和传播中的环境因素[4]。
预测病毒的传播和绘制潜在流行病的地图正在医学界引起广泛关注。人们越来越意识到，我们现代的旅行生活方式和许多地区的高人口密度使得人类特别容易受到流行病的影响。通过使用各种建模和机器学习方法将医疗保健工具与预测功能集成在一起的新技术可能会有助于减轻未来病毒对人类的影响。最近爆发的冠状病毒疫情则表明，我们还没有达到可以预防疫情爆发的程度，但我们可以更好地了解它们可能在何处发生。
参考文献：
[1]For more on mappingthe avian virus in China, see: Fang,L.-Q., Li, X.-L., Liu, K., Li, Y.-J., Yao, H.-W., Liang, S., Yang, Y., Feng,Z.-J., Gray, G.C., Cao, W.-C., 2013. Mapping Spread and Risk of Avian InfluenzaA (H7N9) in China. Sci Rep 3, 2722. https://doi.org/10.1038/srep02722.
[2]For more onforecasting spread and mapping in real-time outbreaks and epidemics, see: Desai, A.N., Kraemer, M.U.G., Bhatia, S.,Cori, A., Nouvellet, P., Herringer, M., Cohn, E.L., Carrion, M., Brownstein,J.S., Madoff, L.C., Lassmann, B., 2019. Real-time Epidemic Forecasting:Challenges and Opportunities. Health Security 17, 268–275.https://doi.org/10.1089/hs.2019.0022.
[3]For more on thestatistical tool that can estimate using healthcare maps, including ProMED andHealthMap, see: Bhatia, S., Lassmann,B., Cohn, E., Carrion, M., Kraemer, M.U.G., Herringer, M., Brownstein, J.,Madoff, L., Cori, A., Nouvellet, P., 2019. Using Digital Surveillance Tools forNear Real-Time Mapping of the Risk of International Infectious Disease Spread:Ebola as a Case Study (preprint). Infectious Diseases (except HIV/AIDS).https://doi.org/10.1101/19011940.
[4]For more on newforecasting tools for estimating spread and jump of virusus from animals tohumans, including virus mutation, see: Kraemer, M.U.G., Cummings, D.A.T., Funk, S., Reiner, R.C., Faria, N.R.,Pybus, O.G., Cauchemez, S., 2019. Reconstruction and prediction of viraldisease epidemics. Epidemiol. Infect. 147, e34.https://doi.org/10.1017/S0950268818002881
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