研究人员使用SIRD模型预测COVID-19传播

最近在开放获取期刊PLOS ONE上发表了两项有关冠状病毒COVID-19爆发的研究。

第一项研究于2020年3月31日发表，由意大利那不勒斯费德里科二世大学的Constantinos Siettos及其同事进行。作者使用了根据报道的数据在2020年1月11日至2月10日之间校准的易感感染恢复性死亡(SIRD)模型，并预测了直到2月29日中国湖北省暴发中心的暴发演变。使用这些参数，他们预测，到2月29日，至少将有45,000人被感染，并有2700人死亡-实际上，在湖北，已知有大约6.7万名被感染，而这段时间的死亡人数约为2800人。

这组作者还使用SIRD模型来估计COVID-19的R0值，这是一种对传染性的估计，它反映了可能感染一个传染性人的平均人数。在各种情况下，他们根据可用数据估算的R0约为2.5。假设他们的数据中轻度COVID-19病例的漏报率很高，他们估计该病毒在总人群中的死亡率约为0.15%。此外，根据一种假设，假设总感染人群的数量按20倍的比例扩展，他们的研究预测到2月底湖北的暴发量将减少。实际上，在最后几天，新感染病例的数量已大大减少。

Siettos博士指出：“这是第一项基于数学建模方法的研究，提供了相对准确的提前三周的预测。重要的是，就我们所知，这是第一项基于数学建模方法的研究，表明总人口中的实际感染数量是报告数量的20倍左右，总人口中的死亡率约为0.15%，即大大低于所报告的2-3%。以湖北省(人口为6000万)为例，湖北总人口中约2%-3%实际上已被冠状病毒感染。”