2020-08-24|閱讀時間 ‧ 約 7 分鐘

黃軒醫師說：一堆防疫模擬，聼誰的比較靠譜？

最近閱讀歐洲疫情，忽然發現除了西班牙🇪🇸和法國🇫🇷，又起了波浪🌊⋯⋯有網友問：奇怪？意大利🇮🇹呢？當初歐洲，就是從意大利🇮🇹，揭起波濤的。我最近很有興趣去認真看，當時恐襲的倫巴底，現在的意大利🇮🇹控制很好，幾乎是一條平坦缐條！

發現了意大利🇮🇹他們很用心，用醫療模擬在防疫措施的推算。咦！最近只要有説到COVID19 大家都一直在用醫療模擬研究報告，互相說科學研究誰的比較可信？

我忘了，好像是有人說過：

“大家都活在模擬世界中”

什麽叫“流行病學模擬”

模擬，是先依照原型的主要特征，創設一個相似的模型，然後通過模型來間接研究原型的一種形容方法。根據模型和原型之間的相似關系。

例如COVID19 傳染病，主要特徵就是看：

1.易染疫者（Susceptible, “S”)

2.被染疫者（Exposed, “E”)

3.染疫者（Infective, “I”)

4.恢復者（Recovery, “R”)

就形成了【“SEIR”模擬】的演算了！

（一般民眾，知道這樣就可以了，科學家會用電腦大演算一番）

意大利🇮🇹的模組推算

意大利🇮🇹科學家就是使用【“SEIR”流行病學模型】，應用於意大利🇮🇹發生的SARS-CoV-2疫情上。他們鎖定三大重點城市：

倫巴底（Lombardy）、皮埃蒙特（Piedmont）和威尼托（Veneto）。

他們分析了意大利地區的官方數據和自己流行模擬預測趨勢，並將結果與西班牙和韓國的數據和預測結果進行了比較。他們還參考Google上的人們手機定位系統，將模型方式與意大利人在這三個城市都行動模式變化聯繫起來。

這篇文章，還不錯，我只抓幾點重點，其他可以詳看原文：

SEIR Modeling of the Italian Epidemic of SARS-CoV-2 Using Computational Swarm Intelligence

We applied a generalized SEIR epidemiological model to the recent SARS-CoV-2 outbreak in the world, with a focus on Italy and its Lombardy, Piedmont, and Veneto regions. We focused on the application of a stochastic approach in fitting the model parameters ...

1.在威尼托（Veneto），模擬預測的死亡人數比倫巴底（Lombardy）低十倍，恢復的死亡率低五倍。

模擬預測趨勢為什麽會如此？

answer :

意大利🇮🇹科學家認為數據似乎證實，儘管倫巴底（Lombardy）和皮埃蒙（Piedmont）都採用了和威尼托（Veneto）類似的方法就是：【隔離政策】和【商店關閉】，但威尼託（Veneto）的策略，通過更早地已經對【有症狀和無症狀的病例進行了廣泛的檢測】，並結合了積極的【檢疫措施】來限制傳染，以及【追踪潛在】因素。

2.實際上，威尼托（Veneto）隔離的高峰期，在倫巴底（Lombardy）和皮埃蒙特（Piedmont）之前。威尼託（Veneto）的下降曲線，也比其他兩個區域的下降趨勢更陡峭。

3.最近的一項分析指出 (Lessons from Italy’s Response to Coronavirus ;

https://hbr.org/2020/03/lessons-from-italys-response-to-coronavirus).

依據疫情後的檢討：

意大利🇮🇹當局的中央政府的防疫中心，對倫巴底嚴重災情的行動，採取了保守的方法：就是主要【只針對有症狀】的病例做出診治。他們認為，威尼托的行動措施最大程度地，減少了醫院的負擔，因為提早篩檢出哪些需要去醫院，哪些人待在家即可，這樣的措施，大大地減少了在醫療機構中擴散風險。

4.文章指出：大流行一開始的【防疫政策】會左右了疫情。

以威尼托（Veneto）例子那樣，量身定制的「微防疫管理策略」（tailored capillary），似乎比整個區域封鎖，更具有好的效果。

什麼是“防疫微管理”？

通過觀察許多城市中不同的社區，里巷中，宣佈為“紅色警戒”，說明這些小社區的差異，與其他社區相比，由於有感染高傳播疑慮，除採取了【更多限制性措施】。也在【紅色小社區】，針對當地流行病學情況，採取了【廣泛篩檢】的政策。

相反，在皮埃蒙特（Piedmont）和倫巴底（Lombardy），沒有建立「紅色社區」，但是對範圍內的居民，只採取限制性的社交安全距離措施。

5.文章中讚揚威尼托（Veneto）模式，因為威尼托（Veneto）模式，比其他意大利的城市，具有【更快的檢測能力】，意大利🇮🇹専家認為：這是當地【醫生和衛生機構】之間協同作用非常強。才會顯示出較低的死亡率（κ0），這（κ0）的結果，就是來自治療患者衛生系統效率高，再加上測試數量多的原故。

模擬研究的提醒

任何人在做COVID19 模擬研究或引用COVID19 模擬的文章，當要知道:

1.「衞生系統結構不同」.國家政策不同，模擬研究也會不同的。假設印度人或美國人或英國人研究成果，不一定適合臺灣，而台灣的推論研究成果，也不一定適合印度🇮🇳，英國🇬🇧或美國🇺🇸的。

2.一個人“R”了，恢復了，我們的模擬演算，把他們算是康復者，而模擬是否有計算到這些“R”者，也可能會又再變成“S”者或“I”者...？

3.個人「環境因素」例如死亡參數，也可能是當地空污，或抽煙，導致他們呼吸道敏感，而易轉成是“S”者或“I”者？

( The model does not consider that the exposed "category" may have a partial infection ability, nor distinguishes symptomatic from asymptomatic people )

4.不同「方式計算」，會有不同的精準預測

使用【隨機方法 (Stochastic approach) 】或【確定性方法 (Deterministic approach ) 】去模擬演算，會有不同的精準預測。意大利科學家在此文使用隨機方法(Stochastic approach) （例如PSO方法）推算此流行病。

一堆防疫模擬推論，聼誰的比較精準？

文章最後提醒大家：必需要根據不同國家政策，實證結果進行防疫。這些防疫模擬推論落實才會比較精準。

中央的防疫中心，應依當地實際情況，調整防疫措施、而且一定要著重於衛生系統，可以和各部門【組織整合】；與時俱進，【簡化防疫】規範，而不是“固定”依靠著模擬研究報告，而脫離了疫情的“現實變化”。

一切是“推論”，而不是“結論”

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創作不易啊...

來源：

SEIR Modeling of the Italian Epidemic of SARS-CoV-2 Using Computational Swarm Intelligence

A Simulation of a COVID-19 Epidemic Based on a Deterministic SEIR Model

An epidemic disease caused by a new coronavirus has spread in Northern Italy with a strong contagion rate. We implement an SEIR model to compute the infected population and the number of casualties of this epidemic.

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