據美國約翰斯·霍普金斯大學實時監測系統統計，截至台灣時間3月26日16時，美國新冠肺炎確診病例增至69197例，死亡1050例。
美國國家過敏症與傳染病研究所主任福西25日表示，新冠病毒在美國的傳播正在加速。美軍首席醫療顧問保羅·弗裡德裡希斯準將表示，根據五角大樓的模型，未來3周內，美國疫情可能繼續處於增長狀態。
美國馬薩諸塞大學公共衛生與健康科學學院教授尼古拉斯·賴希（Nicholas G. Reich）和多所美國高校專家合作，利用傳染病模型預測美國新冠肺炎疫情的走向。
根據尼古拉斯·賴希在馬薩諸塞大學網站上發布的報告，得出以下預測結論：
如果不采取進一步的非藥物乾預措施，美國確診病例將呈指數級增長。
如果防疫措施不變，2020年底美國因新冠肺炎死亡的人數將達到10萬。
5月，美國的新冠肺炎住院患者數量將達到最高峰。
8月至12月，有73%的可能性美國迎來新冠疫情的第二次暴發。
新京報記者對話報告作者之一賴希教授，了解他如何通過建模研究推測疫情。
最大困難是獲得可信賴的數據
新京報：這份預測報告利用的基礎模型是什麽？
賴希：我們運用的是簡單的SIR模型(易感–感染–恢復模型)，這一模型可提供與傳染病傳播有關的流行病學參數數據。此前SARS和MERS疫情暴發時，我們團隊以及很多研究人員都利用這一模型對疫情進行評估和預測。
新京報：預測結論的準確性有多高？
不可否認，SIR模型參數依靠估算，會導致結果非常不確定，尤其是長期的預測數據。但是在我們研究過程中，並不是單純依賴數據，還邀請了多位流行病學和公共衛生專家對結果進行評估，多數專家對報告結論是認可的。當然，如果防疫措施和策略發生改變，一切都會隨著而變化。
新京報：在經典的傳染病學模型中，基本傳染數（R0）至關重要，你們團隊是如何評估這一數值的？
賴希：在傳染病疫情中，R0代表一個病例進入到易感人群中，在理想條件下可感染的二代病例平均數量。通過非藥物乾預減少易感個體數量，就能減緩病毒的傳播速度。
今年1月，英國蘭開斯特大學等高校組成的團隊，在最初預測版本中得出的R0 值為3.8。我們的研究結果與世界衛生組織的估計大體上是一致的：新冠病毒的R0值在2.0－2.5之間。其實，R0值不是固定的，隨著隔離措施的落實，病毒的傳播效率會發生改變。
新京報：通過模型評估和預測此次疫情，最大的困難是什麽？
賴希：最大的困難是如何獲得可信賴的數據。通過美國疾控中心、各州政府衛生系統以及其他實時數據監測平台獲取的數據類型非常貧乏，而且往往會出現多次修改的情況，這將給建模帶來巨大的困難。因為模型預測原本就有不確定性，如果數據不準確，那麽結果上產生的偏差將會變得非常大。
尚未找到“類流感”與新冠相關聯的證據
新京報：注意到你們團隊在1月至2月曾對美國“類流感”（Influenza-like Illness）和新冠病例的關聯性做過研究，能否介紹一下？
賴希：我們團隊長期對流感疫情進行模型研究，當新冠疫情突然襲來，我們開始關注一個問題，今年年初大量“類流感”病例中是否可能存在新冠病例的可能。
通過美國各個州衛生系統的數據發現一個奇怪的現象，去醫院就診的“類流感”病例數量在1-2月明顯增加，但是流感檢測呈陽性的比例反而下降了。不過通過歷年的數據收集和比對，尚未找到“類流感”與新冠病例相關聯的證據。
新京報：美國疾控中心主任承認一些“流感”死亡病例可能是新冠肺炎病例，你如何看待這個說法？
賴希：事實上我們也在收集相關的數據，但是流感死亡病例的相關信息太稀缺，這將會使我們的研究進程非常緩慢。
新京報：傳染病模型研究能對防控疫情起到什麽幫助？
賴希：傳染病模型為公共衛生官員和政府機構提供了信息，以便提前采取必要的防控措施。當面對未知的新型傳染病，所有人都無法預見它的走向，通過建模研究，可以更好地了解這種疾病是如何暴發和蔓延的，同時獲知不同的乾預措施會對病毒傳播產生怎樣的影響。
新京報：對美國的疫情防控有何建議？
賴希：從傳染病模型研究角度來看，“保持社交距離”（social distancing）是非常有效的，但我們需要考慮一些創造性的防控措施，如何阻斷社區傳播，同時又不會導致社會生產活動中斷。
文/沁涵
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