应用机器学习方法预测新冠病毒疫情在中国及全球的发展趋势

最近,新冠病毒疫情在中国已经逐步得到控制,然而在世界呈爆炸性增长趋势,正在对全球的政治、经济、文化、社会等各个方面产生广泛而深刻的影响。新冠病毒疫情在全球的发展趋势目前尚不清楚,因此,对新冠病毒在全球的流行趋势进行准确的预测是极其重要的。首先,可以为全球有效地采取预防和控制措施提供建议;其次,为减轻该疾病带来的全球健康、社会和经济的负面影响制定措施提供有价值的建议。尽管许多研究估计了新冠病毒疫情的流行趋势,但这些研究大多数使用了早期数据,并集中于中国的病例。
 
2020年3月20日,中国药科大学王小晟课题组和深圳福田风湿病专科医院与深圳大学联合实验室及哈医大张跃课题组合作在预印本平台medRxiv发表文章“Predicting the epidemic trend of COVID-19 in China and across the world using the machine learning approach”。他们使用最新的新冠病毒疫情数据,使用机器学习方法建模,预测了中国及全球的新冠病毒流行趋势。基于中国从1月中旬至3月初报告的每日累计确诊病例数及死亡病例数,预测在2020年4月上旬新冠病毒疫情在中国将基本得到控制。整个疫情期间,中国将大约有9万人感染,约4千人死亡。
 
由于基于目前中国以外的疫情数据难于预测世界疫情发展的拐点,他们在基于中国数据发展的预测模型基础上,构建了预测世界疫情的模型。模型预测新冠病毒疫情将在2020年4月10日左右在全球达到高峰,2020年6月中旬将基本得到控制。整个疫情期间,预测全球将有近50万人感染,2万5千人死亡。 
 
他们的模型显示:如果全球其他国家采取中国类似的全面且严格的防控措施,那么在可预见的将来,新冠病毒疫情是可控的。然而,如果许多国家不采用严格的防控措施,全球最终将可能有超过150万人感染,30万人死亡。
原文链接:https://doi.org/10.1101/2020.03.18.20038117
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