2021年7月26日
我们创建了一个工具来帮助预测非洲国家COVID-19的增长
贡献:谈话
如果你试图指导政策并保护人们免受COVID-19的侵害，其中一个障碍是每天可用的大量数据令人眼花缭乱。我们被信息淹没了，但每个人都想从中提炼出有意义的见解。
政策制定者需要理解这些数据，以便预测和管理正在发生的事情。为了满足这一需求，我们制定了一个数据驱动的疾病监测框架，以跟踪和预测国家一级的COVID-19病例。
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我们是一个国际科学家团队，致力于新颖的方法预测当出现严重感染时进行诊断。我们从基于模型的传染病预测开始。最终，我们感兴趣的是在感染源未知的情况下改善治疗。但对于COVID-19，我们的方法对于在人群水平上理解和预测感染很有价值。
我们的重点是东非和东南亚的婴儿感染。15年来，我们一直工作与乌干达医院、医疗保健提供者、规划人员、经济学家、工程师和政策制定者就婴儿感染和出生缺陷的预测绘图进行合作。
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2020年初，我们开始讨论如何利用我们的技能为抗击新型SARS - CoV - 2(导致COVID-19的病毒)做出贡献。我们利用了广泛的专家、组织和地方当局网络。他们帮助我们调整方法，对未来一周的COVID-19病例数进行预测。
我们创建一个集合很容易理解的可视化工具和图表。我们与乌干达的规划者和经济学家密切合作，以确保我们共同创造的成果能够得到实施。我们建立在英国和几个欧洲国家已经在使用的经过验证的方法上，并将其应用于整个非洲大陆。
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本研究使用的模型整合了多组数据来预测COVID-19的传播。分层，从上到下:COVID-19病例数、比湿度、降雨量、人口和温度。图片:Andrew Geronimo
模型是如何构建的
根据数学标准，我们使用了一个相对简单的模型来建立计算机代码的基础。我们纳入了来自每个国家的每日病例报告，以及每个国家人类发展指数的特征、人口、控制感染的社会措施的严格程度和气象数据。我们考虑了邻国的情况，以及该国是否是内陆国家。
我们的模型使用截至及包括前一周报告的病例数来预测未来一周的病例数。
该模型包括过去的温度、降雨量和比湿度的天气观测数据。其中一些环境因素与非洲以外的COVID-19传播有关。我们通过调整人口来修改每个国家的天气数据。例如，在阿尔及利亚，大部分人口居住在较冷、较潮湿的海岸，我们强调或重视与人口居住地成比例的天气数据(忽略无人居住的沙漠地区的天气数据)。
我们考虑到商品和商业的跨境流动，因为对非洲内陆国家来说，这是他们获得商品和服务的生命线。
很难获得非洲的人口流动数据，因此我们使用所有其他国家的病例来测试这些病例是否与附近国家下周的病例有关。事实证明这非常有效。
我们考虑了不同国家的经济状况，以及实时政府严格政策的演变，如封锁和边境关闭。
然后，我们需要看看我们是否可以对非洲大流行的现状做出一个可以理解的总结，以及与实际测量的病例数相比，一周左右的预测是否准确。
从预测到政策
这些预测比我们预期的要准确得多。我们对每个国家的预测都采用了严格的评分方法。只有少数国家的预测不准确(布隆迪、喀麦隆、索马里和博茨瓦纳)。为了将这些预测可视化，我们创建了一套非常容易解释的工具和图表。政策制定者需要看到当前的情况是什么，当前的状态是如何从过去的事件中产生的，以及未来将会发生什么。的网站我们创造的模型将使任何人都可以用电脑鼠标选择他们的国家或大陆，并看到模型的结果。不需要数学或博士学位。
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对于其他国家或全球机构的技术科学家，我们将分享我们的完整代码。我们用免费的开源软件编写了这些代码，模型使用的所有数据都来自免费的开源网站，因此对任何人来说实现都没有障碍。我们的方法强调具有预测性的数据，并自动忽略对下周的案例理解没有帮助的数据。这是经济学中的一个老把戏，我们发现它在预测感染病例方面非常有效。
的出版包含到运行模型的计算机代码的链接，以及这些发现的图形显示，供任何人使用。
我们在乌干达的同事就是这样发现这个模型有用提前一周预测病例。他们正在利用它帮助为社会政策和封锁提供信息，跟踪对病例的影响，并在病例压力缓解时计划重新开放。由于控制措施的效果要延迟几个星期，因此预测能够更好地进行政策规划。但就像自然界的许多事情一样，比如天气，两周后的预测通常是非常不确定的。
展望未来
我们的研究结果的一个明确含义是，大流行病是任何国家都无法独自应对的危机。我们鼓励非洲邻国在旅行和边境管理方面分享数据并开展合作。
通过在非洲大规模接种疫苗，这场大流行将会结束。直到数十亿额外的安全有效的SARS-CoV-2疫苗可供非洲使用我们需要这样的预测方法来帮助制定政策。
作者简介
史蒂文·j·希夫是美国宾夕法尼亚州立大学神经外科、工程科学、力学和物开云全站app登录官网入口下载理系客座教授。
安德鲁·杰罗尼莫是宾夕法尼亚州立大学神经外科的助理研究教授。
Claudio Fronterre，英国兰开斯特大学卫生信息、计算和统计中心生物统计学讲师。
Paddy Ssentongo是宾夕法尼亚州立大学工程科学与力学系神经工程中心的助理研究教授。开云全站app登录官网入口下载
本文转载自谈话在创作共用许可下读了原文．
