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【博評】蘇蘭斯:疫情的發展可以如何預計?

1月22日在武漢大學中南醫院重症隔離病房工作的醫護人員(網絡圖片)

相信近期大家對於武漢新型冠狀病毒的傳播一定十分關心,不同地區專家學者對疫情的研判到底是怎樣計算出來的?

過去只能在大型主機上運行的事件模擬(Discrete Event simulation),今天在家用電腦及手機也足以應付。像大熱的手遊瘟疫公司(Plague Inc.)背後可能有建基於因果圖/環路圖(Causal Loop diagram)庫存流量圖(stock and flow diagram)的模型。

病毒公司遊戲

要解決一些沒有特定方程可解的問題,使用事件模擬是很常見的辦法,好處是很容易設定,數十個假設加上一些歷史數據,已經可以建立一個預測能力不錯的模型。弱點是,當這些假設不準確,或一些因果關係沒有考慮進去,都可能導致預測不準。

要解決這個問題,方法是用不同的設定作大量的模擬,再跟現實對比,從中測試設定值及環路圖的全面性。我在麻省理工讀書時,學過伊波拉病毒的基本傳播,決定疫情發展速度主要是與病患的接觸率——現在各地政府開始限制人流、取消公眾活動、停課、呼籲加強個人衞生,都是有效降低傳染速率的方法。

教科書上的伊波拉疫情模擬模型

資訊流通十分重要,可以令學者及政府部門改善對疫症的預期,並制定更有效的應對措施。現時疫情個案的增長來看,第一波武漢本地爆發已經接近高峰;第二波的全國範圍爆發將取決於各地能否有效辯識病患及減少新春期間的人群聚集。

最後祝大家新年快樂,身體健康!

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蘇蘭斯
一五年起於「香港輕新聞」開博評論時事,一九年成為香港電台一台「講東講西」節目招才計劃「才俊」,在後不惑之年在多媒體界開展Slash族事業。 正職於歐資航運物流公司總部,曾派駐國內工作五年,有豐富的商業機構管理經驗。善用案例類比,數據作理性持平分析。 香港中文大學專業會計學學士、香港公開大學電子商貿碩士、美國麻省理工學院(MIT)供應鏈管理碩士。

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