江苏“万亿”群聊，等苏C
06-17
病毒在人群中传播的智能预测模型的构建和验证是当前的工作重点。
然而，在2018年2月27日广州市政府新闻办公室举行的疫情防控专题新闻发布会上，钟南山院士在谈到疫情预测时表示：疫情初期，一些国外流行病学家使用权威的实验模型。
预计2月初中国感染COVID-19的人数将达到16万人。
这还不考虑国家的强力干预，也不考虑春节后延迟复工的情况。
我们也做了一个预测模型，2月中下旬会达到疫情高峰，确诊病例在6万到7万左右。
我们已投稿给国外权威期刊。
被拒绝后，感觉和上面预测的水平差太多了。
还有人给我发微信说：“你的话过几天就会被粉碎”。
但事实上，我们的预测更接近权威。
西方的傲慢与偏见？钟南山院士的言论引发网友热议。
一方面，不少网友认为，包括权威期刊《审稿人》在内的不少西方学者都有预设立场，所以拒绝他们的投稿可以说是一种恶意炒作。
另一方面，网友则认为，由于社会背景、文化、制度等差异，出现所谓“偏见”并无不妥。
正如钟南山院士所言，外国不了解我国国情，没有考虑到国家强力干预、推迟春节后复工的积极作用。
【雷锋网注：图片来源新浪微博】雷锋网注意到，虽然钟南山院士没有详细介绍返回的疾病预测模型，但知乎上一位名叫“疯狂绅士”的计算机软件背景人士认为，钟南山院士该模型被称为“饱和发病率SIQS传染病模型”。
根据其解释，任何传染病都有饱和发病率，即不可能完全消除。
该网友提到，SIQS实际上是在SEIR的基础上增加了干预手段（比如这里指的是国家通过早发现、早隔离的方式进行强力干??预）。
所谓SEIR是一种常见的传染病模型。
此前大多数关于SARS传播动力学的研究也使用SEIR模型。
【来源：百度百科】其实，这一说法与钟南山院士当天在会议上的观点类似：我们在传统模型上增加了两个影响因素。
一是国家强力干预，二是春节。
随后返程高峰。
利用AI根据SARS数据进行训练。
此外，雷锋网获悉，2020年2月28日，钟南山院士等在医学杂志《JTD》发表题为《公共卫生干预下 COVID-19 流行趋势的 SEIR 和 AI 预测修正》（公共卫生条件下中国COVID-19流行趋势的改良SEIR和AI预测）的文章干预）。
论文称，研究团队将2020年1月23日前后的人口迁移数据以及最新的COVID-19流行病学数据整合到SEIR模型中，推导出疫情曲线。
值得一提的是，该团队还利用AI根据2019年SARS数据进行训练，以更好地预测新冠疫情。
具体来说，研究人员通过引入移入参数In(t)和移出参数Out(t)修改了原始SEIR方程，以解释动态易感[S]和暴露[E]种群状态。
修改后的模型如下所示。
值得一提的是，研究团队使用了LSTM（长短期记忆）模型，一种用于处理和预测各种时间序列问题的循环神经网络（RNN），来预测新增感染人数随时间的变化。
对于基础训练数据集，研究团队使用了今年4月至6月的SARS病例统计，还包括了COVID-19流行病学参数，如感染概率b、感染系数（率）β、潜伏率σ、退出率等。
率γ等。
此外，由于数据集相对较小，团队开发了更简单的网络结构来防止过拟合，并使用 Adam 优化器来优化模型和迭代次数。
根据上述方法，研究团队预计疫情将在2月底达到高峰，4月底基本得到控制。
同时，如果国家实施的干预措施推迟5天，中国大陆的疫情规模将扩大两倍；如果取消湖北隔离点，3月中旬湖北省将出现第二次疫情高峰，疫情可能持续到4月。
晚期 - 这些结果得到了机器学习预测的证实。
在雷锋网编辑看来，对于我国的预测模型被国外权威期刊退回的事实，我们应该抱更加开放的态度。
毕竟，国内外预测模型的准确度是否更好尚不得而知。
而且，科研过程中稿件被期刊拒稿的情况并不少见。
在当前疫情下，科学工作者的国籍和立场不应该成为我们最关心的问题。
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