近期，公共卫生学院陈峰教授团队在The British Medical Journal（IF=39.890）发表题为“传染病模型的中国经验”的文章，详述动力学模型的“能”与“不能”。
由《英国医学杂志》（The BMJ）倡议、中国专家主导、国际专家参与的The BMJ“中国抗击新冠疫情的策略与经验”专辑正式线上发表。文章从不同角度总结了中国防控新冠疫情的经验和教训，高度赞扬了中国抗击新冠疫情取得的成绩，为人类继续抗击新冠疫情以及未来新发传染病的应对提出了中国策略。本文为该专辑中专门阐述传染病模型中国经验的论文。
在全球抗击新冠肺炎疫情的过程中，传染病动力学模型发挥了巨大的作用。中国的统计学专家首当其冲，投身防控一线，第一时间开展了流行病学参数估计、短期预测和态势预警、防控措施效果评价以及未来不确定性探索等工作，辅助科学决策，在疫情防控中发挥了重要作用。但是，随着对动力学模型应用的深入，越来越清醒地认识到模型的“能”和“不能”。笔者认为，在本次疫情防控期间，数学模型的局限性显而易见：①疫情早期由于对新冠病毒知之甚少，难以准确构建模型；②若关键数据无法获取，模型难以发挥其价值；③若数据不准确，则模型结果不可能准确，可能误导决策；④疫情态势和防控措施瞬息万变，模型若不与时俱进，将很快落伍。然而，笔者认为，动力学模型恰好是统计学应对不确定性的有力工具。尽管在预测上表现不佳，但是作为预警和防控效果评价的工具，动力学模型还是发挥了巨大的作用。而当数据及时可靠、共享机制完善，可以进一步优化模型，发挥模型在预测上的优势，以期更好地应对疫情，为决策提供更为可靠的依据。作者指出，动力学模型不是万能的，认清模型的“能”与“不能”非常关键，扬长避短，可以发挥模型在决策中的应有的作用。
本文的第一作者为公共卫生学院魏永越副教授，通讯作者为公共卫生学院陈峰教授。中山大学、复旦大学、中国科学院深圳先进技术研究院等多家单位参与了本研究。该研究获国家自然科学基金新冠专项(82041024)和Bill & Melinda Gates 基金会(INV-006371)的资助。
时间：2021年12月2日
刊物：The British Medical Journal
标题：Better modelling of infectious diseases: lessons from covid-19 in China
原文链接：https://www.bmj.com/content/375/bmj.n2365.long