新冠肺炎疫情發生以來，世界各國都實施了一系列的疫情防控政策，比如關閉學校工廠、關閉交通、取消公共活動等，這些措施對遏制疫情起到了效果，同時也給人們的日常生活帶來不便，對社會經濟造成了一定影響。究竟嚴格的防控措施是否必須，哪些防控措施更有效果？日前，由鍾南山院士團隊與騰訊公司聯合發表的最新研究成果，讓這些問題有了更確切的答案。
這項研究成果已發表在國際著名醫學期刊Value in Health（《健康價值》），題為《Quantifying the Effect of Public Activity Intervention Policies on COVID-19 Pandemic Containment Using Epidemiologic Data From 145 Countries》。研究團隊利用大數據與人工智能技術，分析了第一波新冠疫情期間（2020年上半年），全球145 個國家和地區的8項主要疫情防控措施數據，構建了一種新的反事實推理模型，最大程度排除了影響疫情發展的各種混雜因素，準確地計算出不同政策實施后對病毒傳播的抑制作用。研究發現，在防控措施開始實施7 至 14 天後，反映病毒傳播能力的“再生數”Rt迅速降低；取消公共活動、關閉學校和關閉工作場所3項防控政策的效果最為顯著。研究表明，更快、更精準地實施防控，才能有效遏制新冠肺炎疫情。
來自廣州呼吸健康研究院院長何建行和騰訊健康副總裁吳文達為共同通訊作者，鍾南山院士為指導作者，廣州呼吸健康研究院的梁文華教授、楊子峰教授、曾志奇博士，以及騰訊天衍實驗室的孫繼超博士、鄭冶楓博士，為這項新研究的共同第一作者。這是繼去年2月，鍾南山院士團隊與騰訊公司共同成立大數據及人工智能聯合實驗室，雙方在抗擊新冠肺炎疫情上的最新研究成果，此前，雙方還聯合研發了新冠重症AI預測模型，能夠合理地為新冠患者進行早期分診。
防控要快：7-14天“起效”
藉助大數據分析，研究者們對措施實施時長和時間點對疫情控制的影響，進行了深入的計算分析。研究結果顯示，大多數疫情防控措施在實施后約 7 至 14 天開始起效，反映病毒傳播能力的“再生數” Rt迅速降低，當Rt等於1時，表示1個病例將平均感染1個繼發病例。而且，防控效果隨着時間的推移而增強，在 25 至 32 天內達到最大效果，Rt降低約 30%，隨後效果逐漸衰減 。
反事實推理模型計算出8 項防控措施實施后不同時間段對Rt （有效傳播數）的抑制效應
研究還指出，在疫情暴發早期（感染緩慢增長期）實施的防控措施，措施越嚴格、持續時間越長，最終感染人數會越少。但是，處於疫情中後期（感染快速增長期）實施防控措施的話，結果則正好相反——防疫措施越嚴格，持續時間越久，最終感染人數反而增加。論文第一作者孫繼超博士指出，造成這一結果的原因並非疫情防控措施失效，而是反向因果關係導致：到了感染人數快速增長暴發的時候，才開始制定嚴格的管控措施，此時已經收效甚微。這意味“亡羊補牢”為時已晚，在疫情出現苗頭的時候儘快行動，才能實現最大效果。
防控要准：三種政策效果最顯著
此外，研究者們利用反事實推理模型對8種常見防控措施的效果進行了單獨的評估，以找出抑制病毒傳播最有效的精準防控措施。8種防控措施包括包括關閉學校、關閉工作場所、取消公共活動、限制人群聚集、公共交通管制、居家生活建議、限制國內流動、限制國際旅行。
反事實推理模型對8項管控措施效果的定量評估結果
結果顯示，在各國政府普遍採取的防控措施里，取消大型公共活動、關閉學校、關閉工作場所3項防疫措施對病毒Rt的抑制作用最為顯著。研究者推測，這3項措施均屬強制性措施，執行可行性和依從性更高，因此，更有可能對遏制疫情生效。
研究通過大數據分析找到了更可靠的證據，印證了疫情防控措施對抑制新冠肺炎疫情的定量影響，並建議應在疾病流行的早期，實施更嚴格的疫情防控措施，以更好地遏制疫情。目前，鍾南山院士團隊和騰訊健康正在持續利用大數據與人工智能等互聯網科技手段，圍繞新冠預警預測、傳染病防控等領域展開深入的科研合作，進一步為疫情防控提供有力的證據支持。