当地时间2月25日下午，美国疾病控制与预防中心（简称CDC）的官员表示，目前已经可以预感到的是，新型冠状病毒将在美国开始社区传播，全体美国公民积极行动起来，思想上要做好大规模流行病来临前的准备，因为情况可能会很糟糕。
（来源：CDC官方推特）
而在我们的邻国日本，据日本放送协会（NHK）报道，截至当地时间25日晚8时，日本新冠肺炎确诊病例已增至861人。国际奥委会高级成员表示，如果五月份疫情还得不到控制的话，将会考虑，取消今年位于日本东京的夏季奥运会。
截至今天上午12时，韩国累计确诊新冠肺炎1146例，其中11例死亡。
而在遥远的欧洲，意大利的确诊病例已经增加了近50倍。当地时间24日晚间，意大利新冠肺炎感染人数累计达323例，含11例死亡病例。其中，伦巴斯蒂威尼托大区，已对十余个市镇采取封闭管理，学校至少停课一周。
医疗力量堪忧的伊朗更是迎来大爆发，目前95例新冠肺炎确诊患者中，就有15例死亡，死亡率高达16%。
任何一场疫情（Pandemic）的爆发，对全球人口的健康安全都是巨大威胁。在过去一百年里，夺去最多性命的灾难不是一战和二战，而是1918年的西班牙型流感（Spanish Flu Pandemic）。
乍一听上去，会让人误以为这是西班牙境内的一次大规模流行性感冒，和战争对人类的摧残相比，不值一提。事实上，西班牙型流行性感冒是人类历史上第二致命的传染病，在1918~1919年曾经造成全世界约5亿人感染，2千5百万到4千万人死亡（当时世界人口约17亿人）；其全球平均致死率约为2.5%-5%，和一般流感的0.1%比较起来较为致命，感染率也达到了5%。
西班牙型流感可以简单分为三波，第一波发生于1918年春季，基本上只是普通的流行性感冒；第二波发生于1918年秋季，是死亡率最高的一波；第三波发生于1919年冬季至1920年年春季，死亡率介于第一波和第二波之间。第一波有记录的流感发生于1918年3月4日一处位于美国堪萨斯州的军营（Camp Funston，Kansas），但当时的症状只有头痛、高烧、肌肉酸痛和食欲不振而已。4月正处于第一次世界大战的法国也传出流感，3月中国、5月西班牙、6月英国，也相继发生病情，但都不严重。
同年8月刚离开西非国家塞拉利昂的英国船上发生了致命的流感，在该船抵达英国之前，75%的船员被感染，7%的船员死亡，另外多艘船只也发生了类似的情况。另一说第二波的源头是当时苏联的阿什哈巴德（今属土库曼斯坦）。8月27日，流感传回美国，并在波士顿的码头工人间传播，而法国的布莱斯特（Brest）也在几乎同一时间爆发了流感；9月开始在欧洲和美国普遍传播，并在数星期内传到世界各地。第二波流感和过去的流行性感冒不同，在20~35岁的青壮年族群中死亡率特别高，其症状除了高烧、头痛之外，还有脸色发青和咳血等。许多人早上还正常，中午染病，晚上便死亡。许多城市限制市民前往公共场所，电影院、舞厅、运动场所等都被关闭长达超过一年。同年10月是美国历史上最黑暗的一个月，20万美国人在这个月死去，1918年美国的平均寿命因此比平常减少了12年。
第三波流感在大约1919年冬季开始在许多地方出现，至1920年春季起便逐渐神秘地消失（除了澳大利亚和夏威夷之外）。此流感蔓延全球，从阿拉斯加的爱斯基摩部落到太平洋中央的萨摩亚岛，无一幸免；许多爱斯基摩部落是一村一村的死绝，在萨摩亚死亡率更高达25%。亚马逊河口的马拉若岛是当时世界上唯一没有感染报告的人口聚集地。
西班牙流感的影响，在约6个月内夺去2千5百万到4千万条生命，比持续了52个月的第一次世界大战死亡人数还多。此外该流感也是第一次世界大战提早结束的原因之一，因为各国都已没有额外的兵力作战。
这一波的大流感也传入台湾，在当时造成约两万五千人的死亡。
西班牙型流感在18个月内便完全消失，而其病株从来都没有被真正辨认。
如果要追溯到整个人类史上最致命的大规模流行性传染病，要数欧洲中世纪的大瘟疫——“黑死病”的鼠疫了。这次大瘟疫“黑死病”于1347年在西西里群岛爆发后，在3年内横扫欧洲，并在20年间导致2500万欧洲人死亡。患者没有任何治愈的可能，皮肤出现许多黑斑，死亡过程极其痛苦，故称为“黑死病”。此病在随后300年间多次在欧洲卷土重来，后世学者估计，共有多达2亿人死于这场瘟疫。
结合人类历史来看，全球性的疫情，其惨状已不堪回首。但是，这是全人类同病毒间的持久斗争。人类已经做好了应对核武的准备，甚至计划好开发月球、火星，寻找地外生命。但是，对于显微镜下才能现身的病毒，我们几乎还没有做好准备来如何应对。有时候，不仅是因为人类的“无知”，更是因为“轻慢”。
未来的大规模病毒入侵，或许还会再次发生，我们根本不知道是什么时候、什么地方，致命病毒会卷土重来。我们该如何对抗下次疫情爆发，并为之做好准备？这是一项病毒生物对人类思考力上限的鏖战。
2018年，英国广播公司（BBC）做了这样一项造福全人类的工作。有近3万人参与的大型实验“BBC Pandemic”，并将过程拍成了纪录片。这是英国历史上最大规模的应对传染病模拟演练，模拟出病毒爆发时在英国可能出现的各种情景。这项大规模实验积累了大量生物信息数据库，并使用计算机大数据建立出了“人类传染病传播模型”：全球视野下，为了对抗大规模传染病的入侵，英国人的这项大数据建模实验做的太及时了！
在英国，为了应对病毒入侵，就像人防工程一样，在人口密集的大都市，政府部门建设了一批应急储备仓库，派专人保管医疗防护服、口罩、护目镜、消毒液、ICU病床等抗病毒战略物资，为疫情爆发做好充分准备。
如果没有这些战略物资储备，那么是否有应急运输的物流绿色通道以供红十字会和全国性卫生系统调配？但有些问题更为关键：这些必需品如何在最短的时间供给给需要的病人，和病毒赛跑？医护系统非常需要一个数学模型，来精准预测病毒会何时出现、如何传播、有多少人会受感染、会通过何种方式受感染？
这样的计算机大数据模型能够协助政府相关部门做出重要决策，就像二战时的美军情报部门破译出日军战舰的通讯密码一样，破解出病毒入侵的联络密码，从而一举锁定胜局。比如：医院周边交通管制？医疗物资运送通道？生鲜食品保存仓储情况？医院如何尽快腾出隔离病房？如何确定方舱医院建设规模和选址？是否需要关停机场？小区居民是否有聚集性事件及感染几率？何时需要以及如何封锁村与村之间的公路？如何调配医用防护服？需要供需物资的详细清单？这些问题都关系到生与死，一个城市的存与亡。早一分钟作出一个正确的决策就可以多拯救千万条生命。
建立这样的计算机数据模型需要大量的数据输入、分析和决策，就像战争决策系统一样，牵一发而动全身。数据分析人员需要精确了解病毒的入侵路径、和人与人的传染方式，数据越丰富越细致，样本基数越大，就越能够准确地模拟出下次疫情爆发时的情形。
BBC主持人Hannah Fry走访了传染病学的模型研究专家Adam Kucharski医生。
医生说：“生物学信息对建立病毒扩散的传播模型十分有利：一是人与人的说话方式，二是人们使用怎样的交通工具。获得这些生物学信息对21世纪的高科技来说是完全可以实现的，但我们目前掌握的数据都不是为了应对传染病扩散模型而建立的。例如确定了社区的位置，却不知道人们接触的频率；也有些数据是关于接触方式，却没有与行动频次相关联。将这两者结合，对建立易感人群的传染病生物大数据模型来说至关重要。”
“要推演出传染病疫情在整个英国扩散的趋势，需要分散在全国各个城市、地区的至少1万名受试者（Subjects）的样本数据。受试者需要提供年龄、性别、职业等身份信息，以及他们的个人兴趣爱好等活动特征，包括回忆出昨天里都与谁见了面、说了话、去了哪些聚集性场所，加上搭乘的交通工具，把这些生物信息统计在一起，样本量越大，这个模型就会越精准。”
BBC的研究人员参考了公共卫生部门官员的建议，基于在疫情爆发时尽可能多的挽救生命的目的，他们开发了一个融合了最新的计算机大数据技术的名为“BBC Pandemic”的智能手机App软件。
全球抗疫：“BBC Pandemic”如何进行疫情趋势推演
试验人员随机选择了一个叫做Haselmere的英国小镇，这样可以“零距离地观察”病毒是怎样开始在人群中扩散和传播的。
小镇上的500名受试者下载并注册了“BBC Pandemic”手机程序后，借助GPS定位系统，剑桥数据中心办公室的屏幕地图上就远程显示出了蓝色的小点。这种技术，类似于“寻找我的iPhone”，在苹果手机上早已实现。
这项实验的第一步是假设：所有受试者都是健康的、未被感染的，只有接触到病毒携带者（从零号病人开始）才会被感染。
受试者输入种族、年龄、性别、职业、兴趣、爱好、生活习惯等，并且记录三天时间内和亲友及陌生人见面的接触方式（交谈、拥抱、亲吻、进餐等）。GPS定位系统每间隔五分钟就会记录一次受试者的定位信息，这些信息会被匿名投送到位于剑桥的大数据分析中心。
小镇的参与者们开始的时候，玩的挺嗨，还拍起了“vlog”，发送到社交网络上。他们这么放松一方面是因为他们并没有被告知自己是否染病，另一方面当然是因为这个疫情只是模拟演习，所以没有重视起来，也没有想到他们正在参与一项对人类传染病历史至关重要的研究。
病毒X的入侵，是从“零号感染者（Infected Person No.0）”降临社区开始的。比如在2014年，埃博拉病毒在西非爆发，始于一个2岁的小男孩，他喜欢在有蝙蝠的树下玩，因而被病毒感染，他就是“零号病人”。
对一些科学家而言，“零号病人”具有更为重要的科学意义，有助于疾病的防控。英国帝国理工大学传染性流行病学客座教授Marc Baguelin表示：“这能够帮助科学家认识传染病是如何发展和传播的，也有利于科学家更好地认识病毒本身。为了达到这个目的，与感染者接触过的人都要被追溯，并进行症状调查和病毒检测，以证明这些密切接触者是否感染了病毒。”
这次小镇疫情的“零号病人”就是主持人本人。Hannah扮演已经被病毒感染、却不自知的第一位病人。她在小镇里正常活动，为了不影响小镇居民的日常行为，她佩戴了隐形摄像头。
每种病毒的传播方式都不同。比如艾滋病毒，会在感染者身体里掩藏很多年的时间才出现症状。甚至一些流感病毒，你也可能携带着它正常活动一整天而没有任何感觉。因此病毒携带者很有可能并不知道自己正在传播疾病。
主持人一天里去了瑜伽课、书店、五金店、咖啡厅、超市，又在酒吧里度过了几个小时。
受试者在视频日记（vlog）里说，他们仍然在正常生活，并不知道有什么事情发生，也不知道自己是否被感染。
而在剑桥，计算机数学建模团队的科学家们正在忙碌录入受试者的GPS参数，并且不断调整传染病模块原型。原则上，这种病毒严格遵循以下“试验”规则：1. 这是一种新型病毒，没有人能够免疫；2. 它具有高度传染性，距离越近、接触时间越长， 被感染的可能性就越高。他们日夜整理数据，计算着小镇有多少人被“零号病人”感染了。
所谓“密切接触者”（Close Contacts），是指与感染者有过距离近于1米的接触者。日内瓦大学全球公共卫生研究院院长Antoine Flahault教授表示：“比如在不是非常拥挤的公交车上，如果大家都带着口罩，这不能视作‘密切接触者’。”在上述公交车的场景下，如果长距离的乘坐（路程超过30分钟），或者紧挨着没有戴口罩并咳嗽的乘客，这时才会有被传染的风险。
3天之后，小镇志愿者们的命运揭晓。结果是，很多人都被感染了。
软件也能透露你传染了多少人。“超级传染者”（Super Infector）是五金店的店员，她感到很不可思议，自己传染了8个人。
世界卫生组织（WHO）表示，把病毒传染给十人以上的病人被称为超级传播者。他们为数不多，但却是疫情的主要传播媒介。例如，在2月9日和16日，一位61岁的韩国籍女士，先后两次前往“新天地”大邱教会做礼拜，目前已有39名确诊患者，查出被该女士感染。与该患者一起做礼拜的“新天地”教会1001名教徒被紧急隔离。
当主持人Hannah来到了剑桥数据中心，领队Julia Gog教授向她解释疫情爆发的过程。屏幕上可以看到受试者的运动路径，但并不是在同一地点停留的人都会感染，这和接触方式以及见面时间有关。受试者被感染时，蓝色的点就变成了红色。
主持人Hannah一共感染了9个人，在1天的时间里，小镇就有72人被感染了。到了第3天，病毒已经离开小镇，就跟野火一样四处蔓延，地图上红色的点无处不在。
3天时间，计算机数据推演结束，整个小镇86%的受试者都不幸“中招”了，代表健康的蓝点变成了深红色。
Gog教授说，有了这样一个信息丰富的数学模型，我们就可以进行各种干预，反复推演不同的传染病入侵结果，这可以帮助我们做出正确的“抗疫”决策。
比如，如果我们能够识别“超级传染者”的类型，对控制疫情会非常有帮助。假设我们研制出了疫苗，但数量和时间有限，不可能同时给所有人，那么先给谁？如果能够识别“超级传染者”，并先给他们注射疫苗，会极大地改变疫情扩散的速度。如果能精准定位到病毒感染者去过哪些地方，并有针对性地予以隔离，就可以最大限度的牵掣病毒传染途径。而其他地区的人们就可以正常的工作和生活，不必采取全国性大范围的封城封路，减少对经济和生活的冲击。
Gog教授演示了两种模型：屏幕左边是未注射疫苗的模型，右侧的模型是把传染3个以上的人识别为“超级传染者”，并事先注射了疫苗的情况。在“小镇疫情”这个实验中，“超级传染者”有46个人。可以看到，有选择地给10%的人口注射疫苗，疫情扩散的结果就会大为不同，到了3天以后，最终的感染者少了40%！
如何识别“超级传染者”？真实世界中，医务工作者、企业员工、商场店员等职业，会频繁与人接触，都可能是“超级传染者”。但也有些易传染者，职业特征并不鲜明。例如本次新冠疫情中，天津宝坻百货大楼的聚集性传播事件，来源于大楼一层的一位营业员，致使数十位商场顾客和其他店员被病毒感染，近万人被隔离。
伦敦皇家理工大学的科学家研究得知：有些志愿者身体里复制的病毒数量和速度是其他人的几十倍，他们更容易传染其他人，“超级传染者”的存在也很可能是基因使然。
而这个“传染病传播模型”最关键的作用是，数据分析师可以模拟各种防疫手段并比较结果：比如，如果推迟一天复工复学，会是什么样的情形？如果关闭人们聚会的餐馆和集市呢？是不是必须要让所有人都待在家里？这些数据给了很多防疫的可能性，让这个小镇在疫情爆发时也许会幸存下来。
一场3万人的大型传染病模拟实验
更真实的情况是，任何病毒都不会只在一个地区停留。在做这场模拟推演时，一些“感染者”已经把“病毒”带入了全国。“BBC Pandemic”的传染病模拟实验，除了在小镇里进行，更重要的是动员更大范围的英国民众来积极参与。
有了更多样本体量的大数据模型可能产生什么差异？差异很可能是，武汉金银潭医院一天收治100个感染者，而雷神山医院一天收治1000个感染者的差距！
传染病学的模型研究专家Kucharski医生希望能获得1万志愿者的数据。主持人感受到了重任！
Hannah去到BBC Radio 4 广播节目讲解这个项目的意义，动员人们下载软件参加实验。
她还拜访了年轻的互联网公司，在这个房间里工作的人全都是Facebook，Instagram，Twitter的常驻用户。他们在互联网发起呼吁，邀请大家来参与。令主持人乍舌的是，5个小时里就有10万人观看了宣传视频！
最终参与实验的人数达到令人惊喜的2万9千人！主持人和专家们都非常兴奋，这样的数据库会对建设全国防疫系统有极大帮助。
这场实验，需要参与者在24小时的时间里，不断记录和与他人的互动方式，并且GPS每5分钟就记录参与者所在地点，这样，数据中心就可以了解到超级疫情在全国扩散的整个过程。
数据分析团队把疫情的传染性设置为了R=1.8，也就是说平均一个感染者会传染1.8个人。这不是特别高的设定，有的病毒能够达到1个感染者传染20人。
在小镇疫情爆发后，在新型病毒疫苗研发出之前，全英会有多少人被感染？多少人死亡？结果令人揪心。
3万人提供了数据。显示出的结果是极其惨烈的。伦敦首先就变红了，感染人数上升得极其快，最终，全国有4千3百万人都被感染了！只有生活在小岛上的人避开了疫情。
死亡数字更加惊人。1919年，西班牙流感杀死了15万英国人。而模型里这个R1.8、致死率2%的病毒，在当代的英国，死亡人数竟然达到了骇人的88.7万！
医生和主持人看到这个数字都沉默了，疫情爆发的结果很可能就是如此严酷和沉重。最可怕的是时间线，仅需1个月的时间，全伦敦就被感染了，2个月就扩散到了英国北部。而研制疫苗需要起码4个月的时间，时间的紧迫不容乐观。
2009年发生的猪流感疫情，相对来说致死率较低，但NHS（英国国家医疗系统）也感到难以应付，被感染的人数太多了，这对当地的医疗系统和医护人员承载力都是一个难以应对的挑战。
NHS面对的最大挑战是什么？传染病防疫专家Chloe Sellwood医生说：“NHS正在为令人猝不及防以及糟透了的疫情做斗争。最让人担心的是疫情扩散的速度，大量的传染案例都出现在一两个星期里。如果感染人数能在更长的时间段相对缓慢地增加，NHS的应对就会从容得多。”
我们需要寻找让疫情扩散变缓的方式，这时大数据模型就能提供有用的指导，帮助做出决策。长期关闭学校和公共交通，会对社会和经济有极大的影响，这时，数学模型可以在其中寻找平衡点。
还有一个非常简单有效的应对方式，在疫情发生时，政府要传达给公众重要的信息就是：洗手！
公众在疫情期间更加注意洗手的话，会对疫情扩散的速度有什么影响？
Gog教授又进行了这样的演算：如果疫情期间每人每天比平时多洗手5-10次的话，对比模型可以看到，感染人数的增长要缓慢得多！最终的感染人数，是原模型感染人数的3/4，也就是说，近千万人，因为勤洗手而没有被感染，有几十万的生命因洗手被挽救了！
这里，银领君觉得我们除了要勤洗手之外，还要杜绝接触传染，戴口罩、封城封路来切断传播途径。这也是BBC的纪录片所没有提到的，也是我国政府未雨绸缪的英明举措。
BBC的这次大型实验也引发了公众的思考：如果有疫情发生，作为个体都可以做些什么？人们会更有意识地自觉留在家里、多洗手和清洁、取消聚会活动、甚至与亲人隔离。
如果我们都在行动上配合，是有可能让疫情爆发缓慢下来的。但最重要的希望，还是在于提前防御它的爆发。否则一旦采取全国性公共卫生一级响应，可能整个国民经济都要收到病毒的冲击，中国政府壮士断腕的隔离措施，赢得了世界卫生组织的尊重。
就在昨日举行的世界卫生组织（WHO）记者招待会上，布鲁斯·艾尔沃德对中国战“疫”给出这样评价：“我们要认识到武汉人民所做的贡献，世界欠你们的。当这场疫情过去，希望有机会代表世界再一次感谢武汉人民，我知道在这次疫情过程中，中国人民奉献很多。”这段话也让翻译小姐姐几度哽咽。
全世界的科学实验室都在寻找答案。UCL伦敦大学学院的生物工程师Tarit Mukhapadhyay医生说，他的团队Holy Grail正在寻找更激进的方法，让大量的疫苗在极短的时间研发出来。他们的目标是研制出普遍适用的病毒疫苗，不用每年换新疫苗，或者等待一个新的疫情发生再去研发。
目前生产的疫苗难有“普遍性”，是因为无法识别已经变异的病毒，病毒就好像穿上了“新外套”，而让旧的疫苗失去作用，这是目前生产疫苗的最大难题，必须和新病毒一一对应。
Holy Grail团队正在研发一种疫苗，专门攻击病毒中“不变”的部分，即使病毒变异出了不同的“新外套”，它也能够识别并阻止其复制。这样的疫苗就具有了“普遍性”，但是研发出“超级疫苗”并投入市场，可能还需要至少10年的时间。
科技部副部长徐南平在2月21日的国务院联防联控机制新闻发布会介绍称，目前新冠肺炎疫苗研发正多路线部署并行推进研发，预计最快的疫苗将于4月下旬左右申报临床试验。
全球抗“疫”形势面前，作为决胜新冠肺炎病毒的疫苗离我们还有多远？此前世卫组织总干事谭德塞给出的答案是，疫苗会是预防病毒暴发的重要武器，不过现在还没有疫苗研发出来，首批2019年冠状病毒病疫苗可能会在18个月内问世。
据中国新闻周刊初步统计，在国家大力推进加快治疗新冠肺炎病毒药品和疫苗研发的鼓励政策下，国内研发新冠肺炎疫苗的赛道上，已经聚集了超过20多家机构、企业，涉及的上市公司多达10余家。
主持人Hannah说，在“超级疫苗”诞生之前，可能大数据模型协助下的决策，就是当下最有效的防疫手段。3万名志愿者的参与，让这一切都有了可能。
© 编者：银领君，读过几年名校硕士，呆过几年北京高校，写过几篇知网论文，译过几本海外图书，还做过几年的苹果公司（Apple Inc. ）资深产品专家，现在已成为自主创业翻译和设计工作室CEO，偏爱在文学、艺术和设计的殿堂里折腾。职业：大学讲师，翻译；研究方向：数字人文、生态批评等。
微信公众号：银领君（lD：18610685211）。
原文始发于微信公众号（精进引领职场）：全球抗疫 | “中国疫苗”诞生前，大数据建模预知未来战局！
