疫情的拐点为何如此重要？“拐点”可以被预测吗？_风闻

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导语：“政府和相关部门采取了多项全国性的举措，国民公共安全意识的提高也保证了相关举措的顺利实施。”钟南山院士说：“这些举措有效阻断传染源，大大减少二代、三代传染，我们判断此次疫情有望在未来10天至两周左右出现高峰，但我们仍需加强防控，不可放松警惕。”2月2日，钟南山院士接受新华社记者采访时如此说道。言下之意，钟南山院士预测，疫情或将在2月中旬出现拐点。

2月2日，武汉火神山医院交付

“拐点”是什么？

一些预测

拐点通常是指一个公司、行业、部门、经济或地缘政治形势发生重大变化的事件，拐点被认为是一个转折点，拐点之后可能会发生巨大的变化。

此次“新冠”疫情的确诊人数已超2万，确诊人数的快速增加意味着疫情正在向其高峰发展，而何时能够到达“拐点”是各方最为关注的。

拐点：inflection point

对于疫情的拐点何时到来，新增确诊人数何时开始减少，钟南山院士2月2日在接受媒体采访时表示，此次疫情有望在未来10天至两周左右出现高峰，即高峰期将出现在本月12日至16日间。

1月31日，陈薇院士在接受《中国科学报》独家专访时说道，从现在来看，拐点可能很快就会到来。但同时，她也指出，在第一个拐点到来之后，疫病仍然存在第二峰、第三峰的可能性。

2月3日，2013年诺贝尔化学奖得主、斯坦福大学结构生物学教授迈克尔 · 莱维特(Michael Levitt)在接受澎湃新闻采访时，称已根据目前公开的确诊和死亡数据进行了直观的数据分析，初步认为新增死亡人数将在下周减少。

耶鲁大学全球健康政策与经济学助理教授、美国中国卫生政策与管理学会会长陈希在接受《环球时报》采访时表示，疫情的高峰、“拐点”可能会在2月下旬左右出现。

而根据英国兰开斯特大学传染病学家乔纳森·里德(Jonathan Read)的预测，拐点将会在2月26日左右到来。

2月4日，中国工程院副院长王辰在就疫情防控焦点问题接受新华社记者访问时给出了他的预判：目前尚无判断疫情传播高峰、拐点的依据。

此外，还有非领域内专业人士利用数学建模、计算机仿真程序等对疫情拐点进行了预测。

中泰证券首席经济学家、新浪财经专栏作家李迅雷简化了经典流行病传播模型SEIR，针对新冠病毒已明确的具体信息筛选出合适的参数值，得出了具体的预测。未来总患病人数将达到88500人（中性假设下）或58000（乐观假设下）左右，新增确诊人数将在2月17日（中性假设下）或2月11日（乐观假设下）左右出现拐点。

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但值得注意的是，所有的预测模型都存在局限，很多影响因素也无法体现在模型中。例如，病毒传染能力的变化，以及政府的大力干预对疫情防控所起到的巨大帮助。

“拐点”为什么重要？

一个实例

拐点比一般日常性的、幅度较小的进展更重要；

拐点带来的变化，其影响通常是明显且广泛的；

拐点十分醒目且具有决定性，可以归因于某种特定原因；

拐点是某种特定行为的结果，也可能是某种可预见和不可预见的事件的结果。

英特尔(Intel)联合创始人安迪·格鲁夫(Andy Grove)将拐点描述为“一个改变我们思考和行动方式的事件”。

技术的拐点，比如互联网和智能手机的出现；政治的拐点，比如柏林墙的倒塌和阿拉伯之春。在临床治疗中，拐点是病情发生重大转变的时刻。

约翰·斯诺(John Snow)发现造成1854年伦敦霍乱流行的原因在于公共水井的水，这一发现不仅仅成为了此次疫情的拐点，也成为了流行病学作为科学领域的开端事件。

斯诺绘制的疾病传播分布图

彼时，斯诺注意到同一流行地区内的霍乱患者呈点状分布，于是对当时的主流假说——空气感染说产生了怀疑，在对患者集中区域的发病情况进行过细致调查之后，斯诺推测某个污染源应为某口水井，建立了“经口感染假设”。

之后，斯诺将患者发病区域与各供水公司的供水区域进行比对，发现某个特定供水公司的供水区域患者多发。该公司取水口所处的位置与排泄物收集处接近，易受其影响。最终，当局采纳斯诺的见解，将问题取水口的水泵移除之后，疫情得到了遏制。

在此后的调查中发现，1854年8月，此番霍乱的第一位患者，其排泄物混入了用于堆肥的污水收集桶，而污水收集桶与取水口的距离不足90cm。

电影《完美感觉》(Perfect Sense) ：电影描写了一场新型流行病的侵袭。随着流行病的蔓延，患者会逐渐丧失味觉、嗅觉 、听觉、直至最后丧失视觉。

2月3日晚，武汉市在江汉区、武昌区、东西湖区建设“方舱医院”。这三处“方舱医院”，位于武汉国际会展中心、洪山体育馆、武汉客厅，将提供3400张床位。

这被认为是关键时期的关键之举：确诊的轻症病人被集中收治，给予医疗照顾，与家庭与社会隔离，避免造成新的传染源。

这一举措是否可以能够成为促成此次疫情拐点到来的关键事件呢？

现在要得出一个类似的结论，既为时尚早，也不够严谨。但当我们正在施行无数类似的举措时，我们应该相信，疫情的拐点，不会太远。

“拐点”与预测

一条曲线

变化很少以直线展开。

最重要的变化通常遵循幂律的S曲线形状：缓慢而渐进地开始，缓慢地前进，然后突然爆发，最终逐渐减少，甚至回落。

预测的艺术则在于，当S曲线模式开始出现时，远在拐点之前就能识别出它。S曲线的微妙之处在于，它让我们把注意力集中在拐点上，重大转变的那一刻。

一名称职的预测家会去关注曲线的左半部分，以期发现拐点到来之前的先兆。

1492年，哥伦布的船驶向未知的新大陆。他的旅程落在了西方进行地理大发现的拐点之上。哥伦布不是15世纪的第一位探险家，但他是第一个找到新大陆而且返回欧洲的人，他的发现开启了无数新的旅程。

但在预测拐点方面，预测家们的成绩并不好，似乎比不上一些普通的观察者们：当一个拐点倏然而至时，观察者们只是感到惊讶，但预测家们却往往错估了这一拐点到达的速度。

正如未来学家罗伊·阿马拉(Roy Amara)指出，人们倾向于高估短期，低估长期。

我们的期许让我们得出有失偏颇的结论：革命将在一夜之间到来；当冰冷的现实无法符合我们膨胀的期许时，我们的失望让我们得出另一个有失偏颇的结论：我们所期待的革命永远不会于我们所预期之时来到。

这些预测之所以错误，是因为S曲线的左侧部分比大多数人想象的要长得多。

即使在硅谷，大多数创意也需要20年才能在“一夜之间”获得成功。互联网在上世纪90年代互联爆发，而第一个使用包交换技术真实网络阿帕网(Arpanet)出现在1969年。

因此，在确定了S曲线左侧的起点和形状之后，押注于事件将缓慢展开，总是比断定风向将发生突然转变更保险。不要把清晰的视野当成短距离。

另一方面，一旦拐点到来，人们又倾向于低估变化发生的速度：我们本质上都是线性思考者，还未能习惯幂次定律的突然、指数增长的迅速。

线性思维很可能让我们错过开始时的滞后和中间的爆炸性增长，进而得出错误的预测，而错误的预测则很有可能导致决断和行动的失误。

致力于流行病早期检测和控制的独立研究机构Global Viral 创始人内森·沃尔夫(Nathan Wolfe)，在《病毒来袭》(The Viral Storm : the Dawn of a New Pandemic Age) 一书中就探讨了大数据时代的流行病预测。前文提到的霍乱疫情“死亡地图”，可以算作早期的大数据分析工具。

1733年，费城的一幢大楼发生了大火。本杰明·富兰克林(Benjamin Franklin)由于无法说服费城当局以一种更有组织的方式来应对迅速发展的城市所面临的威胁，于是给报纸《宾夕法尼亚公报》(the Pennsylvania Gazette) 写了一封匿名信，他写道，“一盎司的预防胜过一磅的治疗。”

一分预防胜似十分治疗，此警钟，宜长鸣。

最后，云猜希望大家面对疫情时保持信心，理性应对，不因拐点没能尽快到来而丧失信心。