埃博拉病毒襲擊，中國排第16國？美機構預測埃博拉擴散路線圖

◎本刊主筆 劉國偉

埃博拉病毒襲擊，中國排第16國？美機構預測埃博拉擴散路線圖

◎本刊主筆 劉國偉

10月31日，世界衛生組織發布埃博拉疫情通報，在全球受埃博拉影響的8個國家中，確認或疑似埃博拉病毒感染者共計13567人，死亡患者多達4951人。為防疫情蔓延，英國等國的航空公司甚至暫時停飛西非一些國家的航班。埃博拉魔鬼會在中國出現嗎？這是許多國人關心的問題。10月14日，美國東北大學發布分析報告稱，中國在最有可能遭埃博拉病毒襲擊的前30國中名列第16位。讓我們對這份報告做一番探究。

擴散幾率覆蓋220國

埃博拉病毒病，以前被稱為“埃博拉出血熱”，是一種急性出血性傳染病，病死率高達90%，是世界上最致命的疾病之一。感染埃博拉后，先是發燒，各種身體疼痛，可能被誤診為流感；幾天后人體組織被破壞，出現內出血、皮下紅斑、便血、蛋白尿等癥狀，死因最可能是多器官衰竭。

埃博拉病毒于1976年首次出現，之后時有暴發。今年的疫情突發于2月份，在感染人數、死亡人數、影響范圍和蔓延速度等方面，均為歷史上最為嚴重的一次。埃博拉病毒屬包括5個不同的屬種，此次暴發的是最容易使人致病且病死率最高的扎伊爾型病毒。該病毒通過直接接觸感染者體液或分泌物而傳播。

疫情的加劇引發越來越多的關注和恐慌，各項防治措施逐漸加強。美國東北大學生物和社會技術系統模型（MoBS）實驗室的研究報告，對埃博拉疫情的擴散和威脅程度做出預測，以期為預防疫情擴散做好防治工作。

報告采用計算機建模方式，綜合考慮了病毒傳播路徑、國際航班、病毒潛伏期、感染人數和死亡率等因素，推算埃博拉病毒擴散到西非以外其他國家的概率，并以直觀的圖表展現疫情的威脅程度。

這份推測報告，是基于9月2日東北大學在美國科學公共圖書館網站上發表的一篇論文。該論文名為《對2014年西非埃博拉疫情暴發擴散風險的評估》。論文研究了世界220個國家和地區的3362個族群，使用了全球傳染病和流動性模型，生成了隨機的傳染病流行和發生率等推測。

流動性模型包括全球每日航空客流量；疾病模型包括社區、醫院和葬禮等動態信息。此外，論文對7月6日至8月9日之間的數據進行校正，在假設疫情控制措施未能生效的前提下，對未來的埃博拉疫情擴散做總體預測。

法語區疫情發生率高

按照報告推測，9月底受疫情威脅程度較高的地區，包括法國、英國、南非、摩洛哥和肯尼亞等國家，意大利、中國和印度受威脅程度相對較低。法國是這些國家里最容易發生疫情的地方，因為目前埃博拉傳染最嚴重的地區——幾內亞、塞拉利昂和利比里亞都是講法語的國家，與法國有頻繁往來。英國次之，因為倫敦的希斯羅機場是世界最大的旅游航空樞紐之一。美國媒體援引研究人員的話說，防范措施也是重要的研究因子，從這方面來說，人口基數龐大的印度由于醫療基礎設施薄弱，一旦暴發疫情，后果將是災難性的。

該論文認為，短期（3～6周）內非洲以外的國家大規模暴發埃博拉疫情的可能性很小，但不能忽略不計。如果采取嚴格的旅行限制措施，將進出疫區的航空客流量削減80%，那么埃博拉傳染到其他國家的時間就會推遲3到4周。

10月14日，MoBS實驗室在其網站發布的報告稱，研究人員對8月9日至9月23日間的病例數量模型做了校正，進一步考慮了10月份病毒擴散的可能性，用小提琴圖（一種展示數據密度分布的工具）推測了到10月31日世界30個國家感染埃博拉病毒的概率，其中最有可能疫情傳入的前5名國家，分別是西非國家加納、美國、法國、塞內加爾、科特迪瓦，中國大陸名列第16位。據其預測，進出疫區的航空客流量如果削減80%，中國可能在10月底出現十幾例埃博拉感染病例，但幸運的是，截至目前中國境內尚無埃博拉疑似和確診病例。

每隔一段時間，研究人員會收錄新的數據來完善該模型的準確性，并在其網站隨時公布更新的評估、預測和分析結果。

國際航班上的旅客最有可能攜帶埃博拉病毒造成傳染，圖為每周進出西非部分國家的航班客流量，黃色圓點大小表示客流量大小，擁有1.66億人口的尼日利亞，客流量遠超其他西非國家。

西班牙感染護士已痊愈

東北大學MoBS的報告不無科學依據，建模所用的數據采樣也考慮了多方因素。但是正如研究人員自己所言，報告使用了近期的交通流量和航空日常數據，不過來自旅行者個人的具體信息非常少。如果能有這部分信息，在引進旅行者的家庭類型等不均勻性因素之后，報告對于疫情擴散的預測將會更加準確。

埃博拉疫情預測傳播路線圖。圖中虛線是相關的航班路線，亮橙色地區為疫源地，深紅色為受埃博拉影響的地區，黃色為以前受埃博拉影響的地區，其他地區受傳染的風險從低到高用灰色到深青色表示。由圖可見，中國和印度受傳染的幾率低于英國、法國、南非和肯尼亞等國家。

而且，一些航空公司宣布停飛部分西非國家航班的因素，并未被研究者們納入考慮，他們只是假設削減80%進出疫區的航空客流量，這使他們缺乏必要的數據來對進出疫區的旅行信息進行評估。MoBS報告的作者之一，美國東北大學的阿列克斯·維斯匹格納尼提醒，航班的確是影響傳播的一個因素，但幾內亞等西非疫源地國家，其疫情變化與航班的關系各不相同，可能性也會有變化。

最關鍵的是，報告雖然建立在疫情的流行規律之上，但報告中多次提及的一個前提是“疫情未能得到有效控制”這樣一種糟糕的情形，這顯然低估了當下全世界對埃博拉病毒嚴陣以待的態勢和對病毒擴散的抗擊力度，所以讀者們對于報告中疫情的預測，大可不必恐慌。事實上，全球各國共同努力控防疫情的成果是明顯的，如10月6日首個在歐洲境內感染埃博拉病毒的西班牙護士特蕾莎，經過近1個月的隔離治療已經痊愈，世衛組織也宣布，和特蕾莎有過接觸的83人，都通過了21天的觀察期得以排除。

10月14日，MoBS實驗室預測到10月底30個國家感染埃博拉病毒的概率，左側縱坐標是假設進出疫區的航空客流量削減80%后，各國可能感染埃博拉的病例數。該圖10月27日更新，4個深紅色國家（美國、塞內加爾、尼日利亞和馬里）是已經出現埃博拉病毒傳染的國家，越寬的部分表示可能性越大。

大數據助力傳染病預測

實際上，MoBS報告中采用的研究方法，只是近年來國際上預測和監控傳染病動向方法中的一種。早在2008年，網絡巨頭谷歌就推出了“谷歌流感趨勢”服務，使用谷歌掌握的海量網頁搜索數據追蹤流感病毒的傳播，該服務目前覆蓋了29個國家。過去幾年間，“谷歌流感趨勢”對于美國流感傳播情況發出過多次預報，具有較高的準確性，但是2013年也出現了“謊報軍情”式的過度預報。11月1日，谷歌對用于預測流感趨勢的軟件模型進行了升級，從而加強了預測的準確性。

卡耐基梅隆大學和康奈爾大學的兩位專家，則利用社交媒體推特（twitter）的數據流，采用全新的算法，制作了流感的動態變化模型，有效性得到了較好的驗證。2010年，海地發生大地震，霍亂暴發。瑞典卡羅林斯卡研究所通過分析200萬人在200天之內的電話記錄，分析出的當地人們逃難方向和位置，甚至比官方估計的更準確。

今年西非暴發埃博拉疫情以來，部分機構和專家著手采取類似策略應對疫情。全球移動通信系統協會（GSMA）等機構，試圖利用當地的電話呼叫記錄等數據，建立起疫區人口的位置和流動地圖，并分析政府的健康警告和出行建議對公眾的影響。但是事關公眾隱私問題，同時當地政府缺乏合作意愿，這項研究最后擱淺。

時不待我，疫情緊迫，期待更多研究機構拿出自己的科研成果，服務全球公眾健康。

（本文撰寫過程中參考了《對2014年西非埃博拉疫情暴發擴散風險的評估》、《埃博拉和大數據》等文獻，以及美國東北大學MBOS實驗室、公共科學圖書館（PLOS）、《經濟學人》、新華網等網站，在此一并致謝。）