【新冠肺炎.新聞背後】為何科學家對疫情估算的數字相差巨大?

撰文:成依華
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新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)疫情開始爆發後,全球各地不同學者都在預測疫情進展,甚至利用不同技術估計未來的感染人數與死亡數字,但這些數字往往相差巨大,就算同一機構的預測,也有可能在兩周內出現大變化,為何學者預測疫情的數字會這樣不同?

學者預測各有不同,惹來不少人好奇,例如《衛報》刊出文章《新冠病毒的模型怎會這般錯?》(How can coronavirus models get it so wrong?),《華爾街日報》也刊文《新冠病毒模型的藝術》,並提到好消息是很多地方的現實疫情發展都沒有早期預測般嚴重。

圖為華盛頓大學的衛生統計評估研究所對美國疫情死亡人數的預測(IHME網站截圖)

華盛頓大學的衛生統計評估研究所(IHME),近日預測美國在未來4個月可能會有超過8萬人染疫病逝,總體數字與兩周前的預測相若,但若論對個別州份的預測則大不同,例如對北卡羅來納州(North Carolina)的死亡人數預測大減8成、對新澤西州(New Jersey)的預測數字卻是增加逾倍等。其實,科學家的預測變化大,可能是因為:

1)初期數據資訊少 基於大量假設

新冠肺炎疫情突然爆發,面對新的事物、數據資訊少,故此科學家往往要用舊的數據模型去預測,當中會出現大量假設條件,例如IHME所使用的模型,初期是使用中國疫情的數據,但之後會發現其他地方的情況與中國不盡相同。

倫敦帝國學院(Imperial College London)使用的數據模型也有類似情況,該模型是基於13年前時機構預測一場大流感的代碼,並假設這次新冠肺炎所造成對深切治療部(ICU)病房的需求與該場流感一樣,結果現實也是相差甚大,造成估算上的偏差。

《衛報》便指出,分析都是要依賴數據,故此預測那些疫情已過高峰的地方(如意大利和西班牙)的結果,會比預測疫情未到高峰的英國來得可靠。

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2)可以影響疫情走勢的因素多

另一預測不準的原因,也在於疫情期間能夠影響未來走勢的因素多,科學家難以一一計算。例如IHME使用的「默里模型」(Murray model),3月底估算時考慮的因素是人口年齡結構,但並不包括可能影響疫情的許多其他因素,譬如人口密度、公共交通工具的使用程度、慢性肺病患病率等。

科學家也深明箇中局限,故此預測結果往往有一個不小的估計範圍,例如IHME預測英國4月17日最多人染疫死亡,但預測數字範圍是由800人至8000人,當中也反映學者對數字的不確定。

《華爾街日報》便指出,病毒數據模型是對未來疫情的一個指示,但不是完美,對於政府決策而言,預測結果是要考慮的因素,也是一種工具,但不會是神諭。

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