流行病模型中缺少什么

我在COVID-19大流行期间，许多模型正在被用来预测未来。但是，尽管它们很有帮助，它们却无法理解自己。他们依赖流行病学家和其他建模人员来解释它们。问题是，在大流行中做出预测也是一种哲学练习。我们需要思考假设的世界，因果关系，证据，模型和现实之间的关系。^1，2

哲学在这场危机中的价值在于，尽管这场大流行病是独特的，但预测、证据和建模方面的许多挑战都是一般性问题。像我这样的哲学家接受的训练是看到问题最普遍的轮廓——从云端看问题。他们可以帮助解释科学结果和主张，并在不确定的时期提供清晰的思路，把他们的见解带到地球上。在预测疫情时，建立模型只是成功的一半。另一半是弄清楚它显示了什么，遗漏了什么，以及我们还需要知道什么来预测COVID-19的未来。

P修正是关于预测未来，或者，当比较情景时，预测几个假设的未来。由于流行病学为公共卫生指示提供信息，因此预测是该领域的核心。流行病学家通过比较假想世界来帮助政府决定是否实施封锁和保持社交距离措施，以及何时解除这些措施。为了进行比较，他们使用模型来预测在各种模拟情景下爆发的演变。然而，这些模拟世界中的一些可能会被证明是错误的，然后我们的预测可能是错误的。

在他的书中哲学的流行病学约翰尼斯堡大学(University of Johannesburg)的哲学家亚历克斯·布罗德本特(Alex Broadbent)认为，良好的流行病学预测需要问一个问题:“有什么可能出错?”他在一次采访中详细阐述了鹦鹉螺“预测好就是能够解释你所预测的事情为什么会发生而不是最可能的假设替代方案。你认为世界预测你的预测是正确的，然后考虑预测错误的世界。“通过排除错误的假设世界，流行病学家可以增加他们对自己正确的信心。例如，通过使用抗体测试来估计人群中以前的感染情况，公共卫生当局可以排除冠状病毒传播比我们想象的要广泛得多的假设可能性（由牛津大学的一个团队模拟）。必威体育西汉姆官网^3.

暴发的动态往往比传统模型所能预测的更复杂，原因之一是它们是由人类行为而不仅仅是生物学造成的。

布罗德本特担心，非洲各国政府在大部分情况下实施的冠状病毒政策与世界其他国家一致，但它们没有仔细考虑可能出现的问题。必威体育西汉姆官网他认为，对疫情采取一刀切的方法可能是致命的。^4.同样的干预措施在其他地方可能会奏效，但在非洲可能会产生非常不同的效果。例如，社会距离政策对全因死亡率的经济影响可能更糟，因为在经济低迷时期，非洲大陆有如此多的人遭受粮食不安全和营养不良的加剧。^5.流行病模型只表示感染的传播。他们忽略了社会中的重要因素。

流行病模型的另一个局限性是，它们模拟的是行为对感染传播的影响，而不是公共卫生政策对行为的影响。后者需要理解政策是如何运作的。杜伦大学(Durham University)和加州大学圣地亚哥分校(University of California, San Diego)的哲学家南希·卡特赖特(Nancy Cartwright)认为，“从‘它在某些地方行得通’到‘它将对我们行得通’的道路通常是漫长而曲折的。”^6.她说，使政策有效的因果原则“既局部又脆弱”。从一个地方到另一个地方的过程中，原则可能会被打破。以这个原则为例，“呆在家里的政策减少了社交活动的数量。”在中国武汉可能是这样，但在政策不可行或家庭拥挤的南非乡镇可能不是这样。简单地从一个背景推断到另一个背景是有风险的。大流行是全球性的，但预测应该是局部的。

预测需要假设，而假设又需要证据。卡特赖特和伦敦政治经济学院(London School of Economics)自然与社会科学哲学中心(Center for Philosophy of Natural and Social Science)的经济学家兼助理研究员杰里米·哈迪(Jeremy Hardie)用金字塔来代表基于证据的政策预测，其中每个假设都是一块基石。^7.如果缺少任何假设的证据，金字塔可能会倒塌。我用一系列推论来表示循证医学预测，其中每一个环节都是由包含假设的合金构成的。^8.如果任何假设不成立，这条链条就可能断裂。

例如，假设可能涉及支持干预的各种因素。Cartwright写道，“政策变量很少足以产生（对某些结果）的贡献；如果他们要采取行动，就需要一个适当的支持团队。”政策只是一个完整因果饼的一部分。⁹以年龄为例，年龄是社会距离因果原则的一个重要支持因素。如果社会距离主要是通过预防老年人感染来预防死亡，那么在老年人较少的地方，需要预防的死亡可能会较少，社会距离的效果也会较低。这很重要，因为南非和其他非洲国家的人口比意大利或中国年轻。¹⁰

假设需要证据的教训听起来是显而易见的，但在建模时要记住这一点特别重要。大多数流行病建模对生殖数量、易感人群的规模和感染致死率等参数进行假设。这些假设的证据来自于数据，在大流行中，这些数据往往很粗糙，特别是在早期。有人认为，COVID-19大流行早期的非代表性诊断检测导致了我们对流行病建模中重要输入的不可靠估计。¹¹

流行病模型也不能模拟病原体和我们的政策干预对健康和生存的所有影响。例如，什么时候最重要比较死亡在假设的世界中，死亡人数是多么的不同整体，而不仅仅是由于病毒的直接生理影响造成的死亡差异。如果不加以控制，必威体育西汉姆官网这种新型冠状病毒可能会使卫生系统不堪重负，并消耗拯救非covid -19患者所需的卫生资源。另一方面，我们的政策对财政福利和获得常规医疗保健有独立的影响，这反过来可能会影响生存。

A.令人惊讶的是，在预测一场大流行时，同样的病原体在不同的环境下会表现出不同的行为。但感染死亡率和疫情动态却并非如此内在病原体的特性;这些都是病原体、种群和地点三者相互作用的结果。更多地了解这个三角形中的每个点可以帮助预测当地爆发的轨迹。

四月，华盛顿大学的健康度量与评估研究所（IHME）开发了一种有影响力的数据驱动模型，该模型采用曲线拟合的方法，因其不稳定的预测和美国各州新冠病毒-19死亡轨迹可以从其他国家的曲线推断的假设受到批评。^12，13在曲线拟合方法中，代表局部暴发的感染曲线是根据局部收集的数据以及有关其他地方暴发轨迹的数据推断出来的。画出曲线来拟合数据。然而，当地疫情的真正发展轨迹，包括感染人数和死亡人数，不仅取决于病毒，还取决于当地人口的特点以及当地采取的政策和行为。

预测需要假设，而假设又需要证据。

冠状病毒大流行中的许多其他流行病模型都是sir型模型，这是一种更传统的传染病流行病必威体育西汉姆官网学建模方法。sir型模型描述了疫情爆发的动力学过程，以及种群中个体从易感感染状态(S)到对他人具有传染性状态(I)以及最终从感染中恢复状态(R)的转变过程。这些模型模拟了真实世界。与数据驱动的方法相比，SIR模型更倾向于理论驱动。支持这些理论的理论包括在20世纪20年代和30年代发展起来的疾病爆发的数学理论，以及在19世纪开创的定性微生物理论。流行病学理论传授了sir型模型在不同情况下做出良好预测的诀窍。

例如，它们代表了作为社会接触模式的一个因素的病毒传播，以及病毒传播能力，这分别取决于当地的行为和当地的感染控制措施。这些理论性更强的模型的缺点是，如果没有良好的数据来支持它们的假设，它们可能会歪曲现实，对未来做出不可靠的预测。

疾病爆发的动态往往比传统模型所能预测的或传染病流行病学理论所能解释的更为复杂，原因之一是，疾病爆发的动态来自人类行为，而不仅仅是人类生物学。还有更复杂的疾病行为模型可以通过对个人观点或选择的传播进行建模来表示暴发的行为动力学。^14,15个体行为受疫情轨迹的影响，疫情轨迹又受个体行为的影响。

哲学家伯特·鲍姆加特纳(Bert Baumgartner)帮助开发了其中一些模型，他解释说:“疾病行为模型很容易表现出一些重要的反馈循环。”“举个简单的例子，随着疾病的传播，人们可能会开始保持社交距离，然后随着疾病的下降，人们可能会停止保持社交距离，这导致疾病再次增加。”这些疾病行为模型的循环效应是预测的另一个挑战。

这是我们面临的一个高度复杂和艰巨的挑战。对于医生和公共卫生专家来说，这没什么不寻常的，他们已经习惯了应对不确定性。我还记得当我接受医学培训时那种不确定的感觉。它可能会令人不安，尤其是在面对致命疾病时。然而，不确定性不一定会使人瘫痪。通过发现我们的模型和理解中的差距，我们通常可以缩小这些差距，或者至少绕过它们。这样做需要澄清和质疑我们的想法和假设。换句话说，我们必须像哲学家一样思考。

乔纳森·富勒是匹兹堡大学历史和科学哲学系的助理教授。他利用自己在哲学和医学上的双重训练，回答了关于当代疾病的本质、医疗保健中的证据和推理、流行病学和医学科学中的理论和方法等基本问题。

参考文献

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4.Broadbent, A， & Smart, B.为什么对COVID-19采取一刀切的方法可能会产生致命后果。TheConversation.com(2020)。

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7.卡特赖特，N. &哈迪，J.循证政策:做得更好的实用指南纽约牛津大学出版社(2012)。

8.Fuller，J.，和Flores，L.《风险GP模型：医学预测的标准模型》。生物和生物医学科学的历史和哲学研究5449 - 61(2015)。

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12.COVID-19预测。Healthdata.org。https://covid19.healthdata.org/united-states-of-america.

13.用宝石装饰,N。等值得注意的是:使用卫生研究所的指标和评估模型预测COVID-19大流行的进程。内科学年鉴(2020)．

14.纳丁、L。等规划范围影响预防决策和流行病动态。PeerJ4: e2678(2016)。

15.泰森,R。等行为反应的时间和性质影响流行病的进程。数学生物学通报82,14 (2020).

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