一世n Covid-19大流行，许多模型正在用于预测未来。但与他们一样有帮助，他们无法理解自己。他们依靠流行病学家和其他建模者来解释它们。麻烦是，在大流行中的预测也是一种哲学运动。我们需要考虑假设的世界，因果关系，证据和模型与现实之间的关系。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.简化是关于预测未来，或者在比较方案时，投影几个假设期货。因为流行病学通知公共卫生指令，预测是该领域的核心。流行病学家比较假设世界来帮助政府决定是否实施锁定和社会疏散措施 - 以及何时举起它们。为了使这种比较，他们使用模型来预测各种模拟场景下爆发的演变。然而，其中一些模拟世界可能会歪曲真实世界，然后我们的预测可能会关闭。
在他的书中流行病学哲学约翰尼斯堡大学(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有可能的假设替代品。您认为世界必须为您的预测是真实的方式，然后考虑预测是假的世界。“通过排除他们是错误的假设世界，流行病学家可以增加他们的信心。例如，通过使用抗体试验来估计人口的先前感染，公共卫生当局可以排除假设可能性（由牛津的团队建模），冠状病毒比我们想象的更广泛地传播。必威体育西汉姆官网3.
一个原因爆发的动态通常比传统模型更复杂，是他们是由人类行为导致的，而不仅仅是生物学。
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.在其他地方的相同干预措施可能在非洲背景下具有截然不同的影响。例如，社会疏散政策对所有原因死亡率的经济影响可能会更糟，因为大陆的许多人在经济衰退中遭受了粮食不安全和营养不良的增加。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。
疫情模型的另一个限制是它们模拟了行为对感染传播的影响，但不是公共卫生政策对行为的影响。后者需要了解政策如何运作。南希·卡特克，达勒姆大学和加州大学圣地亚哥的哲学家建议说，“从”它的路上有效地“它将为我们为我们工作”往往是漫长而曲折的。“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，金字塔可能会倒下。使用链条代表基于证据的药物预测，其中链中的每个链接由含有含有假设的合金。8.如果任何假设分开，那么链条可能会破裂。
例如，假设可以涉及例如支持干预的各种因素。咖啡件写入“策略变量很少足以产生贡献[某些结果];如果他们完全采取行动，他们需要一个适当的支持团队。“策略只有一片完整的因果派。9.以年龄为例，是社会疏散原则的重要支持因素。如果社会疏散阻止了死亡，主要是通过预防老年人的感染，无论年龄较多的人都有更少的人，可能会有更少的死亡，以防止 - 社会偏移将不那么有效。这一事项是因为南非和其他非洲国家的人口比意大利或中国更年轻。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假设世界中的死亡人数是多么不同整体不仅是由于病毒的直接生理效果导致死亡的差异。新的冠状病毒可以必威体育西汉姆官网压倒卫生系统，并消耗拯救非Covid-19患者的健康资源，如果未被选中。另一方面，我们的政策对金融福利和常规医疗保健有关的独立影响，这可能反过来影响生存。
一种令人惊讶的是，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性质;这些东西从病原体，人口和地点之间的三元相互作用中出现。了解更多关于这个三角形中的每个点可以帮助预测爆发的当地轨迹。
4月份，由华盛顿大学的健康指标和评估（IHME）开发的一种有影响力的数据驱动模型，该模型采用了曲线拟合方法，因其挥发性预测而受到批评，以及可疑的假设是轨迹Covid-19美国国家的死亡人员可以从其他国家的曲线推断。12、13在曲线拟合方法中，代表局部爆发的感染曲线是从本地收集的数据外推开的，以及关于其他地方爆发的轨迹的数据。绘制曲线以适合数据。然而，当地爆发的真正轨迹，包括感染和死亡人数，取决于当地人口的特征以及当地通过的政策和行为，而不仅仅是对病毒。
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，它们代表病毒的传播作为社会接触模式的一个因素以及病毒传播性，分别取决于局部行为和局部感染控制措施。这些更多理论模型的缺点是没有良好的数据来支持他们的假设，他们可能会歪曲现实，并为未来制定不可靠的预测。
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代表爆发的行为动态，通过建模意见或选择个人制造。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。
我们面临的一个高度复杂和令人生畏的挑战。对于医生和公共卫生专家来说，这对医生和公共卫生专家来说是没有任何罕见的，他习惯于争取不确定性。当我在医学训练时，我记得这种不确定性的感觉是什么样的。它可能是不舒服的，特别是在面对致命的疾病时。但是，不确定性不需要瘫痪。通过在模型和理解中发现差距，我们通常可以缩小这些差距或至少绕过它们。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与科学哲学系的助理教授。他借着他在哲学和医学中的双重培训，以回有关当代疾病，证据和理性的基本问题，以及医疗保健的理论和方法，以及流行病学和医学理论和方法。
参考
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