近日，为深入研究武汉新型冠状病毒的发展趋势和传播风险，公司生物数学团队在唐三一教授带领下联合加拿大吴建宏教授团队、西安交通老员工物数学团队基于武汉新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略，建立了传播动力学模型，对武汉新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析。基于此项研究形成的科研论文《Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions》现已投稿。

该文利用1月10日至1月22日的报告疫情数据，采用动力学模型和统计计算方法预测武汉新型冠状病毒肺炎传播的基本再生数为6.47 (95%置信区间为 5.71-7.23)，给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模（若继续1月22日前的控制措施，疫情将在3月10日左右达到峰值，如图1所示）。该文还进一步采用似然函数方法加以验证，得到了与模型估计值一致的结果。如果续代时间大于6天或潜伏期越长，基本再生数可能更大，该结论说明了疫情传播的速度快。与23至25日的疫情数据相比，模型预测结果与报告疫情数据基本一致（如表1所示）。文中还进行了敏感性分析，讨论了1月22日前武汉采取的防控措施的有效性以及在降低再生数中的重要作用。预测结果显示从23日起加强控制措施，报告病例数会在一个周后出现明显的下降，即加强的控制措施会在一个周后为产生明显效果。该文还进一步分析了1月23日后武汉封城策略对其它地区疫情的影响，基于武汉到北京的航班、铁路等信息，计算武汉封城前后对北京疫情的影响，表明武汉封城（即北京无来自武汉输入病例）后，北京在未来7天的病例数将降低91.14%，这说明了武汉封城对全国疫情防控的关键作用。

公司生物数学团队将继续在唐三一教授带领下深入开展武汉新型冠状病毒发展趋势和传播风险的研究工作，积极服务于国家重大战略需求，为遏制武汉新型冠状病毒肺炎传播、保障人民群众生命健康贡献力量。

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图1: 密切跟踪隔离措施的敏感性分析。加强措施一个周后累积报告病人数将开始具有明显的下降效果。

表1：预测与防控效果检测