近期，中国平安旗下两大研究院联合发布了首份全球疫情趋势预测报告，当时疫情在全球处于蔓延状态，可以说在那样的情况下，这份报告是基于大数据以及AI模型得出的，它针对各国疫情的最终规模还有死亡率作出了量化预测，进而为我们能够看清未来走势给予了关键参考。
三种管控模式决定疫情规模
按照实施关键隔离措施之际的感染人数密度，报告把各国应对疫情的模式划分成了三种，分别是早期、中期以及晚期。每百万人里的感染人数是这个分类标准，，它直接体现出各国政府在面对疫情时的反应速度以及决断力。
属于早期管控模式的是韩国，报告预估其最终每百万人累计确诊人数大概在200人左右。美国、法国、德国以及伊朗属于中期管控，预测这一数字会达到1000人左右。采取最迟缓的晚期管控模式的是意大利和西班牙，预计每百万人确诊人数将超过2000人。
欧美主要疫区仍在高位运行
报告清晰表明，就现在呈现出的数据而言，欧美那些主要疫区的疫情进展正处于高位的平台阶段，并没有出现显著的转折要点。这所表明的情况就是，那些地区的被感染人数依旧将会持续不断地增加，医疗系统所面临的极大压力在短期内不容易得到缓解。
此项判断是依据对感染人数增长曲线进行的实时追踪以及分析得出的。就这些国家的民众来讲，这表明社交限制以及居家令等举措或许需要持续更长时间，任何过早实施的放松行为都有可能致使疫情出现反弹，从而让先前付出的努力化为乌有。
救治能力决定最终病死率
该国报告除了着重关注感染规模之外，还重点聚焦于各个国家的医疗救治能力，并且把这种能力划分成充足以及不足这两种类型。这一指标会直接对不幸感染的人最终的结局产生决定作用，它是用来衡量疫情人道主义后果的核心的维度。
作为被列为救治能力充足的国家，韩国、德国以及美国，报告预计它们最终的病死率能够被控制在2%以下。然而那救治能力不足的意大利、西班牙、伊朗还有法国，预计病死率将会超过5%，其中意大利与伊朗的情况是最为严峻的，病死率甚至有可能突破10%。
数据模型融合多源信息
这份报告可不是简简单单的数据堆积而成的，它是以权威官方数据为基础，经由平安宏观经济研究院以及平安医疗科技研究院一起进行研发的模型分析而产生的。该模型的核心是经典流行病学理论，不过还融入了更为丰富的现实维度。
将广泛来源的大数据，也就是包含舆情动向、经济运行指标、社会行为变化、天气状况乃至卫星遥感等多因子数据，融入到模型中的是研究人员。这让模型能够更具立体感地去模拟疫情于真实社会环境里的传播路径以及影响因子。
独创AI算法提升预测精度
模型为使预测更为精准，特意增添了基于经济社会人口数据的计量经济学变量控制。研究团队运用多种独创的AI算法来开展数据训练以及去进行拟合，尝试于纷繁复杂的信息里寻觅疫情发展的内在规律。
冲破传统流行病学模型局限的是这般跨学科的办法，举例来说，借助剖析经济活动以及人口流动数据，能够更为精准地评定管控举措的实际成效，并非只是单单依靠政策文本自身，进而使预测结果具备更高的参考价值。
知识图谱识别情绪动向
两大研究院于模型训练里，采用了“知识 + 数据”双驱动的创新办法，用以契合医疗领域知识密集型的行业特性！他们还研发了传播中的空间模型，其在事件关联分析当中用到了知识图谱技术。
更为引人注目的是，平安借助AI算法，从海量的全球舆情数据里，识别各国人群的情绪波动情况，以及疫情导致的恐慌程度态势。这样一种针对民众心理状态的量化分析方式，成为辅助判定疫情走势的重要变量因素，原因在于恐慌本身就会对人们的行为产生影响，进而改变疫情的实际走向趋势。
于看完这份报告的预测之后，你觉得自己身处的国家或者地区，于疫情刚开始之时的管控模式以及医疗资源调配层面，能够给出多少分呢？欢请在评论区去分享你的观察以及思考，同时也请点个赞以便让更多的人得以看到这份关键的分析。
