新冠大流行病之前，传染病和疫苗模型在日常对话中很少被提及，但这些模型在告知政府如何制定应对新冠疫情的措施和激励公众遵守限制方面至关重要。
它还使人们能够计划他们何时能够预订假期或探望亲人。
然而，这些数字背后的专家表示，人们不应该像使用占卜用的水晶球一样使用模型。
那么，澳大利亚的新冠疫情和疫苗模型能告诉我们未来几个月会有哪些情况，我们的模型与其他国家相比又有什么不同呢？
模型到底如何运作？
就传染病传播和遏制的建模是更大的计算机建模领域的一部分，该领域也被用于预测天气、模拟飞行路径和开发药物等。
模型使用数学和计算机科学来创建模拟人群，人们在其中被赋予某些行为和风险。建模者可以把不同的变量或参数输入模型，以观察政策或行为的变化如何影响结果。
自新冠大流行病开始以来，澳大利亚制作了各种COVID-19新冠病毒相关模型，所有的设计都不同，并根据所使用的数据和公式给出不同的答案。
随着新数据的出现和新情况的发生，这些模型会不断地被更新，而在疫情爆发时，这种情况可能会很快发生。
例如，为联邦政府的全国计划提供信息的已经被更新。更新考虑到的因素包括目前的Delta疫情爆发、12至15岁人群的疫苗接种，以及更智能的测试、跟踪和隔离方法等。
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由朱迪·麦克弗农（Jodie McVernon）教授领导的、包括来自澳大利亚各地的专家在内的一个联盟为该模型提供了信息。墨尔本大学的生物安全风险分析统计学研究员克里斯·贝克（Chris Baker）博士就是其中之一。
贝克博士表示，建模的目的是为了合作。
他说：“作为建模者，我们肯定欢迎其他建模者推出的东西。重要的是要审视模型的不同之处，以及是什么原因导致了这些差异。”
他们提供的信息有助于政府预测对公共卫生系统的需求，并决定如何以及何时增加或减少限制。
“如果你回顾一下我们预计达到某些疫苗接种覆盖率临界值的日期，我们现在已经领先了。”
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迪肯大学流行病学主席凯瑟琳·贝内特（Catherine Bennett）教授描述模型为用于尝试和理解大流行病，并建议在不同情况下事情可能会如何发展的“神奇”工具。
她表示，现它们在已经进入了公共领域，也成为信息传递的一部分。
她说：“人们开始理解这一切是如何运作的，以及他们的行动如何转化为益处。如果人们看到了模型，并且理解了它，你就有更好的机会把它作为一个真正重要的教育工具。”
贝内特教授表示，模型并不是要预测未来。她将此描述为一件“有风险的事情”。它们的价值在于比较途径中每一步的不同情况。
“这很有用，因为你看疫苗覆盖率的上升控制与放宽限制相抵消。我们可以边走边看模型的适用程度。”
模型有什么局限性？
专家们警告称，重要的是不要过于依赖模型或过度解释它们。
贝克博士表示，建模的目的不是为了预测未来的感染或死亡人数。
他说：“这事关我们如何使用一个模型来思考我们要做什么政策。这是一个微妙但重要的区别。”
他还表示，公众应该记住，新数据在模型中反映之前有一个滞后期。
“从新数据的出现和新的科学图景的形成，到它们输入模型，再到它能够被公开，往往有一个延迟。”
“当公众看到它时，事情可能看起来有点过时了。”
流行病学家玛格丽特·赫拉德（Margaret Hellard）是伯内特研究所（Burnet Institute）的副所长，他的模型为新南威尔士州和维多利亚州摆脱新冠大流行病的路线图提供参考。
COVID-19 modellers believe that warmer weather may help to reduce transmission but there remains no proof. Source: AAP
赫拉德教授告诫说，模型是一整套工具中的一种，应该用来通知COVID-19响应。
她表示，同样重要的是，人们不要期待模型中的情景，因为模型“不是一门精确的科学”。
她说：“对于我们应该如何使用模型，公众和媒体往往存在误解。媒体利用它们向政府施加压力，然后政府感到有压力，会做出并不总是最好的决定。”
她说，人们可能想要数字，但模型只能提供范围。
“在全球大流行病中没有绝对的确定性。模型是有用的工具，但它们仍然是假设。你必须处理的是你在当地的实际情况。”
模型做了哪些假设？
赫拉德教授表示，它所假设的情况可能比会发生的情况更乐观，也可能更悲观，不过现实情况通常介于两者之间。
在其网站上，伯内特研究所列出了其乐观的假设，即学校能够通过通风和其他措施将传播风险降低50%；疫苗免疫力不会随着时间的推移而减弱；持续遵守限制规定；如果被确定为接触者，已接种疫苗的人将继续被隔离14天；95%的人遵守疫苗规定；以及在所有细分人口群体中平等地提供疫苗。
同时，其消极的假设是，目前的大流行病感染增长率将继续下去（考虑到由于疫苗免疫力的下降），并且将没有季节性的影响。
赫拉德教授说：“我们真诚地认为季节性可能真的很重要，但是没有人能够给我们提供衡量标准，如果它不确定，你就不要把它放在模型里。我们非常清楚地告诉政府，这可能是一个悲观的预测，但我们不知道是多少。因此，我们告诉他们要考虑到季节性的益处以及其影响。”
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此外，大多数模型假设人们生活在一个城市，而不是在整个社区，而且疫苗接种率是均匀分布的。
这意味着他们无法计算出不同区域的COVID-19状况。
模型也只能将基本属性归于个人，如年龄、家庭结构和参与不同的接触网络。
贝内特教授表示，模型不能考虑诸如种族、对病毒检测的态度和疫苗接种态度等因素令人遗憾，因为这些细节“在大流行病中真的很重要”，并可能“从根本上改变”结果。
她说：“如果你进入一种情况，你有最坏的情形——脆弱的人群、疫苗低接种率、以增加传播风险的方式混合，并且病毒到达那里，这将不适合基于疫苗平均接种率的模型，即使平均接种率达到90%。”
随着新州和维州摆脱封锁，卫生应对措施需要变得更加本地化，模型无法提供地理特异性可能会变得更加具有局限性。
此外，一些关键数据仍然无法用于建模。贝内特教授表示，我们仍然不知道疫苗接种是如何影响潜伏期和传染期的。
她说：“我们不能没有模型，但同样，我们必须知道如何与之合作，这样我们才不会忽视它的优势或被它的局限性所困扰，或者对模型或建模者要求过高。”
澳大利亚的模型与其他国家有何不同？
公众对多尔蒂模型的最大批评之一是，它似乎预测了与海外已经发生的情况相冲突的情况。
例如，该模型表明，一旦澳大利亚的疫苗接种覆盖率达到80%，并且有持续的限制，那么感染和死亡的人数就会相对较少。与此同时，英国在达到该疫苗接种目标时，感染和死亡人数一直很高。
贝克博士表示，多尔蒂建模人员在很大程度上依赖于海外制作的模型，这些模型向澳大利亚展示了疫苗是如何影响传播和重症率，以及新的变种病毒是如何传播的。该联盟团队在编写报告时与英国的建模人员密切合作。
他说，为澳大利亚建议的不同方案反映了我们独特的大流行病经验。
A sign outside a COVID-19 vaccination centre opposite parliament in London Source: EPA
他说：“由于我们在过去18个月中（对疫情）的强烈抑制，我们一直不会看到英国那样的死亡和重症水平。”
“在澳大利亚模拟或考虑我们达到80%疫苗接种率的政策时，我们甚至没有一个与英国所做的相匹配。他们在80%左右的两剂疫苗接种率时基本上没有限制。”
“我们仍然有相当严格的人数容量限制和密度要求，这些要求在达到80%的两剂疫苗接种率时仍将存在。我预计，仅仅由于这些持续的限制，（感染和死亡）将比我们在海外看到的少得多。”
贝克博士说，新西兰的情况与澳大利亚的情况更有可比性，后者的建模也很相似。
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贝内特教授认同这一点。她认为，难以将澳大利亚的情境与英国的进行比较。
“和一个在人口上是澳大利亚的三倍，而在地理上是澳大利亚的一小部分的国家做比较，是很难直接进行比较的。”
她表示，挪威和丹麦更容易进行比较，这两个国家的人口规模与大悉尼地区差不多，每天的病例数也差不多。然而，相比之下，它们只有一小部分病毒感染者住院。
贝内特教授表示，澳大利亚以80%的疫苗接种比例开放的经验将“可能是在英国和挪威及丹麦之间的中间位置”。
她说：“而这正是模型将我们置于的位置。”
模型如何显示澳洲的未来？
贝克博士表示，在多尔蒂模型中，有一个“绝对的确定性”。
他说：“如果Delta变种病毒在这里，我们可以提高疫苗接种率，我们将需要更少的限制来控制事态。”
多尔蒂在9月18日发布的敏感性分析说，建模显示，当疫苗接种率增加到80%以上时，“疫情得到控制”。
但贝克博士表示，在这一点上，仍有很多工作要做。从建模的角度来看，达到80%和90%疫苗接种率时的响应仍在研究中，特别是涉及到国际边界和接触者追踪方面。
他说：“当我们不再试图扑灭每一个传播链时，我们不需要追踪每一个病例的每一个接触者。”
贝克博士认为，疫苗的有效性和澳大利亚不断升级的疫苗推广工作 “应该会为我们带来很多希望”。
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贝内特教授表示，很难对未来进行太远的建模，因为输入模型的参数将继续改变。
她认同，模型最好的东西之一是它们提供的希望和安慰。
她说：“如果人们看到模型中的控制和预测方式，这会让人们放心，认为这些努力是值得的。”
“人们也可以看一下模型预测的最坏情况，这会告诉我们已经预防了什么情况。模型告诉我们一些可能发生的情况。”
澳大利亚人必须与他人保持至少1.5米的社交距离，请查看您所在州或领地的最新社交限制措施。
如果您出现感冒或流感症状，请留在家中并致电家庭医生或全国冠状病毒健康信息热线1800 020 080安排测试。
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