导语

如何在有限的时间内，根据不完整的信息做出最佳决策，成为决策者面临的一大挑战。此次新型冠状病毒疫情的发展速度远超SARS，仅用了不到一个月时间就达到了5000个确诊病例。

决策挑战与研究

面对这一挑战，世界卫生组织（WHO）健康突发事件和风险评估部主任奥利弗·摩根博士提出了一种创新的研究方法。他认为，量化数据工具和机器学习可以显著提高疫情期间的决策质量。

疫情爆发的三个阶段及数据工具

通过对过去十年间结核病控制、艾滋病预防及埃博拉疫情的经验总结，奥利弗·摩根博士将疫情爆发分为三个阶段：调查阶段、疫情扩展阶段和干预控制阶段。他总结了多种数据量化工具，包括数据可视化、数据管理、统计分析、全基因组测序、机器学习和地理空间分析等手段。

调查阶段：数据可视化

调查阶段是对疫情的初步应对。这一阶段的特点是信息不确定、病例数量较少，且病例多来自死亡或康复患者。数据可视化工具如R语言可以帮助快速描绘疫情的态势，为决策提供依据。例如，R语言中的OutbreakTools程序包，可以存储和管理各种疫情数据，包括个人数据、样本记录、基因序列、接触史等。这些数据可以用于早期疫情的可视化分析，帮助决策者快速制定应对策略。

疫情扩展阶段：全基因组测序和机器学习

在疫情扩展阶段，除了人员和物流的调度外，更重要的是找到疫情的致病因素，从而遏制疫情蔓延。全基因组测序（WGS）的应用使科学家能够通过分析病毒基因组来确定其特性，并制定相应的干预措施。然而，WGS需要大量的计算能力和复杂的数据处理方法，这往往超出大多数传染病学家的能力范围，需要数据专家的介入。

机器学习也是疫情爆发时的一种有效工具。尽管目前仍处于起步阶段，但机器学习已经成功应用于埃博拉疫情的分析，并能够处理数据缺失问题，预测疫情发展趋势。世界卫生组织还利用机器学习从大量在线数据中识别新的公共卫生事件，并结合自然语言处理技术进行数据处理和分类。

控制干预阶段：优化干预措施

在控制干预阶段，重点在于加强监控并不断优化干预措施。有效的疫情干预需要良好的物流规划，以确保物资能够及时送达最需要的地方。通过提高对疫情爆发的量化估计的准确性和及时性，可以优化物资和医疗服务的分配。

决策者可以通过组织建模人员、运营人员和现场干预团队之间的合作，更好地了解疫情的物资需求。例如，在2017年孟加拉白喉疫情中，伦敦卫生与热带医学院和世卫组织通过实地数据建模，预测了所需的医疗设施数量。而在西非埃博拉疫情中，量化方法也被用于估计隔离床位的需求。

结论

奥利弗·摩根博士的研究表明，大数据和机器学习可以在疫情期间提高决策质量，从而更有效地应对疫情。这些工具的应用不仅提高了疫情监测的准确性，还优化了物资和医疗资源的分配，最终降低了疫情的影响。