2020年2月，钟南山院士团队发表了一项疫情预测研究，该研究的结论，和实际发展高度吻合，这为评估当时防控措施的效果，提供了关键科学依据。
研究背景与数据选取
2020年2月初的时候，新冠肺炎疫情在全国好多地方都暴发了，钟南山院士团队选了确诊病例数最多的三个省份，这三个省份分别是湖北、广东以及浙江，把它们当作研究对象，那个时候，湖北的确诊病例已经超过三万例了，广东和浙江的确诊病例数量也都超过一千例了。
从1月中旬开始，一直到2月9日，研究团队收集了那三个省份的确诊病例数据；他们把这些数据，同1月23日前后的人口迁徙信息相互结合起来，由此，为后续的建模分析奠定了基础；之所以选择这三个省份，是由于它们体现了疫情的不一样严重程度以及地域特质。
核心模型与预测方法
团队运用了经典的传染病动力学模型SEIR来展开预测，该模型把人群划分成易感染者，潜伏者，感染者以及康复者等类别，借助数学方程去模拟疾病传播进程，研究人员依据新冠肺炎的特性，对模型参数予以了调整。
于此同时，他们运用了人工智能方法来辅助预测，AI模型借助了二零零三年SARS疫情的数据展开训练，从中学习传播规律，两种方法彼此相互印证，使得预测结果的可靠性得以提高。
关键预测结论
有研究做出相关预测，全国的对于新冠肺炎疫情现存确诊病例的高峰将会在4月底之前出现，并且这个高峰的确诊病例数量不会超过7万例。当中，湖北省所预计出现的峰值不会高于52000例，而广东和浙江这两个省份的峰值预计不会高于1200例。该研究同时还指出，疫情在2月下旬达到高峰状态，到4月底的时候将会趋于平缓。
能发现一个重要的点，防控措施的时间点是相当关键的。模型经过测算表明，要是当时全国性的管控措施向后推迟5天去实施，最终疫情规模极有可能扩大到原本的3倍。这样的一个结论突显了及时行动的必要性。
管控措施的效果验证
研究发布之后，实际的疫情进展数据给预测予以了检验，直至2月底，全国以及三省的疫情发展走向都处在研究的预测范畴之内，这显示出，自1月23日启动的一系列强力干预举措是有成效的。
特别是广东以及浙江这两个省份，虽说经济呈现活跃态势、人口流动规模较大，然而鉴于防控举措启动时间比较早、执行过程十分严格，疫情的规模得以被有效地控制住了。这跟模型所揭示出来的规律是相契合的，证实了隔离、筛查等一系列公共卫生手段所具备的科学价值。
模型局限性与后续风险
致力于研究的团队，也以坦诚的态度，指出了被研究的模型所存在的局限性。比如说，被用于人工智能训练的那些数据，主要是源自2003年的SARS疫情，而数据库的规模是有限的，如此一来，就有可能对长期预测的准确性产生影响。另外，该模型并没有将季节变化因素进行充分的考虑。
特别需要明确指出的是，研究人员给出了专门且着重的警告，要是过早下去降低针对武汉以及湖北的管控力度这种行为，随着春节过后人员开始返程这种状态，大量存在着特别容易感染的人群就有可能出现流入的情况，如此就会致使湖北省在3月中旬这个时间出现第二次疫情高峰这种糟糕状况，并且这种情况还有可能持续延续到4月下旬这个时间段，这一情况就进一步提示了防控必须要做到持续以及稳定这种特性。
研究启示与政策建议
这一研究，不单单是一回成功的预测实践，更是为后续防控策略给予了指导。该研究给出建议，严格的“早期筛查”等核心举措，最好持续施行到2020年4月底，以此来巩固防控成果，避免疫情出现反弹。
有着能有效减少病毒暴露风险、压平疫情曲线作用的，将大量医疗资源集中调配至湖北等重灾区用于建设方舱医院和检疫中心的决策，得到了研究结论的支持。科学的模型评估，给资源分配提供了决策参考。
看完这项依据科学模型所做出的精准预测，你会不会觉得，在面对未来有可能出现的新发传染病之际，我们更需要预先建立并且依赖如此般的预测预警系统呀？欢迎来分享你的看法哟。
