《科學》期刊最新一期，刊出了英國流行病學家對新冠病毒傳染力的估計，資料來自湖北封城前後官方統計，算法則使用了傳染模型與卡爾曼濾波（Kalman filter）。前者是估計R0值常用的模型，特別在於加計了未確診病例數，以及封城前後人口移動數目；後者則是藉由貝氏定理與機率，在加入實證資料後持續進行模型修正，直到統計上最為吻合。

這應該是目前為止，對新冠病毒傳染力最精巧與華麗的一篇研究論文。

研究原理是這樣。假設武漢與湖北除了確診病例以外，另有未確診病例，可能是極輕症或無症狀，但還是有傳染力，而傳染力只有確診病例的一部分。接著把中國三百多城市，在春運期間與湖北封城前後人口移動數據計入模型，然後推估這些城市的R0值分布曲線，再與實際數據比對，最後就能算出未確診比例與未確診病例的傳染力。

結論是，確診病例只有14%，未確診高達86%，但未確診的傳染力比較低，約為確診病例的55%。而R0值約2.38，潛在感染期（latent period）則是3.69天。

這代表什麼？湖北確診病例將近7萬，但實際病例將近40萬。這不是隱匿疫情，而是絕大多數病例都是極輕症。注意，不是輕症，而是極輕症，也就是不會去看醫生。

86%未確診這樣的數字，研究團隊也從他人的研究得到印證，也就是封城前逃往國外的武漢人，他們在國外的確診率約為武漢當地的5倍。

以上是研究團隊的結論。其實從致死率也可推算出類似結果，方法則是以地毯式檢測的區域（廣東、南韓、鑽石公主號）為準，回推其他小規模檢測區域，而結果也可發現致死率被放大到5倍左右。

這麼說來就更能確定，新冠病毒疾患的致死率約為0.8%，但因為未確診的極輕症有86%，因此在未大規模檢測區域被放大到了3-4%。

昨天，中國以外病例數與死亡數首次超越了中國，而巧合的是，兩邊病例數都是八萬，而死亡數也都是三千多，巧合到令人心驚。

解釋就在這裡：未確診病例比例為86%。

這對防疫有何啟示？因為極輕症甚至無症狀太多，所以防不勝防？剛好相反。這樣的數字警惕所有國家，必須趕緊提升病毒檢測量能，並在必要時展開地毯式檢測，以發現所有可能傳染源。

此外，能否由此模型推算實際病例數？當然可以，但須注意檢測規模，而由重症比例回推比較不受影響。以台灣來說，重症有3例，那麼確診應有60例，但若加計未確診病例，總數應為400例左右。

（圖片取自《科學》期刊）

期刊原文連結：https://science.sciencemag.org/content/early/2020/03/13/science.abb3221.full?fbclid=IwAR0-ZaQx0NnqGoIdlC9B3De59A0-wbmluBZtYPCzYnGnwxCFQAw0m1_qJcM