ZA教你睇數據 香港人戰勝SEIR數據?

ZA教你睇數據 香港人戰勝SEIR數據?

作為一間金融科技公司,我們一直看重各方而來的數據。單獨一個數據可能平平無奇,但當不同的數據組織在一起時,便能帶給我們無限的啓示。無論是個人還是企業,我們都可以透過分析原始數據,從而找到趨勢和某些問題的可能解決方案,甚至可以用數據抗疫。我們最近就從大家最為關注的疫情入手,嘗試用數據分析本次疫情的發展,並看看香港人如何打破數據的預測。

用SEIR數據估算疫情走勢

2020年1月26日,約翰‧霍普金斯大學發表了一份關於2019新型肺炎的研究報告,該研究說明了SEIR模型對新型肺炎傳播的預測能力。此後,不同的機構也透過SEIR模擬了新型肺炎的傳播情況,結果顯示,假如香港不採取任何疫情控制措施,疫情將在5月到6月間達到高峰!

甚麼是SEIR 模型?

SEIR是隔間模型的一種,而隔間模型起源於20世紀初期,主要用於簡化模擬傳染病傳播情況的技術,現在則主用來預測特定人群中特定疾病的爆發可能。

我們在香港大學的研究數據及模型的基礎上,就新型肺炎的潛伏及傳染情況建立了一個SEIR模型。我們基於該模型對不同傳播率下的確診、死亡及復元人數作出了預測。

香港人齊心抗疫令SEIR失算

按SEIR模型預測,四月份香港的確診人數有可能接近5,000人。然而,截至4月17日,確診人數卻幸運地只有1,021人,較模型的預測要低。這除了有賴醫護人員的努力、以及各行各業的防疫措施外,香港市民抵抗非典型肺炎的經驗及充足的防疫意識也起到了關鍵作用。各種自發及自律的預防措施令是次新型冠狀病毒的傳播率遠低於模型所計算的50%。

當然,SEIR模型也存在局限,例如:由於缺乏數據,模型存在一定的參數風險,同時對參數校準非常敏感。因應公共衛生政策和個人預防措施,傳播率在整個時間段內應有所變化,而這些變化並未能夠隨時應用在模型裏。另外,模型沒有考慮季節性(例如溫度,濕度,降雨等等……)和疫苗的研發跟接種的影響;也沒有模擬香港的跨境交通和人畜共患的傳播和感染。

新型肺炎傳染率高沙士57%

從以上的統計數據我們可以看到,新型肺炎非常適應在人與人之間傳播,被感染的個體可以在短時間內感染2.68人,大約是SARS的157%。

病毒入侵人類後,死亡率越低意味著病毒可以存活和繁殖的條件和機會越充分。成功的病毒不應具有強大的致命性,因為當宿主死亡時,病毒生存的理想環境也會被破壞。按世衛最初的估算,新型肺炎的平均死亡率僅為2.0%,遠低於SARS(17.0%)和MERS(35.4%)的死亡率,新型肺炎不僅有足夠的時間來複製其遺傳信息,而且還可以促進其自身的傳播。

因此,大家千萬別掉以輕心,除了為前線的醫務人員打氣,我們也要繼續自律,做好防疫措施,避免社交接觸,好好打這場仗!

數據分析的重要性

除了用來研究公共衛生問題,數據也可以廣泛應用在其他領域。我們總結了一些例子,希望大家也能感受到數據的趣味性及實用性,下次再跟大家分享一下其他有關數據的有趣發現!

ZA抗疫保障金

最後,ZA 早於 2 月已緊急設立了HK$600萬的「抗疫保障金」,為每一位持有香港身份證的 ZA Fam 打氣!如 ZA Fam 不幸在此後確診新型肺炎,我們將為其在港期間的治療提供HK$2萬的緊急援助,你可以透過以下連結進行登記,ZA 與你一起對抗這場戰「疫」!

希望大家繼續注重衛生,祝願身體健康!

Tommy Wong

  • Tommy Wong

    Tommy Wong

    Manager of Risk Management at ZA Bank. - Passionate about data science.

    More posts by Tommy Wong.

    Tommy Wong