埃博拉病毒——大数据时代的疫情防控-大数据-技术-爱吧机器人网

但是这种方法并没有考虑到，许多依然存活的病人——特别是刚刚被诊断又病得很厉害的——很可能也不能活下来。因此这低估了实际死亡率。特别是疾病在快速扩张时，这种低估效应会被加大。来自英国爱丁堡大学研究传染病的进化生物学家Andrew Rambaut认为，这种计算也忽视了那些被确诊为埃博拉感染者，却在被批准恢复并出院之前已经离开医院的患者的生死。许多这样的病人后来都死了，但是却没有被统计在官方死亡数据中。

另一种计算方式是只考虑已经确认恢复而不再需要治疗与已经死于疾病的患者，而不计入目前还在治疗中的病人。这样的结果看起来更为克制精确。根据11月5号塞拉利昂健康与卫生部最新疫情报告，841个确诊病人被治疗后出院了，而1,103个确诊病人已经过世。这样该地的埃博拉死亡率应该是57%，而非世界卫生组织报告的39%。不过来自哈佛公共卫生学院的流行病学专家Marc Lipsitch认为，这样的计算方式依然不够准确。治愈出院的病人通常比死于病症的病人，要在医院待更长的时间。也就是说不计入计算的还在治疗中的病人，实际上是更可能治愈的那批。因此这样的计算会高估实际死亡率。

另一种更为精确的方法是，只计算那些同时感染了，又经历了足够长的时间，以至于要么死于病症要么恢复出院的人的最终结果。这样的计算，自然更接近于死亡率的定义与本质。Rambaut注意到，Science上一篇研究埃博拉病毒的最新变异的报告中，今年五月底开始的一次地区性爆发中共确诊了78名埃博拉患者，23名存活下来。也就是说今年爆发的埃博拉病毒实际致死率应为70%。值得注意的是，这份报告由来自四个国家的五十多名奋战在一线的医疗工作者共同完成，其中五名共同作者并没有等到文章在Science上的发表。因为他们在研究与等待上线过程中已经感染了埃博拉去世了。

世界卫生组织战略部主管Christopher Dye说，目前组织正在转向这个测算方法，并在为将每一个病患的记录都整理为护理案例而努力。Dye说，“我们需要最有效的估计。我们想知道埃博拉在这次爆发中的致死率，是否与之前在中非的几次爆发有所不同，以及目前爆发中不同的治疗方案是否有不同的效果。”

不过，即使这个方法依然是不够完美的。在大多数疾病爆发中，由于病患并没有寻求医疗机构的帮助而导致统计案例缺失，从而带来致死率估计的偏差。Lipsitch认为，这种偏差可能是偏大的，也可能是偏小的。许多案例的病情相对温和——感染患者并不需要看医生就能自行康复——因此统计到的数据高估了实际死亡率（这正是墨西哥H1N1流感爆发时的情况，专家怀疑中东呼吸综合征爆发时也存在这种情况）。不过Lipsitch也说，温和版的埃博拉不大可能像温和版流感那样难以发现，只是考虑到这些地方整体缺少医疗条件，有可能存在一定数量的自愈患者没有被统计到。

另一方面，研究者注意到许多埃博拉感染者还没去到医院已经死在家中（通常还感染了其他家庭成员和照顾者）。这意味着他们的死亡并没有被计算——从而低估了致死率。

到底有多少未被记录的埃博拉病毒死亡病例发生，我们将永远不得而知。卫生官员正在跟踪疑似病例和可能病例，其中有许多是在被确诊为埃博拉之前已经死了的。是否将这些案例放在致死率计算中是另一个潜在的误差来源。另外，确诊测试在不同的地区有不同的模式：例如，有些地方已经做了更多的验尸测试。Lipsitch说：“怎么在这些误差中保持平衡始终是一个大问题”

Dye在一封邮件中写道：“我们并非不知道估计死亡率的种种困难。我也并不认为，埃博拉的死亡率在塞拉利昂的死亡率（39%）比在几内亚（64%）低。尽管目前的数据从表面上看如此，但我们需要排除所有的估计误差才能相信这个是事实。”

另外，最早根据社交网络大数据预测了今年埃博拉全球性爆发的HealthMap(前文有详细介绍)，则给出了死亡率另一种测算方式。他们认为，最准确的死亡率要等到疫情完全被控制，所有感染者要么过世，要么确认存活之后才能得到。目前报告的53%，只不过是死亡案例比例（proportion of fatal cases ，以下简称 PFC）。

尽管埃博拉恶名昭彰，但并不是一感染上马上就死去。如果没有适当调整，目前的估算方式（也就是前文提到的最简单并正在被世界卫生组织采用的PFC）没有考虑到从患者被感染到死去的滞后时间——按照HealthMap采用的独创方差最优化方法，对本次爆发案例做出的估算，这个时间平均大约应该是16天。这意味着9月8号报告的2296名死亡案例实际上对应着8月23号报告的感染案例。根据这个滞后时间调整的PFC为我们提供了对真实致死率一个更好的近似。下图是他们根据世界卫生组织提供的数据计算和绘制的调整后死亡率图：

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