科学判断和预测增加了抗疫的精准性

著名生物学家、首都医科大学校长、抗疫专家张文宏坚定的支持者饶毅感染了病毒。北京和广州，一北一南的疫情都不容乐观。60岁的饶毅教授带病“现身说法”，他通过公众号等媒体的文章介绍说，他的同事和朋友“中招”后的症状有轻有重，轻的喉咙痒，重的高烧超39度，但没有出现呼吸困难和肺病变的严重病情。饶校长没有预测新的变异病毒，也没有预测变异病毒的致病性，但明确地指出，一次感染痊愈后可能二次感染，不要指望一次感染后形成“天然免疫”，接种疫苗后能显著地减轻症状和减少死亡率。饶毅教授在自我隔离期间表现了抗击病毒的斗争精神，也表现了乐观主义精神，他在文中表示，“康康了，算病中笔记，死了，算临终遗言”，但愿今冬疫情早点过去，饶毅和众多感染者早日康复。

退休的老胡非要“逞能”，“单枪匹马”或独自一人以自媒体的姿态考查北京某物流公司的感染人数，结果回到家就感染了病毒，“不信邪”的老胡信了变异毒株的传播力度。老胡所在的北京的感染峰值到了80%左右，河北省的石家庄、保定、邢台的峰值到了100%，武汉为60%，重庆为50%，广州估计到了40%以上。杭州和上海进入峰值的时间相对较晚，杭州圈的人士发布了“内部数据”：目前的感染率在7%到10%之间。高兴的是疫情的峰值推迟了，杭州的疫情防控井然有序，高兴不起来的是“谁也逃不掉第一波疫情”，很难做到24小时戴口罩，每次进出公共场所都自觉消毒，把自己悟得严严实实的。这次老胡感染，下次轮到自己“中招”，这次写“健康日记”，下次写翻篇后的“病中日记”了。

前三年的疫情防控取得了巨大成效，目前的90%以上的感染者都是轻症和无症状，重症的比例甚至不到千分之一，10多天前，在今冬广州疫情的早期，统计报告的感染人数为16万，重症者却只有4到5例。近日，“浙江发布”说，浙江感染者的80%以上是中青年人，浙冮疫情的高峰期可能比预期的时间提前。除了老人和婴儿，90%以上的感染者无需去医院就诊，居家隔离和“自救”即可。放开只是解除了强制隔离，“自我隔离”仍是阻断病毒传播的有效手段，方舱医院和隔离点的大规模隔离方式难以持续，地方财政负担难以承受。

12月8日，防疫专家张文宏指出，“99.5%的人可能不需要去医院。”没有症状，不去医院，不要吃药。钟院士称，“99%的感染者一周左右可康复。”李侗专家曾表示，青壮年的高烧一般不超过3天，第4、第5天会明显好转，没有缓解，再去医院。如果出现胸闷、意识模糊等情况，及时就诊，60-80岁的患者先在家观察，基础疾病不稳定，尽早就医。80岁以上老年人感染后尽量就医。3岁以下的婴幼儿易感，出现发烧情况，及时就医，3岁以上的婴幼儿出现发烧，没有其它症状时在网上问诊。

科学哲学的等效原理如何应用到抗疫的实践？自从防疫政策“新10条”颁布之后，撤消了全员性的核酸检测，疾控中心不再统计和发布无症状感染者和轻症的数据，有症状和无症状的居民可以使用抗原制剂的自检工具，检测出阳性后不用上报。人们巳不能从疾控中心发布的官方数据判断当地和全国的疫情概况。只能通过其它的大数据手段了解和掌握全国各地的奥密克戎感染进度，人们通过一个“城市数据团”的小程序得知，12月16日，北上广深距离感染高峰的比例分别达到了78％、14％、23％和15％，石家庄、保定、邢台和邯郸等城市的感染率逼近和达到了100％的峰值，全国有23个城市的感染进度超过了峰值的50％，其中包括新一线城市的武汉、重庆和成都，在推迟和压平“感染曲线”的做法上，目前的浙江明显地好于河北。

“城市数据团”得不到医疗和疾控中心发布的数据，他们的数据来源于多平台的搜索引擎，其中包括了百度、搜狗、头条和360等，数据团队使用了统计学中的抽样调查法，类似的统计技术已使用在对流感等流行性疾病的预测和评估。居民在感染后通常会上网搜索相关的症状和治疗信息，“发烧”、“咳嗽”、“发热”、“退烧”等关键词的搜索量基本与疫情的进度同步，两者的拟合关系适从科学哲学拟合论的等效原理。“发烧”等关键词的搜索指数对应了相应城市和地区疫情峰值的进度指数，发掘“数据资源”的程序员和工程师为居民和决策者提供了战“疫“行动指南的重要参考数据。

科学哲学的不确定性原理如何应用到抗疫的实践？医学专家采用的数学模型和限制性参数有所不同，得出的预测性结果也有所出入，有些预测的结论差异很大，有些预测的结论差异很小。防疫专家吴尊友对今冬第一波疫情的感染人数有一个低的估值，12月17日，吴尊友在《财经》年会上发表了“今冬新冠疫情形势分析”的主题演讲，他的团队估计，今冬疫情的感染率在10％到30％之间，明年2月底达到30％，已是很高的感染率。防疫专家冯子健在“新10条”发布后最早预测了感染人数，他在一场题为巜如何理性面对奥密克戒》的主题报告中指出，第一波疫情的高峰将如期而至，按照他的团队的数学模型预测，人群中的感染率将会达到60％，随后有一个回落的平稳期，最终80％到90％的人口将会经历感染。

吴尊友和冯子健没有公布团队使用的数学模型和限制性参数的细节信息，从多地网友的亲身感受和反馈的实时病例来看，冯子健团队的预测数据似乎更接近实际。有的单位全员“喜阳阳”，有的家庭从老到小全员“中招”，有大城市的骑手退掉了三分之一的订单，有些线上线下药店的治疗药品卖断货，有城市的居民在发热门诊外排起了“长龙”。网友的经验判断和局部观察不同于专家的理性判断和全局观测，吴尊友团队30％的预测可能过于乐观和保守，冯子健团队90％的预测可能过于悲观和突进，网友在争辩之余可以采取“折衷主义”的态度，在低预测值的30％和高预测值的90％之间选择一个中间数，在三个月的高峰期过后，再来判断哪一个感染率的预测值更准确、更符合实际的感染率。