什么是拐点?传染病比如新冠肺炎的拐点是如何计算推导出来
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在诸多数学模型中，SEIR模型一般用来模拟相对复杂的流行病传播趋势和人口流动规律。
是否可以用学过的数学模型来模拟并预测疫情的发展和结束？我们可以试一试。
首先，我们将疫情模型化，并做一些假设。设想一个房间，房间内人员总数为N，N等于易感者S、感染者I、康复者R和潜伏者E的总和。易感者S没有免疫力，通过与感染者I接触以概率β（此值非常重要）转化为潜伏者E。病毒狡猾，在体内潜伏，无症状表现，潜伏一段时间后以概率β转化为感染者I，其余则继续潜伏。
病毒传播开来，易感者S逐渐转化为潜伏者E，再转化为感染者I。感染者I和潜伏者E的人数增加，而易感者S人数减少。
疫情引起关注，公共卫生部门开始研究并采取有效防控措施，例如隔离易感者S和感染者I，同时医学专家研发药物和疫苗，对感染者I进行治疗，对易感者S进行普遍疫苗接种。随着时间的推移，康复者R出现，感染者I人数骤减。
人口流动趋势可以通过公式和图像直观了解。爆发期最好在家，做出的贡献如何反映在数学模型中？在潜伏期，感染者人数急剧上升，达到峰值前的这段时间称为爆发期。感染者人数峰值出现的时间晚于潜伏者人数出现的时间，这为我们与病毒赛跑争取了宝贵时间。如果在这段时间内切断感染途径，如隔离、戴口罩，制定更多方案来解决应对并治疗，潜伏者人数增长速度会减缓，感染者I会以概率γ转化为康复者R。
这就是我们面对的“新冠”疫情吗？SEIR模型是数学模型的基础版，但现实社会远比数学模型复杂。每个个体、人际接触以及社交网络都比数学模型复杂得多，潜伏者暴露时间不确定，潜伏期同样具有传染力，这使得模型复杂程度增加。
能否预测拐点？关于拐点的预测需要结合更多流行病学的专业知识，得到的结果可能只是冰山一角。当前的数学模型过于简化，难以触及病毒传播的全貌。
能否预测疫情何时结束？虽然我们在研究SARS非典疫情时已经建立了数学模型，但新冠具有变异性强、潜伏期长、传染能力强、潜伏期也可传染的特点，面对诸多不确定性，预测疫情结束的时间非常困难。
结论是，降低易感者转化为潜伏者的概率β，即切断传染途径，是我们对抗病毒的重要手段。虽然我们无法控制病毒，但通过减少有效接触人数，可以为我们对抗病毒争取宝贵的应对时间。
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在诸多数学模型中，SEIR模型一般用来模拟相对复杂的流行病传播趋势和人口流动规律。
是否可以用学过的数学模型来模拟并预测疫情的发展和结束？我们可以试一试。
首先，我们将疫情模型化，并做一些假设。设想一个房间，房间内人员总数为N，N等于易感者S、感染者I、康复者R和潜伏者E的总和。易感者S没有免疫力，通过与感染者I接触以概率β（此值非常重要）转化为潜伏者E。病毒狡猾，在体内潜伏，无症状表现，潜伏一段时间后以概率β转化为感染者I，其余则继续潜伏。
病毒传播开来，易感者S逐渐转化为潜伏者E，再转化为感染者I。感染者I和潜伏者E的人数增加，而易感者S人数减少。
疫情引起关注，公共卫生部门开始研究并采取有效防控措施，例如隔离易感者S和感染者I，同时医学专家研发药物和疫苗，对感染者I进行治疗，对易感者S进行普遍疫苗接种。随着时间的推移，康复者R出现，感染者I人数骤减。
人口流动趋势可以通过公式和图像直观了解。爆发期最好在家，做出的贡献如何反映在数学模型中？在潜伏期，感染者人数急剧上升，达到峰值前的这段时间称为爆发期。感染者人数峰值出现的时间晚于潜伏者人数出现的时间，这为我们与病毒赛跑争取了宝贵时间。如果在这段时间内切断感染途径，如隔离、戴口罩，制定更多方案来解决应对并治疗，潜伏者人数增长速度会减缓，感染者I会以概率γ转化为康复者R。
这就是我们面对的“新冠”疫情吗？SEIR模型是数学模型的基础版，但现实社会远比数学模型复杂。每个个体、人际接触以及社交网络都比数学模型复杂得多，潜伏者暴露时间不确定，潜伏期同样具有传染力，这使得模型复杂程度增加。
能否预测拐点？关于拐点的预测需要结合更多流行病学的专业知识，得到的结果可能只是冰山一角。当前的数学模型过于简化，难以触及病毒传播的全貌。
能否预测疫情何时结束？虽然我们在研究SARS非典疫情时已经建立了数学模型，但新冠具有变异性强、潜伏期长、传染能力强、潜伏期也可传染的特点，面对诸多不确定性，预测疫情结束的时间非常困难。
结论是，降低易感者转化为潜伏者的概率β，即切断传染途径，是我们对抗病毒的重要手段。虽然我们无法控制病毒，但通过减少有效接触人数，可以为我们对抗病毒争取宝贵的应对时间。
