MIT的機器學習算法判斷社會隔離措施的有效性
大部分 Covid-19 預測是基于過去的疫情如 SARS 或 MERS 的數據。現在 MIT 的一群工程師開發了一個機器學習模型，使用 Covid-19 疫情數據和神經網絡去判斷隔離措施的有效性，更好的預測病毒傳播。研究報告發表在預印本網站上。
預測傳染病擴散的絕大部分模型被稱為 SEIR，將人群分類為“易感”、“暴露”、“感染”和“康復”四組。MIT 研究人員在此基礎上加入了隔離，如果被感染的人處于隔離中，那么病毒將不會傳播給其他人。
他們的模型發現，像韓國這樣的地方，政府迅速采取干預措施去實現強有力的社會隔離，那么病毒的傳播將會更快的抵達穩定階段。而美國和意大利這樣比較緩慢的采取政府干預措施的地方，Covid-19 的有效繁殖數更長時間停留在 1 以上，這意味著病毒會繼續以指數傳播。
在目前的社會隔離措施下，意大利和美國將在 4 月 15 日-20 日之間到達穩定階段。模型顯示社會隔離能有效的將病毒的繁殖數從 1 以上降低到 1 以下。
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