1
00:00:03,675 --> 00:00:07,096
大家好，我是克里斯 · 安德森。
欢迎来到《TED 访谈》。

2
00:00:07,096 --> 00:00:10,849
我们正准备邀请一些杰出的嘉宾
参与第四季的访谈，

3
00:00:10,849 --> 00:00:14,343
但我不想让这期访谈
等到那个时候上线，

4
00:00:14,343 --> 00:00:17,287
因为我们正处于疫情当中，

5
00:00:17,287 --> 00:00:21,012
我非常希望现在就能
和这位嘉宾交谈。

6
00:00:21,514 --> 00:00:23,617
他就是亚当 · 库恰斯基
（Adam Kucharski），

7
00:00:23,617 --> 00:00:26,077
一名传染病学家，

8
00:00:26,077 --> 00:00:29,990
主要研究方向为
大型传染病的数学建模。

9
00:00:29,990 --> 00:00:32,882
他是伦敦卫生与热带医学院的

10
00:00:32,882 --> 00:00:33,925
副教授，

11
00:00:33,925 --> 00:00:35,290
也是一名 TED 学者。

12
00:00:35,290 --> 00:00:37,415
（音乐）

13
00:00:37,415 --> 00:00:38,999
亚当·库恰斯基：
那么对于流行病来说，

14
00:00:38,999 --> 00:00:41,622
什么样的行为是最重要的？

15
00:00:41,622 --> 00:00:45,284
交谈，还是密切的肢体接触？

16
00:00:45,284 --> 00:00:47,335
我们应该在疫情爆发前

17
00:00:47,335 --> 00:00:49,046
收集什么样的数据，

18
00:00:49,046 --> 00:00:51,940
才能预测出传染病会怎样扩散？

19
00:00:52,268 --> 00:00:56,450
为了找到问题的答案，我们的团队
建立了一个数学模型……

20
00:00:56,450 --> 00:00:59,355
克里斯·安德森：
当我们想要弄明白

21
00:00:59,355 --> 00:01:01,809
这场学名为 “COVID-19”、

22
00:01:01,809 --> 00:01:04,784
俗称“新型冠状病毒”的疫情，

23
00:01:04,784 --> 00:01:07,705
我发现他的观点非常有用。

24
00:01:07,705 --> 00:01:10,467
我很期待能和大家共同一探究竟。

25
00:01:10,467 --> 00:01:12,931
特别感谢推特上的朋友们

26
00:01:12,931 --> 00:01:14,824
提出了很多问题。

27
00:01:14,824 --> 00:01:18,046
我知道现在这个话题
跟每个人都息息相关。

28
00:01:18,046 --> 00:01:20,022
我希望这期访谈

29
00:01:20,022 --> 00:01:22,370
能为大家提供一个
更加细致的方式，

30
00:01:22,370 --> 00:01:26,109
来思考这场疫情
是如何发展至今的，

31
00:01:26,109 --> 00:01:27,871
未来可能发生什么，

32
00:01:27,871 --> 00:01:31,212
以及我们可以
共同采取一些什么行动。

33
00:01:31,212 --> 00:01:32,429
让我们开始吧。

34
00:01:32,429 --> 00:01:33,579
（音乐）

35
00:01:37,777 --> 00:01:39,816
克里斯：
亚当，欢迎来到 TED 访谈节目。

36
00:01:39,816 --> 00:01:41,523
亚当：谢谢。

37
00:01:41,523 --> 00:01:44,864
克里斯：那让我们
从一些基础问题开始吧。

38
00:01:44,864 --> 00:01:48,365
很多对疫情
持怀疑态度的人——

39
00:01:48,365 --> 00:01:51,333
前几个星期肯定如此，
现在这种想法或许少了些——

40
00:01:51,333 --> 00:01:53,953
他们的反应是，
“得了吧，这没什么大不了的，

41
00:01:53,953 --> 00:01:56,511
病例数量相对很少。

42
00:01:56,511 --> 00:01:58,927
跟流感和其他疾病比比看。

43
00:01:58,927 --> 00:02:01,038
世界上还有更大的问题。

44
00:02:01,038 --> 00:02:04,378
我们为什么如此大惊小怪？”

45
00:02:04,847 --> 00:02:08,499
而我猜这个大惊小怪的理由
是归结于数学的。

46
00:02:08,499 --> 00:02:12,915
我们本质上在讨论
指数增长的数学原理，

47
00:02:12,915 --> 00:02:13,895
对吧？

48
00:02:13,895 --> 00:02:15,069
亚当：正是如此。

49
00:02:15,069 --> 00:02:19,927
我们用一个数字来了解
病毒传播的难易程度，

50
00:02:19,927 --> 00:02:22,864
以及我们要应对的传播规模。

51
00:02:22,864 --> 00:02:24,685
我们把它叫做 “传染数”，

52
00:02:24,685 --> 00:02:26,146
它的含义是，

53
00:02:26,146 --> 00:02:27,897
平均每个病例

54
00:02:27,897 --> 00:02:29,613
会传染多少其他人？

55
00:02:29,613 --> 00:02:32,649
它能让我们了解
疫情的传播规模，

56
00:02:32,649 --> 00:02:34,673
疫情增长会呈现怎样的趋势。

57
00:02:34,673 --> 00:02:38,695
对于新冠病毒来说，
目前我们在多个国家中都发现，

58
00:02:38,695 --> 00:02:42,518
平均每个（患病的）人
会传染两到三个人。

59
00:02:42,518 --> 00:02:44,153
克里斯：关于传染数，

60
00:02:44,153 --> 00:02:48,401
首先要理解的是，
只要传染数大于 1，

61
00:02:48,401 --> 00:02:50,792
就说明疫情将会增长。

62
00:02:50,792 --> 00:02:55,507
而小于 1 的传染数
则意味着疫情将会消退。

63
00:02:55,507 --> 00:02:57,525
亚当：没错——
如果传染数大于 1，

64
00:02:57,525 --> 00:02:59,617
那么每群受感染的人

65
00:02:59,617 --> 00:03:02,650
都会比之前产生更多的感染者。

66
00:03:02,650 --> 00:03:04,609
然后就会看到指数效应，

67
00:03:04,609 --> 00:03:07,944
如果传染数是 2，
每一轮感染的人数都会翻倍；

68
00:03:07,944 --> 00:03:09,133
如果感染数小于 1，

69
00:03:09,133 --> 00:03:12,229
平均而言感染人数会降低。

70
00:03:12,602 --> 00:03:14,739
克里斯：
当传染数达到 2 或以上，

71
00:03:14,739 --> 00:03:17,443
我相信大家都熟悉那个著名的

72
00:03:17,443 --> 00:03:19,803
在棋盘上放米粒的故事：

73
00:03:19,803 --> 00:03:24,340
在每一棋盘格上放的米粒数
都是前一格的两倍，

74
00:03:24,340 --> 00:03:27,736
棋盘的前 10 或 15 格
看起来还好，

75
00:03:27,736 --> 00:03:30,427
但到了第 64 格时，

76
00:03:30,427 --> 00:03:33,852
你突然就能为地球上的每个人
都提供好多吨米了。

77
00:03:33,852 --> 00:03:34,929
（笑声）

78
00:03:34,929 --> 00:03:38,034
指数增长真是一件不可思议的事情。

79
00:03:38,034 --> 00:03:39,889
我们真的不应该着眼于

80
00:03:39,889 --> 00:03:42,056
当前较少的感染人数——

81
00:03:42,056 --> 00:03:45,982
而是应该关注
预测未来形势的数学模型。

82
00:03:45,982 --> 00:03:46,947
亚当：没错。

83
00:03:46,947 --> 00:03:49,198
显然，如果任由指数增长继续，

84
00:03:49,198 --> 00:03:51,331
有时确实会得出大到惊人、

85
00:03:51,331 --> 00:03:53,049
可能难以置信的数字。

86
00:03:53,049 --> 00:03:55,616
但即使只看一个月的时间，

87
00:03:55,616 --> 00:03:57,402
如果传染数是 3，

88
00:03:57,402 --> 00:03:59,466
那么每人平均会感染三人。

89
00:03:59,466 --> 00:04:02,927
每轮感染之间的间隔约为五天，

90
00:04:02,927 --> 00:04:05,212
假如现在有一起病例，

91
00:04:05,212 --> 00:04:09,410
一个月里就有六个
五天一轮的感染周期。

92
00:04:09,410 --> 00:04:10,800
那么到了月底时，

93
00:04:10,800 --> 00:04:12,982
那一个患者就有可能引发

94
00:04:12,982 --> 00:04:15,712
大约 729 起病例。

95
00:04:15,712 --> 00:04:17,315
所以即使是在一个月以内，

96
00:04:17,315 --> 00:04:19,098
倘若没有控制疫情，

97
00:04:19,098 --> 00:04:21,125
感染人数也会迅速飙升。

98
00:04:22,236 --> 00:04:23,424
克里斯：可以肯定的是，

99
00:04:23,424 --> 00:04:26,519
你目前看到的感染数字
似乎都是这样，

100
00:04:26,519 --> 00:04:29,423
至少处在疫情早期阶段的国家

101
00:04:29,423 --> 00:04:31,177
肯定如此。

102
00:04:31,471 --> 00:04:32,673
你提供了一个模型，

103
00:04:32,673 --> 00:04:38,029
让我们可以更清楚的
理解这个传染数，

104
00:04:38,029 --> 00:04:43,244
因为在我看来，传染数几乎就像是
我们如何看待、应对、

105
00:04:43,244 --> 00:04:45,914
甚至害怕病毒的核心所在。

106
00:04:46,458 --> 00:04:48,030
在你的思维模式里，

107
00:04:48,030 --> 00:04:50,919
你把传染数分解成了四个部分，

108
00:04:50,919 --> 00:04:54,355
称之为 DOTS:

109
00:04:54,355 --> 00:04:57,029
持续时间（Duration）、
传染机会（Opportunities）、

110
00:04:57,029 --> 00:04:59,069
传播概率（Transmission probability）、

111
00:04:59,069 --> 00:05:00,316
易感性（Susceptibility）。

112
00:05:00,316 --> 00:05:02,903
亚当，我觉得如果你能
逐一解释这四个部分，

113
00:05:02,903 --> 00:05:04,323
对大家帮助会很大，

114
00:05:04,323 --> 00:05:07,204
因为只需一个简单的等式

115
00:05:07,204 --> 00:05:11,544
就能把这四个部分
和实际传染数联系在一起。

116
00:05:11,544 --> 00:05:13,178
那就让我们依次讨论吧。

117
00:05:13,178 --> 00:05:14,686
“持续时间”是什么意思？

118
00:05:14,686 --> 00:05:18,742
亚当：持续时间衡量的是
一个人具有传染性的时间长度。

119
00:05:18,742 --> 00:05:20,501
例如，从直观上来说，

120
00:05:20,501 --> 00:05:23,804
如果一个人有传染性的时间更长，

121
00:05:23,804 --> 00:05:25,990
比如说是另一个人的两倍，

122
00:05:25,990 --> 00:05:28,305
那么他能散布病毒的时间

123
00:05:28,305 --> 00:05:30,127
就是另一个人的两倍。

124
00:05:30,981 --> 00:05:35,821
克里斯：那相比流感或其他病原体，

125
00:05:35,821 --> 00:05:39,901
这个病毒的持续时间有多长呢？

126
00:05:40,439 --> 00:05:41,832
亚当：这还得取决于

127
00:05:41,832 --> 00:05:43,879
当患者有传染性时是怎么处理的，

128
00:05:43,879 --> 00:05:47,483
如果他们很快地接受隔离，
这个持续时间就能缩短，

129
00:05:47,483 --> 00:05:49,773
但我们发现，
在患者到医院隔离前，

130
00:05:49,773 --> 00:05:54,090
他们大约有一周的时间
其实是有传染性的。

131
00:05:54,844 --> 00:05:58,043
克里斯：而在那一周里，
他们整整一周

132
00:05:58,043 --> 00:06:00,965
甚至不会表现出症状，对吧？

133
00:06:01,395 --> 00:06:05,680
那么一个人受到感染后，
会有一段潜伏期。

134
00:06:05,680 --> 00:06:08,593
潜伏期开始一段时间后，

135
00:06:08,593 --> 00:06:11,165
他开始具有传染性，

136
00:06:11,165 --> 00:06:14,669
可能又过了一段时间后，
他开始出现症状，

137
00:06:14,669 --> 00:06:17,669
但我们还不太清楚
这些时间点是怎样分布的。

138
00:06:17,669 --> 00:06:18,624
对吧？

139
00:06:18,624 --> 00:06:21,085
亚当：不是这样，
我们还在获得更多信息。

140
00:06:21,085 --> 00:06:23,719
从数据中，我们发现

141
00:06:23,719 --> 00:06:27,875
能提示出现了早期传染的
信号之一就是，

142
00:06:27,875 --> 00:06:32,349
从一个人到下一个人
感染发病之间的间隔，

143
00:06:32,349 --> 00:06:34,621
大概有五天的时间。

144
00:06:34,871 --> 00:06:37,859
潜伏期，也就是
症状出现前的那段时间，

145
00:06:37,859 --> 00:06:39,507
也是大约五天。

146
00:06:39,507 --> 00:06:41,335
想象一下，如果大多数人

147
00:06:41,335 --> 00:06:44,835
都只在症状期间感染他人，

148
00:06:44,835 --> 00:06:46,446
那就会有一段潜伏期，

149
00:06:46,446 --> 00:06:48,883
然后再有一段感染别人的时间。

150
00:06:48,883 --> 00:06:51,872
所以，事实上发病间隔
和潜伏期时长差不多，

151
00:06:51,872 --> 00:06:53,948
就说明有些人在很早期，

152
00:06:53,948 --> 00:06:57,808
或者在出现明显症状之前
就已经在传染他人了。

153
00:06:58,397 --> 00:07:01,881
克里斯：这几乎意味着，平均下来，

154
00:07:01,881 --> 00:07:04,043
人们在出现症状前后

155
00:07:04,043 --> 00:07:07,260
传染他人的程度都差不多。

156
00:07:07,403 --> 00:07:08,593
亚当：有可能。

157
00:07:08,593 --> 00:07:10,372
显然这些是早期的数据，

158
00:07:10,372 --> 00:07:13,372
但我觉得它能很好的证明
相当一部分的人

159
00:07:13,372 --> 00:07:15,966
在出现明显症状前，

160
00:07:15,966 --> 00:07:19,429
或者他们没有那种
明显的高烧和咳嗽，

161
00:07:19,429 --> 00:07:21,014
但他们在那段期间

162
00:07:21,014 --> 00:07:23,625
开始感觉不舒服，
并且在散播病毒。

163
00:07:23,625 --> 00:07:28,721
克里斯：这一点是否让它
和流感很不一样呢？

164
00:07:29,421 --> 00:07:32,040
亚当：其实新冠和流感
在这一点上很相似。

165
00:07:32,040 --> 00:07:34,565
流感大流行如此难以控制、

166
00:07:34,565 --> 00:07:37,153
其威胁如此被畏惧的原因之一，

167
00:07:37,153 --> 00:07:40,762
就在于大量传播都是
在患者症状加重之前发生的。

168
00:07:40,762 --> 00:07:44,149
这意味着，等到你确诊这些病例时，

169
00:07:44,149 --> 00:07:46,960
他们可能已经把病毒
传播给很多人了。

170
00:07:46,960 --> 00:07:49,546
克里斯：的确，
这就是它的狡猾之处，

171
00:07:49,546 --> 00:07:54,497
也是让我们束手无策的原因。

172
00:07:54,497 --> 00:07:56,411
它永远领先我们，

173
00:07:56,411 --> 00:08:00,166
而你也没法一直留意
某个人感觉如何，

174
00:08:00,166 --> 00:08:01,280
或者在做什么。

175
00:08:01,280 --> 00:08:03,576
顺便一提，这是怎样发生的？

176
00:08:03,576 --> 00:08:06,456
如何在自己出现症状之前

177
00:08:06,456 --> 00:08:08,109
就感染他人，

178
00:08:08,109 --> 00:08:11,776
因为我们一般会想到，
一个人打了喷嚏，

179
00:08:11,776 --> 00:08:14,499
飞沫散播在空气中，
另一人吸了进去，

180
00:08:14,499 --> 00:08:16,570
感染就是这样发生的。

181
00:08:16,570 --> 00:08:20,760
那么无症状感染
究竟是怎样发生的呢？

182
00:08:21,950 --> 00:08:24,553
亚当：新冠病毒的传播规模

183
00:08:24,553 --> 00:08:26,697
跟其他疾病，比如说麻疹，
是不一样的，

184
00:08:26,697 --> 00:08:29,053
一个麻疹患者打喷嚏时
喷出无数病毒，

185
00:08:29,053 --> 00:08:32,029
可能会让很多易感人士
暴露在病毒之中。

186
00:08:32,029 --> 00:08:34,183
那么有可能在相当早期时，

187
00:08:34,183 --> 00:08:36,316
即使某个人的症状很轻微，

188
00:08:36,316 --> 00:08:37,554
可能只有轻微咳嗽，

189
00:08:37,554 --> 00:08:39,744
就足以排出病毒。

190
00:08:39,744 --> 00:08:40,941
尤其是

191
00:08:40,941 --> 00:08:42,505
我们做了有关

192
00:08:42,505 --> 00:08:44,014
群聚活动、

193
00:08:44,014 --> 00:08:45,895
亲密聚餐活动的研究，

194
00:08:45,895 --> 00:08:47,808
其中有个例子是
在一个滑雪木屋——

195
00:08:47,808 --> 00:08:50,562
即使是在那种环境，
有人只是轻微不适，

196
00:08:50,562 --> 00:08:53,823
但已排出了足量的病毒，
以某种方式接触到了他人，

197
00:08:53,823 --> 00:08:55,847
我们还在尝试研究具体的情况，

198
00:08:55,847 --> 00:08:58,950
但排出的病毒已足以造成感染。

199
00:08:58,950 --> 00:09:03,149
克里斯：但如果有人出现轻微不适，
那他不是还有症状吗？

200
00:09:03,149 --> 00:09:07,886
不是有证据表明，
甚至在他们知道自己生病之前，

201
00:09:07,886 --> 00:09:10,862
就已经出问题了？

202
00:09:10,862 --> 00:09:14,086
因为有篇这周发表的德国论文

203
00:09:14,086 --> 00:09:18,097
似乎指出了，即使在非常早期时，

204
00:09:18,097 --> 00:09:20,992
采集患者的咽拭子，

205
00:09:20,992 --> 00:09:24,268
也能发现成千上万的病毒

206
00:09:24,268 --> 00:09:26,325
已经在那里繁殖了。

207
00:09:26,325 --> 00:09:30,196
有没有可能一个人在不知情的情况下，

208
00:09:30,196 --> 00:09:33,490
只是正常呼吸，

209
00:09:33,490 --> 00:09:35,105
就能向空气中排出一些病毒，

210
00:09:35,105 --> 00:09:36,993
从而直接感染他人，

211
00:09:36,993 --> 00:09:39,026
或者是停留在物体表面？

212
00:09:39,026 --> 00:09:40,859
亚当：我觉得这就是

213
00:09:40,859 --> 00:09:42,330
我们在试图确定的信息。

214
00:09:42,330 --> 00:09:43,257
就如同你所说的，

215
00:09:43,257 --> 00:09:46,482
有证据显示无症状感染者的

216
00:09:46,482 --> 00:09:48,474
喉咙里也能检测出病毒。

217
00:09:48,474 --> 00:09:51,458
所以肯定有可能通过呼吸排出，

218
00:09:51,458 --> 00:09:54,828
但实际发生这种传播的例子
是否较为罕见？

219
00:09:54,828 --> 00:09:58,408
还是说可能会看到
更多感染通过这种途径发生？

220
00:09:58,408 --> 00:10:00,803
这些都是很早期的数据，

221
00:10:00,803 --> 00:10:02,700
我觉得它就像是拼图中的一块，

222
00:10:02,700 --> 00:10:04,340
但我们还在试图拼凑出

223
00:10:04,340 --> 00:10:07,498
它和其他已知的
传播事件之间的联系。

224
00:10:07,948 --> 00:10:13,673
克里斯：那么持续时间
就是指传染期的长度，

225
00:10:13,673 --> 00:10:18,291
我们认为是五到六天，没错吧？

226
00:10:18,291 --> 00:10:19,796
亚当：可能是一周左右，

227
00:10:19,796 --> 00:10:23,050
取决于传染期的患者
接受了何种处理。

228
00:10:23,050 --> 00:10:25,711
克里斯：还有几起病例

229
00:10:25,711 --> 00:10:29,384
是在患者感染过后很久很久
才检测出阳性。

230
00:10:29,384 --> 00:10:32,471
虽说确诊了，但他们之前
可能传染性并没有那么强。

231
00:10:32,471 --> 00:10:34,664
不知道这样想对不对？

232
00:10:34,664 --> 00:10:37,003
亚当：我觉得这是我们
目前得出的理论，

233
00:10:37,003 --> 00:10:39,178
很多感染都是早期发生的。

234
00:10:39,178 --> 00:10:41,294
我们在几类呼吸道感染中都能看到，

235
00:10:41,294 --> 00:10:43,349
当患者明显病重时，

236
00:10:43,349 --> 00:10:45,467
他们的行为举止

237
00:10:45,467 --> 00:10:49,272
会和平时正常的走动、
生活时大不相同。

238
00:10:49,908 --> 00:10:52,851
克里斯：同样把这个持续时间
和其他疾病相比，

239
00:10:52,851 --> 00:10:54,066
例如流感，

240
00:10:54,066 --> 00:10:55,558
流感和新冠相似吗？

241
00:10:55,558 --> 00:10:58,414
流感的持续时间有多久呢？

242
00:10:58,414 --> 00:11:00,183
亚当：对于流感来说，

243
00:11:00,183 --> 00:11:04,800
患者能活跃传染他人的时间
可能要稍微短一些。

244
00:11:04,800 --> 00:11:07,853
流感从一个病例
到下一个的周转时间

245
00:11:07,853 --> 00:11:09,288
其实非常迅速。

246
00:11:09,288 --> 00:11:12,690
从一个人感染，
到他感染下一个人，

247
00:11:12,690 --> 00:11:14,852
甚至只需约三天时间。

248
00:11:14,852 --> 00:11:17,982
而另一个极端是性病之类的疾病，

249
00:11:17,982 --> 00:11:20,678
持续时间可能有几个月。

250
00:11:21,228 --> 00:11:22,379
克里斯：是的。

251
00:11:22,379 --> 00:11:26,982
对于新冠病毒，
目前来说还没什么特别反常的。

252
00:11:26,982 --> 00:11:29,815
接下来是 O，“传染机会”。

253
00:11:29,815 --> 00:11:30,997
这是什么呢？

254
00:11:30,997 --> 00:11:34,601
亚当：传染机会衡量的是
当患者处于传染期时，

255
00:11:34,601 --> 00:11:36,327
病毒有多少机会

256
00:11:36,327 --> 00:11:38,733
通过人际互动进行传播。

257
00:11:38,733 --> 00:11:41,646
一般来说，它衡量的是社交行为。

258
00:11:41,646 --> 00:11:45,038
传染期的患者平均进行了多少次

259
00:11:45,038 --> 00:11:48,553
能为病毒创造传播机会的社交接触。

260
00:11:48,553 --> 00:11:51,686
克里斯：也就是特定的某一天内，

261
00:11:51,686 --> 00:11:53,985
你和多少人进行了

262
00:11:53,985 --> 00:11:58,087
距离短到有机会感染他们的接触。

263
00:11:58,087 --> 00:12:02,894
而在一般的都市环境下，
如果人们不采取预防措施，

264
00:12:02,894 --> 00:12:04,611
这个数字有可能

265
00:12:04,611 --> 00:12:07,179
可能高达数百人，对吗？

266
00:12:07,179 --> 00:12:08,775
亚当：对于某些人，是有可能的。

267
00:12:08,775 --> 00:12:11,307
近年来我们进行了
几项这方面的研究，

268
00:12:11,307 --> 00:12:12,533
发现平均而言，

269
00:12:12,533 --> 00:12:15,500
我们每天大约
会和五人发生肢体接触。

270
00:12:15,500 --> 00:12:17,847
大部分人一般会和 10 到 15 人

271
00:12:17,847 --> 00:12:19,031
进行交谈或接触，

272
00:12:19,031 --> 00:12:19,929
但很显然，

273
00:12:19,929 --> 00:12:21,208
在不同文化之间，

274
00:12:21,208 --> 00:12:25,125
在问候时进行肢体接触的程度
会有很大差异。

275
00:12:25,125 --> 00:12:27,880
克里斯：想必新冠病毒和其他疾病

276
00:12:27,880 --> 00:12:30,900
在这个数字上依然没有什么不同。

277
00:12:30,900 --> 00:12:34,644
我的意思是，它只是
我们生活的某个特征。

278
00:12:34,644 --> 00:12:37,629
亚当：如果通过这类互动进行传染，

279
00:12:37,629 --> 00:12:39,438
这个数字应该差不多。

280
00:12:39,438 --> 00:12:42,391
我们在流感和其他
呼吸道感染中也看到过，

281
00:12:42,391 --> 00:12:46,340
比较密切的接触与日常的肢体互动

282
00:12:46,340 --> 00:12:49,435
似乎是病毒传播的重要渠道。

283
00:12:49,435 --> 00:12:51,674
克里斯：或许有一处不同。

284
00:12:51,674 --> 00:12:56,400
如果你是无症状感染者，

285
00:12:56,400 --> 00:12:59,814
可能意味着有更多的传染机会。

286
00:12:59,814 --> 00:13:02,808
这也是新冠病毒的天才之处，

287
00:13:02,808 --> 00:13:06,609
通过隐瞒它已侵入人体，

288
00:13:06,609 --> 00:13:10,000
让人们继续与人接触、上班、

289
00:13:10,000 --> 00:13:11,801
搭乘地铁等等，

290
00:13:11,801 --> 00:13:13,753
患者甚至不知道自己生病了。

291
00:13:13,753 --> 00:13:14,916
亚当：没错。

292
00:13:14,916 --> 00:13:16,317
对于像流感一样的疾病，

293
00:13:16,317 --> 00:13:20,300
当人们生病时，
他们的社交活动会明显下降。

294
00:13:20,300 --> 00:13:23,283
所以能在人们的日常生活中

295
00:13:23,283 --> 00:13:26,173
进行感染的病毒，

296
00:13:26,173 --> 00:13:28,736
本身在传播上就具备了
一定的有利条件。

297
00:13:28,736 --> 00:13:29,927
克里斯：在你的模型中，

298
00:13:29,927 --> 00:13:34,955
有没有把这个 “机会数”
设置得比流感高呢？

299
00:13:35,406 --> 00:13:39,964
亚当：目前，
我们用的是相近的数值，

300
00:13:39,964 --> 00:13:42,797
我们在尝试研究，比如说，

301
00:13:42,797 --> 00:13:45,474
不同人群的肢体接触频率。

302
00:13:45,474 --> 00:13:47,903
不过我们是在衡量风险。

303
00:13:47,903 --> 00:13:50,236
这就要说到 “T” 了，

304
00:13:50,236 --> 00:13:52,498
也就是在每次接触中，

305
00:13:52,498 --> 00:13:55,371
病毒发生传播的风险是多少。

306
00:13:55,371 --> 00:13:58,344
克里斯：好的，
让我们谈谈下一个数字，

307
00:13:58,344 --> 00:14:00,299
“T”，传播概率。

308
00:14:00,299 --> 00:14:02,006
你是怎样定义它的呢？

309
00:14:02,006 --> 00:14:03,969
亚当：它衡量的是

310
00:14:03,969 --> 00:14:07,236
在某个特定机会
或某次特定互动中，

311
00:14:07,236 --> 00:14:10,110
病毒传播的几率。

312
00:14:10,110 --> 00:14:13,144
你大可以和某人
进行正常的对话，

313
00:14:13,144 --> 00:14:16,597
但你并没有咳嗽或打喷嚏，

314
00:14:16,597 --> 00:14:19,319
或者出于某些原因，
病毒并没有传播过去

315
00:14:19,319 --> 00:14:20,993
并接触到对方。

316
00:14:20,993 --> 00:14:23,794
对于这个病毒，正如我所说的，

317
00:14:23,794 --> 00:14:25,953
假设人们每天进行十场对话，

318
00:14:25,953 --> 00:14:28,834
但患者不见得每天都会感染十人。

319
00:14:28,834 --> 00:14:31,808
这就说明并不是所有的接触机会

320
00:14:31,808 --> 00:14:34,540
都会造成病毒的实际传播。

321
00:14:34,540 --> 00:14:38,945
克里斯：但人们都说
这个病毒的感染力极强。

322
00:14:38,945 --> 00:14:42,476
它的传播概率的数值是多少，

323
00:14:42,476 --> 00:14:44,858
和流感相比又是怎样的？

324
00:14:44,858 --> 00:14:48,641
亚当：我们也针对一些
密切接触的聚会进行了分析。

325
00:14:48,641 --> 00:14:51,085
我们研究了大概十个不同的案例，

326
00:14:51,085 --> 00:14:54,913
发现在这些场景下，
大约有三分之一的接触者

327
00:14:54,913 --> 00:14:56,764
在之后受到了感染，

328
00:14:56,764 --> 00:14:59,169
患者当时处于早期阶段，
其他人还没有察觉。

329
00:14:59,169 --> 00:15:01,440
所以，如果是在大型聚餐中，

330
00:15:01,440 --> 00:15:05,057
每位接触者可能都有
大约三分之一的几率

331
00:15:05,057 --> 00:15:06,582
暴露在病毒下。

332
00:15:06,582 --> 00:15:10,213
对于季节性流感而言，
这个几率会稍微低一些，

333
00:15:10,213 --> 00:15:12,347
即使是在家里和亲密环境中，

334
00:15:12,347 --> 00:15:14,506
传播机率也不一定会那么高。

335
00:15:14,506 --> 00:15:18,390
就算是 SARS 这样的传染病，
这些数值也算是——

336
00:15:18,390 --> 00:15:21,700
每次互动产生的风险

337
00:15:21,700 --> 00:15:24,490
似乎也要低于新冠病毒。

338
00:15:24,490 --> 00:15:25,958
这也比较符合直觉，

339
00:15:25,958 --> 00:15:28,144
如果新冠病毒这么容易传播，

340
00:15:28,144 --> 00:15:30,120
那么每次互动的风险
肯定也更高。

341
00:15:30,120 --> 00:15:31,270
克里斯：原来如此。

342
00:15:32,350 --> 00:15:35,928
那么接下来是 
DOTS 的第四个字母，

343
00:15:35,928 --> 00:15:38,482
“S”——易感性。

344
00:15:39,873 --> 00:15:41,069
能解释一下吗？

345
00:15:41,069 --> 00:15:45,615
亚当：它衡量的是人口中
易受感染人群的比例。

346
00:15:45,615 --> 00:15:48,194
试想当你和别人互动的时候，

347
00:15:48,194 --> 00:15:50,405
病毒传播过去、接触了他们，

348
00:15:50,405 --> 00:15:52,374
但有些人可能已经接种了疫苗，

349
00:15:52,374 --> 00:15:54,199
或是有一定的免疫力，

350
00:15:54,199 --> 00:15:56,016
使他们自己没有受到感染，

351
00:15:56,016 --> 00:15:57,800
也不会感染他人。

352
00:15:57,800 --> 00:16:01,765
因此我们也要考虑到
可能有一定比例的人群，

353
00:16:01,765 --> 00:16:04,982
其实自己并不会
转变成确诊病例。

354
00:16:06,371 --> 00:16:11,725
克里斯：显然，
目前仍没有新冠病毒的疫苗；

355
00:16:11,725 --> 00:16:16,336
据我们所知，也没有任何人
能对新冠免疫，至少刚开始是这样。

356
00:16:16,336 --> 00:16:20,384
那么你在建模时会把
易感性数值设置得比较高吗？

357
00:16:20,384 --> 00:16:22,121
这是一部分问题所在吗？

358
00:16:22,121 --> 00:16:23,752
亚当：是的，
我认为有证据显示，

359
00:16:23,752 --> 00:16:26,601
这场疫情中，整个人口
都属于易感人群，

360
00:16:26,601 --> 00:16:29,165
即使是在中国这样的地区，

361
00:16:29,165 --> 00:16:31,117
病毒已经传播得很严重，

362
00:16:31,117 --> 00:16:33,292
但防控措施也非常严苛，

363
00:16:33,292 --> 00:16:35,363
我们估计，截至一月底，

364
00:16:35,363 --> 00:16:38,139
可能还有 95% 的武汉居民
仍属于易感人群。

365
00:16:38,139 --> 00:16:39,840
所以，有很多人受到感染，

366
00:16:39,840 --> 00:16:43,540
但其实 DOTS 中的传播因素

367
00:16:43,540 --> 00:16:47,359
并不需要太高，就能造成大量感染。

368
00:16:47,359 --> 00:16:49,655
克里斯：这里运用数学的方法，

369
00:16:49,655 --> 00:16:54,089
我必须承认，
即便在这种压力之下，

370
00:16:54,089 --> 00:16:58,411
这里面的数学成分
还是让我非常感兴趣，

371
00:16:58,411 --> 00:17:01,066
因为我还从没有
以这种方式思考过问题，

372
00:17:01,066 --> 00:17:03,570
你只需简单地把这几个数字相乘，

373
00:17:03,570 --> 00:17:05,339
就能得到传染数。

374
00:17:05,339 --> 00:17:06,278
是这样吗？

375
00:17:06,278 --> 00:17:07,254
亚当：没错，

376
00:17:07,254 --> 00:17:08,888
当你把这些数字乘起来时，

377
00:17:08,888 --> 00:17:11,618
就是在模仿
病毒传播时的感染途径，

378
00:17:11,618 --> 00:17:14,565
然后就能得到这个病毒的传染数。

379
00:17:14,565 --> 00:17:17,805
克里斯：这背后有一套完整的逻辑。

380
00:17:17,805 --> 00:17:20,781
先是你具有传染性的持续天数；

381
00:17:20,781 --> 00:17:22,226
接着是那些天里，

382
00:17:22,226 --> 00:17:26,608
平均每天你看到的、
有机会去感染的人数。

383
00:17:27,188 --> 00:17:31,340
然后再乘以传播概率，

384
00:17:31,340 --> 00:17:34,904
本质上就是病毒进入人体（的概率），

385
00:17:34,904 --> 00:17:36,776
也就是所谓的交叉感染。

386
00:17:36,776 --> 00:17:38,887
接着再乘以易感性数字。

387
00:17:38,887 --> 00:17:41,780
顺带一提，你觉得新冠病毒的

388
00:17:41,780 --> 00:17:43,796
易感性比率是多少呢？

389
00:17:43,796 --> 00:17:47,050
亚当：就传播而言，
我认为我们必须假设

390
00:17:47,050 --> 00:17:49,690
易感性接近 100%。

391
00:17:50,133 --> 00:17:52,458
克里斯：好的，把这些数字相乘，

392
00:17:52,458 --> 00:17:57,454
目前看来，
似乎对这个新冠病毒来说，

393
00:17:57,454 --> 00:18:02,530
你说过当前的传染数
最有可能是在 2 到 3 之间，

394
00:18:02,530 --> 00:18:05,141
这意味着急剧的增长。

395
00:18:05,141 --> 00:18:06,052
亚当：正是。

396
00:18:06,052 --> 00:18:08,032
在未经控制的疫情中，

397
00:18:08,032 --> 00:18:11,842
现在我们看到有几个国家
就处在这种阶段——

398
00:18:11,842 --> 00:18:13,804
疫情发展会非常迅速。

399
00:18:13,804 --> 00:18:18,662
克里斯：那么 2 到 3 的传染数
和流感相比怎样呢？

400
00:18:18,662 --> 00:18:22,217
我猜，有冬天的季节性流感，

401
00:18:22,217 --> 00:18:23,966
传播比较快；

402
00:18:23,966 --> 00:18:26,398
而在一年的其他时节，

403
00:18:26,398 --> 00:18:30,427
流感的传染数则下跌到
远低于 1，对吗？

404
00:18:30,427 --> 00:18:33,831
但在季节性流感时期，
传染数是多少呢？

405
00:18:33,831 --> 00:18:36,069
亚当：在流感季节的开始，

406
00:18:36,069 --> 00:18:37,957
流感疫情飞升的早期，

407
00:18:37,957 --> 00:18:41,100
我们认为传染数大概是在
1.2 到 1.4 之间。

408
00:18:41,100 --> 00:18:43,730
所以它的传播性并不是特别高，

409
00:18:43,730 --> 00:18:47,585
可以想象人口中的确
因注射疫苗或其它原因

410
00:18:47,585 --> 00:18:49,343
存在一定的免疫。

411
00:18:49,343 --> 00:18:52,094
所以流感是能传播的，
它的传染数大于 1，

412
00:18:52,094 --> 00:18:55,020
但流感的增长速度
并没有新冠疫情快。

413
00:18:55,020 --> 00:18:58,292
克里斯：我想再探讨一下
其中的两个因素，

414
00:18:58,292 --> 00:19:00,880
机会和传播概率，

415
00:19:00,880 --> 00:19:04,153
因为它们似乎是最有可能

416
00:19:04,153 --> 00:19:07,411
降低感染率的两个数字。

417
00:19:07,411 --> 00:19:08,585
在我们讨论之前，

418
00:19:08,585 --> 00:19:12,001
让我们谈谈另一个关键数字：

419
00:19:12,001 --> 00:19:13,790
死亡率。

420
00:19:13,790 --> 00:19:15,633
首先，你能否定义一下——

421
00:19:15,633 --> 00:19:18,434
我记得死亡率有两个版本，

422
00:19:18,434 --> 00:19:20,466
可能会让人们弄混。

423
00:19:20,466 --> 00:19:22,490
你能定义一下它们吗？

424
00:19:22,490 --> 00:19:26,608
亚当：我们最常讨论的
是所谓的 “病死率”，

425
00:19:26,608 --> 00:19:30,506
即出现症状、确诊为病例的患者中

426
00:19:30,506 --> 00:19:33,901
最终因病死亡的比例。

427
00:19:34,177 --> 00:19:36,097
我们有时候还会提到一种

428
00:19:36,097 --> 00:19:37,853
所谓的 “感染致死率”，

429
00:19:37,853 --> 00:19:39,813
指的是被感染的所有人中，

430
00:19:39,813 --> 00:19:41,601
无论是否出现症状，

431
00:19:41,601 --> 00:19:43,760
最终因感染死亡的比率。

432
00:19:43,760 --> 00:19:45,890
但我们看到的绝大部分数字

433
00:19:45,890 --> 00:19:49,482
都是病死率（case fatality rate），
有时候也简称为 CFR。

434
00:19:49,963 --> 00:19:54,056
克里斯：
那么这个病毒的病死率是多少，

435
00:19:54,056 --> 00:19:57,668
和其他病原体相比呢？

436
00:19:57,668 --> 00:20:00,119
亚当：有几个数字一直在波动。

437
00:20:00,119 --> 00:20:04,213
实时汇报数据的挑战之一，
就是你往往看不到所有的病例，

438
00:20:04,213 --> 00:20:06,712
因为可能有人出现了症状，
却没有如实上报。

439
00:20:06,712 --> 00:20:08,255
另外还存在延迟。

440
00:20:08,255 --> 00:20:09,260
例如，

441
00:20:09,260 --> 00:20:11,839
假设有 100 名
新冠患者现身医院，

442
00:20:11,839 --> 00:20:13,331
目前还没有人死亡，

443
00:20:13,331 --> 00:20:15,704
但这不代表死亡率是零，

444
00:20:15,704 --> 00:20:18,593
因为必须等一等，
才能知道他们之后的状况。

445
00:20:18,593 --> 00:20:21,506
针对漏报病例
和延迟进行校正之后，

446
00:20:21,506 --> 00:20:24,625
病死率的最佳估计大约是 1%：

447
00:20:24,625 --> 00:20:26,753
所以，出现症状的患者中，

448
00:20:26,753 --> 00:20:28,157
平均约有 1%

449
00:20:28,157 --> 00:20:29,778
最终会因病死亡。

450
00:20:29,778 --> 00:20:33,514
这大概比季节性流感严重 10 倍。

451
00:20:33,514 --> 00:20:37,198
克里斯：是呀，
想想有多少人死于流感，

452
00:20:37,198 --> 00:20:40,375
这个对比太吓人了。

453
00:20:40,375 --> 00:20:44,868
世界卫生组织之前提出了

454
00:20:44,868 --> 00:20:47,632
一个更高的数字，3.4%，

455
00:20:47,632 --> 00:20:50,355
因此受到了一些批评。

456
00:20:50,355 --> 00:20:54,126
请解释一下那个数字
为什么可能有误导性，

457
00:20:54,126 --> 00:20:57,197
以及该如何思考并进行校正。

458
00:20:57,197 --> 00:21:00,324
亚当：一个很常见的现象是，
人们看见这些原始数字时，

459
00:21:00,324 --> 00:21:03,262
他们会说：“目前有多少人死亡，
有多少人确诊，”

460
00:21:03,262 --> 00:21:04,657
然后看回那个比例，

461
00:21:04,657 --> 00:21:08,165
即使在几周以前，
那个数字已经是 2% 了。

462
00:21:08,165 --> 00:21:10,791
但如果想象一下延迟效应，

463
00:21:10,791 --> 00:21:13,085
即使病例不再增加，

464
00:21:13,085 --> 00:21:15,942
随着时间推移，
还是会出现死亡病例，

465
00:21:15,942 --> 00:21:17,712
让数字继续往上爬。

466
00:21:17,712 --> 00:21:21,641
这在每一场疫情中都发生过，
从流感到埃博拉，

467
00:21:21,641 --> 00:21:23,252
我们反复看见过这种现象。

468
00:21:23,252 --> 00:21:26,536
我对不少人明确说过，
这个数字会继续上升，

469
00:21:26,536 --> 00:21:28,560
因为随着中国的病例数减缓，

470
00:21:28,560 --> 00:21:30,244
这个数字看起来会增加，

471
00:21:30,244 --> 00:21:32,718
其实这只是一个
统计学的怪现象。

472
00:21:32,718 --> 00:21:35,875
这种变化其实没什么大不了的，

473
00:21:35,875 --> 00:21:37,838
并没有发生
病毒基因突变之类的状况。

474
00:21:38,972 --> 00:21:41,964
克里斯：如果我没理解错，
发生了两种效应。

475
00:21:41,964 --> 00:21:44,398
第一，现有病例中的

476
00:21:44,398 --> 00:21:47,618
病亡人数会增加，

477
00:21:47,618 --> 00:21:51,658
实际上会让病死率高于 3.4%。

478
00:21:51,658 --> 00:21:54,892
但这种增加需要和一个事实相抵消：

479
00:21:54,892 --> 00:21:58,117
显然，因为我们检测不力，

480
00:21:58,117 --> 00:22:00,033
导致大量病例

481
00:22:00,033 --> 00:22:02,049
未能被检测出来，

482
00:22:02,049 --> 00:22:04,589
而这可能反映出——

483
00:22:04,589 --> 00:22:07,980
早期病例数应该要大得多。

484
00:22:07,980 --> 00:22:08,725
是这样吗？

485
00:22:08,725 --> 00:22:09,659
亚当：没错。

486
00:22:09,659 --> 00:22:11,545
一种现状在把病死率数字拔高，

487
00:22:11,545 --> 00:22:13,370
另一边又把它拉低。

488
00:22:13,370 --> 00:22:15,707
对于这种较早期的数值而言，

489
00:22:15,707 --> 00:22:18,678
如果你只对延迟进行校正
（增加病死数），

490
00:22:18,678 --> 00:22:21,225
却不考虑那些未上报的病例
（不增加总病例数），

491
00:22:21,225 --> 00:22:23,677
那你确实会得到一个
非常吓人的病死率数字，

492
00:22:23,677 --> 00:22:25,706
有可能达到 20%、30%，

493
00:22:25,706 --> 00:22:28,021
这跟我们所了解的
该病毒的病死率

494
00:22:28,021 --> 00:22:29,542
非常不一致。

495
00:22:29,542 --> 00:22:30,874
克里斯：好的。

496
00:22:31,621 --> 00:22:33,701
现在我们收集了更多数据。

497
00:22:33,701 --> 00:22:37,575
在你看来，你认为可能的病死率——

498
00:22:37,575 --> 00:22:41,503
至少在受感染的初期——

499
00:22:41,503 --> 00:22:43,663
大概是 2% ？

500
00:22:44,330 --> 00:22:45,505
亚当：整体来说，

501
00:22:45,505 --> 00:22:48,830
我觉得可能是在 
0.5% 至 2% 这个范围，

502
00:22:48,830 --> 00:22:51,668
这是根据多个不同数据集得出的，

503
00:22:51,668 --> 00:22:53,692
而且是针对有症状的患者的。

504
00:22:53,692 --> 00:22:56,760
我认为，平均而言，
1% 是个比较恰当的估计。

505
00:22:56,760 --> 00:22:58,325
克里斯：好的，1%，

506
00:22:58,325 --> 00:23:01,394
一般认为流感的死亡率是 0.1%，

507
00:23:01,394 --> 00:23:06,537
所以新冠病毒的危险性
比流感高 5 到 10 倍。

508
00:23:06,537 --> 00:23:08,047
众所周知，

509
00:23:08,047 --> 00:23:11,419
病毒的危险性
对各个年龄阶层是不一样的，

510
00:23:11,419 --> 00:23:14,490
它主要影响的是老年人。

511
00:23:14,490 --> 00:23:16,829
亚当：是的，我们看到
平均病死率是 1%，

512
00:23:16,829 --> 00:23:19,458
但一旦只看 60 岁、
70 岁以上的人群，

513
00:23:19,458 --> 00:23:21,347
这个数字就开始暴增。

514
00:23:21,347 --> 00:23:24,133
我们估计这些年长群体

515
00:23:24,133 --> 00:23:29,243
可能会面临 5% 
到 10% 的死亡率。

516
00:23:29,243 --> 00:23:31,037
当然，在这之上，

517
00:23:31,037 --> 00:23:33,680
你还要考虑谁会成为重症病例，

518
00:23:33,680 --> 00:23:35,950
哪些患者需要住院。

519
00:23:35,950 --> 00:23:40,069
在年长群体中，
这些风险确实会变得很高。

520
00:23:41,193 --> 00:23:43,320
克里斯：亚当，帮我们
把这些数字整合一下。

521
00:23:43,320 --> 00:23:44,494
在你的模型中，

522
00:23:44,494 --> 00:23:49,431
如果把感染数设为 2 到 3，

523
00:23:49,431 --> 00:23:53,572
死亡率设为 0.5% 到 1% 之间，

524
00:23:53,572 --> 00:23:56,086
然后进行模拟，

525
00:23:56,086 --> 00:23:57,886
结果如何呢？

526
00:23:58,699 --> 00:24:01,541
亚当：如果不对传播进行控制，

527
00:24:01,541 --> 00:24:04,030
并且传染数是 2 到 3，

528
00:24:04,030 --> 00:24:05,807
你又不进行应对，

529
00:24:05,807 --> 00:24:08,768
那么唯一能让疫情结束的方式，

530
00:24:08,768 --> 00:24:12,566
就是等足够多的人
感染病毒、产生免疫，

531
00:24:12,566 --> 00:24:15,400
这样疫情就会自己结束。

532
00:24:15,400 --> 00:24:16,611
在这种情况下，

533
00:24:16,611 --> 00:24:19,861
可以预见，
会有大量的人口受到感染。

534
00:24:19,861 --> 00:24:21,473
比如说，我们在其它很多

535
00:24:21,473 --> 00:24:24,043
未经控制的疫情中都看见过，

536
00:24:24,043 --> 00:24:26,379
疫情在整个人口中蔓延，

537
00:24:26,379 --> 00:24:28,040
大量人口被感染，

538
00:24:28,040 --> 00:24:31,163
要是死亡率与住院率
像新冠这么高，

539
00:24:31,163 --> 00:24:35,046
如果真的发生了，
后果将会非常严重。

540
00:24:35,046 --> 00:24:37,276
在国家层面肯定如此，
我们看到——

541
00:24:37,276 --> 00:24:39,157
目前，意大利
就是个很好的例子，

542
00:24:39,157 --> 00:24:41,918
如果早期传播没有及时发现，

543
00:24:41,918 --> 00:24:43,399
疫情迅速发展，

544
00:24:43,399 --> 00:24:47,260
很快就会面临
医疗系统崩溃的状况。

545
00:24:47,260 --> 00:24:50,919
我觉得新冠病毒最糟糕的一点是，

546
00:24:50,919 --> 00:24:55,336
由于感染、出现症状和就医之间

547
00:24:55,336 --> 00:24:57,303
存在时间上的延迟，

548
00:24:57,303 --> 00:24:59,169
如果医疗系统难以招架，

549
00:24:59,169 --> 00:25:00,406
即使有一天，

550
00:25:00,406 --> 00:25:02,454
你能完全阻止病毒传播，

551
00:25:02,454 --> 00:25:04,932
但很多人已经受到感染了，

552
00:25:04,932 --> 00:25:07,413
所以在接下来的几周里，

553
00:25:07,413 --> 00:25:10,204
还是会继续出现病例和重症病例。

554
00:25:10,204 --> 00:25:13,563
所以最可怕的是，你的人口要承受

555
00:25:13,563 --> 00:25:17,054
医疗系统中大量累积的感染与负担。

556
00:25:17,497 --> 00:25:19,585
克里斯：其实还有一个关键数字，

557
00:25:19,585 --> 00:25:22,578
就是总病例人数

558
00:25:22,578 --> 00:25:27,815
与一个国家的医疗体系
可以处理的病例数量

559
00:25:27,815 --> 00:25:30,219
之间的比例。

560
00:25:30,786 --> 00:25:32,348
可以想象这个问题

561
00:25:32,348 --> 00:25:34,609
能对死亡率产生很大的影响，

562
00:25:34,609 --> 00:25:36,821
差别就在于，接收重症病患的

563
00:25:36,821 --> 00:25:40,434
是有能力应对的，
还是不堪重负的医疗体系。

564
00:25:40,434 --> 00:25:42,887
这时候，死亡率将会变得非常不同。

565
00:25:42,887 --> 00:25:45,165
亚当：如果有人要
进重症监护室（ICU），

566
00:25:45,165 --> 00:25:47,446
他们可能要在那里躺上几个星期，

567
00:25:47,446 --> 00:25:49,901
而这期间有更多病例
进入医疗系统，

568
00:25:49,901 --> 00:25:52,069
那么医疗系统很快就会不堪重负。

569
00:25:52,069 --> 00:25:54,172
克里斯：那来谈谈

570
00:25:54,172 --> 00:25:56,553
“围堵” 与 “缓疫” 的区别。

571
00:25:56,553 --> 00:25:59,919
这是我们常常听到的两个不同术语。

572
00:25:59,919 --> 00:26:06,110
在疫情的早期阶段，
政府注重的是围堵。

573
00:26:06,110 --> 00:26:07,761
这是什么意思？

574
00:26:07,761 --> 00:26:11,491
亚当：“围堵” 的意思就是
把控制疫情的力量集中在

575
00:26:11,491 --> 00:26:13,761
病例和他们的接触者上。

576
00:26:13,761 --> 00:26:16,491
这样就不会
对更广大的群众造成干扰，

577
00:26:16,491 --> 00:26:19,191
出现了新病例就进行隔离，

578
00:26:19,191 --> 00:26:21,483
找出与他们接触的、

579
00:26:21,483 --> 00:26:24,550
有机会被感染的人，

580
00:26:24,550 --> 00:26:26,561
然后跟进这些接触者，

581
00:26:26,561 --> 00:26:30,157
可能要对他们进行隔离，
以确保病毒不会进一步传播。

582
00:26:30,157 --> 00:26:33,224
这是一个目标非常明确的、
有针对性的方法，

583
00:26:33,224 --> 00:26:35,954
它在 SARS 疫情中效果拔群。

584
00:26:35,954 --> 00:26:37,847
但我认为这次疫情，

585
00:26:37,847 --> 00:26:41,421
因为有些病例会被遗漏、
或是没检测出来，

586
00:26:41,421 --> 00:26:44,651
你必须要能捕捉
很大一群有感染风险的人。

587
00:26:44,651 --> 00:26:46,477
如果有几条漏网之鱼，

588
00:26:46,477 --> 00:26:48,356
就有可能会引爆疫情。

589
00:26:48,356 --> 00:26:50,033
克里斯：有没有任何国家

590
00:26:50,033 --> 00:26:51,879
成功采用了这种策略

591
00:26:51,879 --> 00:26:55,188
并有效地控制住了病毒？

592
00:26:55,188 --> 00:26:57,420
亚当：在过去的六周内，

593
00:26:57,420 --> 00:27:00,744
新加坡在这方面做得非常出色。

594
00:27:00,744 --> 00:27:03,181
结合更广泛的措施，

595
00:27:03,181 --> 00:27:05,267
非常努力地追踪了

596
00:27:05,267 --> 00:27:07,777
患者所接触的人群。

597
00:27:07,777 --> 00:27:09,609
他们查看闭路电视，

598
00:27:09,609 --> 00:27:12,339
追踪患者可能搭乘了哪辆出租车，

599
00:27:12,339 --> 00:27:13,791
谁可能面临风险——

600
00:27:13,791 --> 00:27:15,674
进行了非常非常彻底的追踪。

601
00:27:15,674 --> 00:27:19,355
在约六周的时间里，
他们很好地遏制了传播。

602
00:27:19,355 --> 00:27:20,553
克里斯：太厉害了。

603
00:27:20,553 --> 00:27:22,974
如果有人入境这个国家，

604
00:27:22,974 --> 00:27:24,577
并检测出阳性——

605
00:27:24,577 --> 00:27:27,157
他们一个庞大的团队就开始行动，

606
00:27:27,157 --> 00:27:29,292
追踪所有行程，

607
00:27:29,292 --> 00:27:31,157
可以细致到说，

608
00:27:31,157 --> 00:27:33,181
“ 你不知道你上了
哪一辆出租车？

609
00:27:33,181 --> 00:27:34,664
让我们帮你找出来。”

610
00:27:34,664 --> 00:27:36,670
假如他们找到了出租车司机，

611
00:27:36,670 --> 00:27:40,368
他们还要试图找出
这辆出租车的所有乘客？

612
00:27:40,368 --> 00:27:44,305
亚当：他们会把精力集中在
风险最高的人的密接者上，

613
00:27:44,305 --> 00:27:47,925
但这样做确实减少了
出现漏网之鱼的机会。

614
00:27:47,925 --> 00:27:51,680
克里斯：但如果我没搞错，
即使在新加坡，

615
00:27:51,680 --> 00:27:54,078
病例数字开始下降到零，

616
00:27:54,078 --> 00:27:56,546
但我记得最近
他们的疫情又有点回弹。

617
00:27:56,546 --> 00:27:58,459
我们还不清楚

618
00:27:58,459 --> 00:28:01,641
他们是否能继续维持围堵。

619
00:28:01,641 --> 00:28:02,825
亚当：没错。

620
00:28:02,825 --> 00:28:04,643
如果就传染数而言，

621
00:28:04,643 --> 00:28:07,467
我们看到它下降到了
大概 0.8，0.9，

622
00:28:07,467 --> 00:28:10,201
也就是低于 1 这个关键值。

623
00:28:10,201 --> 00:28:11,660
但是在前一两周，

624
00:28:11,660 --> 00:28:14,900
数值确实看似回升了，
也出现了更多的病例。

625
00:28:14,900 --> 00:28:16,162
我觉得很大程度是因为，

626
00:28:16,162 --> 00:28:18,154
即使他们在努力围堵病毒，

627
00:28:18,154 --> 00:28:20,089
但世界各地都出现了疫情，

628
00:28:20,089 --> 00:28:22,181
并不断地抛出感染的火星，

629
00:28:22,181 --> 00:28:24,444
导致即使是那种强度的努力，

630
00:28:24,444 --> 00:28:27,356
也越来越难将火星全部踩熄。

631
00:28:27,356 --> 00:28:32,349
（音乐）

632
00:28:47,712 --> 00:28:49,602
克里斯：关于这个病毒，

633
00:28:49,602 --> 00:28:52,094
世界上大部分国家
都得到了警告，

634
00:28:52,094 --> 00:28:54,196
知道这场疫情已经来袭。

635
00:28:54,196 --> 00:28:58,404
从中国传出的新闻
很快就让形势变得非常严峻，

636
00:28:58,404 --> 00:29:01,142
给了其他人准备的时间。

637
00:29:01,142 --> 00:29:05,654
我想问，一套理想的防疫措施
应该是怎样的——

638
00:29:05,654 --> 00:29:07,919
如果你知道疫情即将袭来，

639
00:29:07,919 --> 00:29:11,390
也知道能否在疫情失控前
成功进行围堵

640
00:29:11,390 --> 00:29:13,291
事关重大？

641
00:29:13,291 --> 00:29:16,046
亚当：我认为有两件事情
能造成巨大的差别。

642
00:29:16,046 --> 00:29:20,791
一是进行尽可能彻底的检测和追踪。

643
00:29:20,791 --> 00:29:22,440
我们也做了一些建模分析，

644
00:29:22,440 --> 00:29:25,553
研究早期围堵的成效如何。

645
00:29:25,553 --> 00:29:29,071
如果你能查出 70% 或 80%

646
00:29:29,071 --> 00:29:32,823
曾与病患接触过的人群，
围堵是能起效的。

647
00:29:32,823 --> 00:29:36,372
但如果你没有检测新病例，

648
00:29:36,372 --> 00:29:38,392
没有检测他们的接触者——

649
00:29:38,392 --> 00:29:41,972
而且早期的着重点大多是在，
例如中国的旅游史上，

650
00:29:41,972 --> 00:29:44,693
然后情况很明显发生了改变，

651
00:29:44,693 --> 00:29:47,876
但因为你依赖那一点
作为对病例的定义，

652
00:29:47,876 --> 00:29:50,860
这就意味着可能有许多其它
符合定义的病例

653
00:29:50,860 --> 00:29:52,075
没有进行检测，

654
00:29:52,075 --> 00:29:54,641
因为他们看上去
似乎没有潜在感染风险。

655
00:29:54,641 --> 00:29:59,227
克里斯：嗯，
如果早期检测是关键所在，

656
00:29:59,227 --> 00:30:02,525
那么我猜一个重要的早期措施就是，

657
00:30:02,525 --> 00:30:05,738
要快速确保在需要的地方

658
00:30:05,738 --> 00:30:08,014
有足够的试剂盒，

659
00:30:08,014 --> 00:30:09,807
以便能及时响应，

660
00:30:09,807 --> 00:30:13,744
一旦检测出确诊患者，
能迅速做出反应，

661
00:30:13,744 --> 00:30:19,053
然后要非常迅速的
检测他们的接触者等等，

662
00:30:19,053 --> 00:30:21,934
这样才能有机会控制住疫情。

663
00:30:21,934 --> 00:30:23,220
亚当：没错。

664
00:30:23,220 --> 00:30:26,809
在我的领域里，
我们会说阴性结果是有价值的，

665
00:30:26,809 --> 00:30:30,354
因为它证明了你想看到的东西
那里并没有。

666
00:30:30,354 --> 00:30:33,307
我认为只对小部分人进行检测

667
00:30:33,307 --> 00:30:36,339
不足以给你
没有遗漏感染者的信心，

668
00:30:36,339 --> 00:30:39,332
不过，如果你对接触者
进行了非常彻底的追踪，

669
00:30:39,332 --> 00:30:41,340
我们看到现在就像韩国

670
00:30:41,340 --> 00:30:42,925
也进行了很大规模的检测。

671
00:30:42,925 --> 00:30:45,013
虽然仍有病例出现，

672
00:30:45,013 --> 00:30:47,037
但他们还是更有信心

673
00:30:47,037 --> 00:30:49,695
对感染者的分布有一定把握。

674
00:30:49,695 --> 00:30:51,987
克里斯：你现在在英国，

675
00:30:51,987 --> 00:30:54,767
而我在美国。

676
00:30:54,767 --> 00:30:58,368
那英国和美国

677
00:30:58,368 --> 00:31:02,194
有多大可能会把病毒围堵住？

678
00:31:03,162 --> 00:31:06,649
亚当：我认为两者都不太可能。

679
00:31:06,649 --> 00:31:10,075
我认为英国必须要采取更多的措施，

680
00:31:10,075 --> 00:31:11,870
这些措施的实施时间

681
00:31:11,870 --> 00:31:13,680
显然得看目前的情况，

682
00:31:13,680 --> 00:31:16,853
但如今我们已经检测了接近三万人。

683
00:31:16,853 --> 00:31:21,759
坦白说，我认为美国很可能
早就错过了能围堵的时机了，

684
00:31:21,759 --> 00:31:24,712
毕竟已经有不少证据显示
病毒传播的广泛程度。

685
00:31:24,712 --> 00:31:27,832
而且我觉得如果不清楚
到底有多少感染者，

686
00:31:27,832 --> 00:31:30,127
并且只有目前的检测程度，

687
00:31:30,127 --> 00:31:33,516
是比较难真正看清美国的现状的。

688
00:31:35,308 --> 00:31:39,052
克里斯：我并不想
把这个话题变得政治化，

689
00:31:39,052 --> 00:31:40,918
但我想说，你会不会觉得——

690
00:31:40,918 --> 00:31:43,465
你刚说英国已经测试了三万人——

691
00:31:43,465 --> 00:31:45,988
美国比英国大五到六倍，

692
00:31:45,988 --> 00:31:49,205
而我记得这里总共检测了
五到六千人，

693
00:31:49,205 --> 00:31:50,482
至少几天前是这样。

694
00:31:50,482 --> 00:31:52,697
这会让你觉得匪夷所思吗？

695
00:31:52,697 --> 00:31:56,668
老实说，我并不明白，
一个拥有丰富传染病知识、

696
00:31:56,668 --> 00:32:00,173
教育水平又很高的国家
怎么会发生这种事。

697
00:32:00,173 --> 00:32:01,364
亚当：这确实会发生，

698
00:32:01,364 --> 00:32:04,566
我觉得是由几大因素造成的，

699
00:32:04,566 --> 00:32:05,915
比如后勤之类的，

700
00:32:05,915 --> 00:32:08,133
但有一段警告期告诉了大家，

701
00:32:08,133 --> 00:32:10,236
这是一场威胁，且正在步步逼近。

702
00:32:10,236 --> 00:32:13,585
我认为国家需要确保
它们有足够的能力

703
00:32:13,585 --> 00:32:16,721
在早期尽一切可能多做检测，

704
00:32:16,721 --> 00:32:19,011
因为这正是逮住病毒的时机，

705
00:32:19,011 --> 00:32:21,481
也是围堵机会最高的时候。

706
00:32:22,474 --> 00:32:24,776
克里斯：好，如果围堵失败，

707
00:32:24,776 --> 00:32:28,114
那就要转而实行某种缓疫策略。

708
00:32:28,114 --> 00:32:31,519
这里有什么相关因素呢？

709
00:32:31,519 --> 00:32:34,598
我觉得应该回顾一下

710
00:32:34,598 --> 00:32:38,419
DOTS 中的两个要素，

711
00:32:38,419 --> 00:32:41,467
机会以及传播概率。

712
00:32:41,467 --> 00:32:43,744
因为似乎这个病毒的特性就是，

713
00:32:43,744 --> 00:32:46,530
某个人具有传染性的持续时间

714
00:32:46,530 --> 00:32:47,788
我们是无法改变的。

715
00:32:47,788 --> 00:32:49,903
至于易感性因素，

716
00:32:49,903 --> 00:32:52,529
在疫苗问世之前，
我们也做不了什么。

717
00:32:52,529 --> 00:32:55,164
我们等下可以讨论一下这方面。

718
00:32:55,164 --> 00:32:58,341
但针对中间的机会和传播概率，

719
00:32:58,341 --> 00:33:00,315
我们是能做些什么的。

720
00:33:00,315 --> 00:33:03,442
你能不能依次谈谈这两个要素，

721
00:33:03,442 --> 00:33:04,939
我们能做些什么，

722
00:33:04,939 --> 00:33:09,273
该如何制订缓疫策略？

723
00:33:09,273 --> 00:33:11,337
首先，考虑到机会，

724
00:33:11,337 --> 00:33:12,891
该如何减少

725
00:33:12,891 --> 00:33:15,252
传播病毒的机会？

726
00:33:15,885 --> 00:33:17,667
亚当：在这方面来说，我认为

727
00:33:17,667 --> 00:33:21,352
我们的社交互动
需要做出巨大调整。

728
00:33:21,352 --> 00:33:23,877
若从传染数角度出发，

729
00:33:23,877 --> 00:33:26,092
目标要从 2 或 3，

730
00:33:26,092 --> 00:33:27,497
降到 1 以下，

731
00:33:27,497 --> 00:33:30,243
那真的要把传播的某些方面

732
00:33:30,243 --> 00:33:32,216
减少一半或三分之二，

733
00:33:32,216 --> 00:33:34,017
才能把传染数压到 1 以下。

734
00:33:34,017 --> 00:33:35,747
那么这将需要——

735
00:33:35,747 --> 00:33:38,152
所有能传播病毒的机会、

736
00:33:38,152 --> 00:33:40,125
也就是密切接触，

737
00:33:40,125 --> 00:33:41,739
每一个人

738
00:33:41,739 --> 00:33:44,233
平均来说都要把这些互动次数

739
00:33:44,233 --> 00:33:47,990
减少三分之二，才能控制住疫情。

740
00:33:47,990 --> 00:33:50,728
他们可能要居家工作、

741
00:33:50,728 --> 00:33:52,759
改变生活方式、

742
00:33:52,759 --> 00:33:56,653
改变去人群密集的地方
和出门就餐的频率。

743
00:33:56,653 --> 00:33:58,990
当然，还包括关闭学校，

744
00:33:58,990 --> 00:34:01,107
以及其他尝试减少

745
00:34:01,107 --> 00:34:03,712
社会人口聚集的措施。

746
00:34:03,712 --> 00:34:06,537
克里斯：那多说一些关于
关闭学校的事情，

747
00:34:06,537 --> 00:34:08,934
因为如果我没记错，

748
00:34:08,934 --> 00:34:15,331
在之前的疫情中，
这被视为至关重要的举措，

749
00:34:15,331 --> 00:34:18,621
学校代表着人群聚集地，

750
00:34:18,621 --> 00:34:20,619
小孩子通常——

751
00:34:20,619 --> 00:34:22,951
是病毒携带者，

752
00:34:22,951 --> 00:34:25,569
对流感和感冒肯定如此。

753
00:34:25,569 --> 00:34:27,212
但新冠似乎

754
00:34:27,212 --> 00:34:31,093
对儿童的致病率不是很高，

755
00:34:31,093 --> 00:34:33,958
至少生病的人数很少。

756
00:34:34,371 --> 00:34:39,325
我们知道他们是否也具有传染性吗？

757
00:34:39,325 --> 00:34:41,920
他们可能是不知情的携带者。

758
00:34:41,920 --> 00:34:46,012
或者有没有证据显示，
关闭学校的举措在这次疫情中

759
00:34:46,012 --> 00:34:49,093
可能并没有在其他疫情中那么重要？

760
00:34:49,093 --> 00:34:51,530
亚当：关于孩子扮演什么角色的讨论

761
00:34:51,530 --> 00:34:52,363
至关重要，

762
00:34:52,363 --> 00:34:54,680
而目前仍没有充足的证据。

763
00:34:54,680 --> 00:34:56,966
从追踪病例接触者的情况来看，

764
00:34:56,966 --> 00:34:59,641
的确有证据显示儿童会受到感染。

765
00:34:59,641 --> 00:35:02,128
检测时会发现他们接触过病毒，

766
00:35:02,128 --> 00:35:05,653
并不是说他们因某种原因
完全没有受到感染，

767
00:35:05,653 --> 00:35:09,801
而是如你所说，他们没有
以同样的形式表现出症状。

768
00:35:09,801 --> 00:35:11,469
尤其对于流感，

769
00:35:11,469 --> 00:35:14,225
我们能看到关闭学校的影响，

770
00:35:14,225 --> 00:35:17,144
甚至是 2009 年
英国爆发猪流感时，

771
00:35:17,144 --> 00:35:19,978
在学校放假期间，疫情也有所减缓，

772
00:35:19,978 --> 00:35:21,907
可以从疫情曲线中看到，

773
00:35:21,907 --> 00:35:25,343
它在夏季有所下降，
而在秋季又重新回升。

774
00:35:25,343 --> 00:35:28,427
不过当然，在 2009 年，
年长的群体已有了一定免疫，

775
00:35:28,427 --> 00:35:31,561
所以病毒传播会更多地
转向年轻的人群。

776
00:35:31,561 --> 00:35:34,856
我觉得这确实是
我们在试图理解的一个课题。

777
00:35:34,856 --> 00:35:37,757
显然，随着学校的关闭，
互动也会减少，

778
00:35:37,757 --> 00:35:39,773
但还存在连锁社会反应，

779
00:35:39,773 --> 00:35:41,900
爷爷奶奶可能会受到影响，

780
00:35:41,900 --> 00:35:43,923
如果父母要上班的话，

781
00:35:43,923 --> 00:35:47,133
他们可能要接替照顾孩子的职责。

782
00:35:47,133 --> 00:35:50,720
因此我认为有许多因素
都应纳入考量。

783
00:35:52,101 --> 00:35:56,889
克里斯：根据你所看到的
所有不同证据，

784
00:35:56,889 --> 00:35:58,190
如果你有决定权，

785
00:35:58,190 --> 00:36:01,603
你是否会向当前的多数国家推荐

786
00:36:01,603 --> 00:36:05,902
严肃考虑长期关闭学校的预防措施，

787
00:36:05,902 --> 00:36:13,492
告诉他们作为一种痛苦的、
持续两到五个月的策略

788
00:36:13,492 --> 00:36:14,504
是值得的？

789
00:36:14,504 --> 00:36:16,187
你会怎样推荐呢？

790
00:36:16,187 --> 00:36:17,185
亚当：我觉得

791
00:36:17,185 --> 00:36:21,588
考虑到不同年龄层的风险分布
以及老年人群中的严重程度，

792
00:36:21,588 --> 00:36:25,513
关键在于减少
会把感染带进这些群体的互动。

793
00:36:25,513 --> 00:36:28,999
至于其他群体，
要尽可能地减少互动。

794
00:36:28,999 --> 00:36:30,252
我觉得关键在于，

795
00:36:30,252 --> 00:36:34,497
60 岁以上的群体中的
疾病负担如此之重，

796
00:36:34,497 --> 00:36:36,411
以至于不单只需要

797
00:36:36,411 --> 00:36:39,204
避免人与人之间的接触，

798
00:36:39,204 --> 00:36:40,680
而是要避免

799
00:36:40,680 --> 00:36:43,667
会让感染传进这些群体的行为。

800
00:36:44,448 --> 00:36:46,288
克里斯：这是否意味着，

801
00:36:46,288 --> 00:36:52,844
人们在拜访住在养老院
或寄宿疗养设施的至亲前

802
00:36:52,844 --> 00:36:55,454
应三思而后行？

803
00:36:55,454 --> 00:36:59,075
我们是不是只需要自己特别小心？

804
00:36:59,075 --> 00:37:02,179
还是说这些设施
全都应该非常仔细地检查

805
00:37:02,179 --> 00:37:03,654
他们接纳的人员，

806
00:37:03,654 --> 00:37:06,934
比如测量体温、
观察是否有症状之类的？

807
00:37:06,934 --> 00:37:09,246
亚当：我认为这些措施
肯定需要考虑。

808
00:37:09,246 --> 00:37:11,411
在英国，我们正在制定计划，

809
00:37:11,411 --> 00:37:13,513
可能会针对年长群体

810
00:37:13,513 --> 00:37:15,606
实施 “茧式策略”，

811
00:37:15,606 --> 00:37:16,951
以尽可能地

812
00:37:16,951 --> 00:37:20,136
防止那些可能引入感染的人

813
00:37:20,136 --> 00:37:22,202
与年长群体接触。

814
00:37:22,202 --> 00:37:23,469
正如你所说的，

815
00:37:23,469 --> 00:37:27,395
我们终究无法深入探究
病毒传播的其它方面，

816
00:37:27,395 --> 00:37:30,595
只能尽量减少这些群体的暴露风险，

817
00:37:30,595 --> 00:37:34,265
所以我认为在个人层面上
需要采取一切措施

818
00:37:34,265 --> 00:37:36,596
让人们降低感染风险，

819
00:37:36,596 --> 00:37:38,949
如果是年长群体或其他高危群体，

820
00:37:38,949 --> 00:37:40,585
这将至关重要。

821
00:37:40,585 --> 00:37:43,020
另外我认为在更大众的层面上，

822
00:37:43,020 --> 00:37:47,101
这些更大规模的措施
能在总体上减少人群互动，

823
00:37:47,101 --> 00:37:49,696
但如果只减少这些互动，

824
00:37:49,696 --> 00:37:50,979
却不减少那些

825
00:37:50,979 --> 00:37:53,738
可能会成为重症的人群的风险，

826
00:37:53,738 --> 00:37:57,102
那你还是会面临非常沉重的负担。

827
00:37:58,107 --> 00:38:01,091
克里斯：人们在考虑这件事的时候，

828
00:38:01,091 --> 00:38:04,501
是不是几乎得用上两重标准？

829
00:38:04,501 --> 00:38:07,268
一方面，在日常生活中，

830
00:38:07,268 --> 00:38:09,657
会面临感染上病毒的风险。

831
00:38:09,657 --> 00:38:12,893
但还有一种风险是，
你在无意间成为了携带者，

832
00:38:12,893 --> 00:38:16,521
并传播给一旦受到感染，
会承受更多痛苦的人。

833
00:38:16,521 --> 00:38:19,593
而在当下，
这两方面都必须同样重视。

834
00:38:19,593 --> 00:38:22,698
亚当：没错，
问题不只是你与谁握手，

835
00:38:22,698 --> 00:38:24,928
而是那个人又会和谁握手。

836
00:38:24,928 --> 00:38:27,997
我们应该想想
这些二级的接触，

837
00:38:27,997 --> 00:38:29,553
你或许因为年轻

838
00:38:29,553 --> 00:38:31,355
而觉得自己感染风险比较低，

839
00:38:31,355 --> 00:38:35,154
但你离被感染的
后果非常严重的某人

840
00:38:35,154 --> 00:38:37,101
往往仅有一步之遥。

841
00:38:37,101 --> 00:38:40,208
我认为我们非常需要增强社会意识，

842
00:38:40,208 --> 00:38:43,106
可能要在行为上做出巨大改变，

843
00:38:43,106 --> 00:38:44,789
但是必须这么做

844
00:38:44,789 --> 00:38:47,938
才能削弱我们可能要面对的影响。

845
00:38:48,556 --> 00:38:51,100
克里斯：所以我们只需通过

846
00:38:51,100 --> 00:38:53,690
减少与他人的肢体接触，

847
00:38:53,690 --> 00:38:55,556
来降低机会数。

848
00:38:55,556 --> 00:38:58,390
那么我们该如何降低

849
00:38:58,390 --> 00:39:00,742
传播概率的数值？

850
00:39:00,742 --> 00:39:03,212
这会影响我们如何进行互动。

851
00:39:03,212 --> 00:39:04,582
你刚刚提到了握手，

852
00:39:04,582 --> 00:39:06,900
我猜你接下来要说，不要握手。

853
00:39:06,900 --> 00:39:10,090
亚当：没错，有用的正是这种改变。

854
00:39:10,090 --> 00:39:12,153
我觉得另一个就是洗手，

855
00:39:12,153 --> 00:39:13,480
勤洗手能让我们

856
00:39:13,480 --> 00:39:16,387
继续进行和往常一样的活动，

857
00:39:16,387 --> 00:39:19,978
但同时能减少我们在两次互动之间

858
00:39:19,978 --> 00:39:21,686
传播病毒的几率。

859
00:39:21,686 --> 00:39:24,390
这些措施就意味着

860
00:39:24,390 --> 00:39:26,468
即使我们接触了病毒，

861
00:39:26,468 --> 00:39:30,346
我们也要采取额外的措施，
以避免任何进一步的传播。

862
00:39:30,346 --> 00:39:32,651
克里斯：我还是觉得大多数人

863
00:39:32,651 --> 00:39:36,636
对病毒的传播途径没有完全理解，

864
00:39:36,636 --> 00:39:38,886
或者是没有清晰的模型。

865
00:39:38,886 --> 00:39:40,903
大家肯定明白，

866
00:39:40,903 --> 00:39:42,688
不要吸入

867
00:39:42,688 --> 00:39:45,621
别人咳嗽或打喷嚏的飞沫。

868
00:39:45,621 --> 00:39:47,821
那它是如何传播的？

869
00:39:47,821 --> 00:39:51,427
病毒为什么会停留在物体表面？

870
00:39:51,427 --> 00:39:54,180
是不是患者一呼吸，
病毒就出来了，

871
00:39:54,180 --> 00:39:55,994
他们摸了自己的嘴，

872
00:39:55,994 --> 00:39:59,199
再触摸其他表面，
病毒就这么沾上去了？

873
00:39:59,199 --> 00:40:01,046
病毒究竟是怎样停留在表面的？

874
00:40:01,046 --> 00:40:03,648
亚当：很多情况是，
你用手遮住嘴咳嗽，

875
00:40:03,648 --> 00:40:05,871
然后又摸了别的其他的表面。

876
00:40:05,871 --> 00:40:07,855
但我觉得最大的挑战是

877
00:40:07,855 --> 00:40:10,531
了解病毒传播的过程。

878
00:40:10,531 --> 00:40:12,369
家里发生了传播，

879
00:40:12,369 --> 00:40:15,427
是因为有人咳嗽，
让病毒停在了表面，

880
00:40:15,427 --> 00:40:17,356
还是因为直接接触、握手？

881
00:40:17,356 --> 00:40:18,803
哪怕对于流感，

882
00:40:18,803 --> 00:40:22,038
这也是我们很努力
想要解开的问题——

883
00:40:22,038 --> 00:40:25,274
社会行为与感染风险的关系
到底是怎样的。

884
00:40:25,274 --> 00:40:29,228
因为这问题明显很重要，
却很难解决。

885
00:40:29,228 --> 00:40:31,692
克里斯：几乎就像是在接受

886
00:40:31,692 --> 00:40:35,394
我们对很多这种问题
一无所知的事实，

887
00:40:35,394 --> 00:40:39,156
我们全都在玩一场概率的游戏。

888
00:40:39,156 --> 00:40:44,301
这大概也是我觉得
数学在这里如此重要的原因。

889
00:40:44,301 --> 00:40:46,908
你必须把它想成是

890
00:40:46,908 --> 00:40:49,887
多个数字在相互作用，

891
00:40:49,887 --> 00:40:51,569
它们各司其职。

892
00:40:51,569 --> 00:40:56,562
如果其中任何一个数值
能降低 1%，

893
00:40:56,562 --> 00:40:58,086
不仅对你，

894
00:40:58,086 --> 00:41:00,831
对每个人都能有好处。

895
00:41:00,831 --> 00:41:04,903
很多人其实并不清楚
这些数字具体是怎样运作的，

896
00:41:04,903 --> 00:41:07,912
但他们知道
这些数字可能都很重要。

897
00:41:07,912 --> 00:41:11,688
我们几乎需要人们
设法接受这种不确定性，

898
00:41:11,688 --> 00:41:16,823
然后从其各方面入手，
试图获得些许满足。

899
00:41:16,823 --> 00:41:18,599
亚当：我觉得是这样想：

900
00:41:18,599 --> 00:41:20,847
如果你平均会感染三个人，

901
00:41:20,847 --> 00:41:24,719
这是什么原因造成的，
又该如何降低这个数值？

902
00:41:24,719 --> 00:41:26,123
如果你勤洗手，

903
00:41:26,123 --> 00:41:29,216
能减低多少
通过握手传播的可能性。

904
00:41:29,216 --> 00:41:32,740
之前手上可能沾了病毒，
洗了手就不再有了；

905
00:41:32,740 --> 00:41:35,768
或者你改变了某种社交行为，

906
00:41:35,768 --> 00:41:37,903
这是减少了一两次互动，

907
00:41:37,903 --> 00:41:39,515
还是减少了一半？

908
00:41:39,515 --> 00:41:43,698
你究竟该如何尽量降低那个数字？

909
00:41:43,698 --> 00:41:47,203
克里斯：还有什么其它方法能够

910
00:41:47,203 --> 00:41:51,693
减少互动过程中的传播机率吗？

911
00:41:51,693 --> 00:41:56,309
例如，如果可行的话，
我们应该与他人

912
00:41:56,309 --> 00:42:00,665
保持多远的社交距离才比较明智？

913
00:42:00,665 --> 00:42:03,464
亚当：我觉得很难给出
一个确切的数字，

914
00:42:03,464 --> 00:42:05,906
但是要记住，
目前并没有多少证据指出

915
00:42:05,906 --> 00:42:08,895
这是一种气溶胶，
会传播很长的距离——

916
00:42:08,895 --> 00:42:10,452
其实传播距离比较短。

917
00:42:10,452 --> 00:42:11,783
我并不认为

918
00:42:11,783 --> 00:42:14,846
你坐在离他人几米的位置

919
00:42:14,846 --> 00:42:17,028
还能感染到病毒。

920
00:42:17,028 --> 00:42:19,109
主要是密切接触，

921
00:42:19,109 --> 00:42:22,120
所以我们才会发现很多传染事件

922
00:42:22,120 --> 00:42:25,986
都发生在聚餐和非常紧密的群体中。

923
00:42:25,986 --> 00:42:27,295
因为可以想象，

924
00:42:27,295 --> 00:42:30,334
这些场景中，
病毒能传播到物体表面、

925
00:42:30,334 --> 00:42:31,906
手上、脸颊上，

926
00:42:31,906 --> 00:42:36,031
我们需要多加考虑的
正是这种情况。

927
00:42:37,818 --> 00:42:39,048
克里斯：如此一来，

928
00:42:39,048 --> 00:42:42,777
人们内心的某些恐惧
其实可能过于夸大了，

929
00:42:42,777 --> 00:42:44,914
比如你坐在飞机中央，

930
00:42:44,914 --> 00:42:47,292
而最前面有人打了喷嚏，

931
00:42:47,292 --> 00:42:49,101
确实让人恼火，

932
00:42:49,101 --> 00:42:53,482
但其实最让你惶恐的
并不应该是这件事。

933
00:42:53,482 --> 00:42:57,244
还有更为明智的方式
让你注意自身健康。

934
00:42:57,244 --> 00:43:01,051
亚当：没错，如果是麻疹，
而飞机上又是易感人群，

935
00:43:01,051 --> 00:43:02,871
之后会有很多人感染。

936
00:43:02,871 --> 00:43:04,436
但我觉得要记住，

937
00:43:04,436 --> 00:43:07,208
一个人平均能感染的是两三人，

938
00:43:07,208 --> 00:43:11,053
所以并不是说
你一周内接触了 50 个人，

939
00:43:11,053 --> 00:43:13,006
所有这些人都有感染风险。

940
00:43:13,006 --> 00:43:14,657
但其中一些人，

941
00:43:14,657 --> 00:43:16,649
尤其是那些密切接触者，

942
00:43:16,649 --> 00:43:19,355
有可能会被病毒传染。

943
00:43:19,355 --> 00:43:21,428
克里斯：那让我们

944
00:43:21,428 --> 00:43:25,632
从国家策略的角度谈谈。

945
00:43:25,632 --> 00:43:29,887
有很多关于
“要压平疫情曲线” 的言论，

946
00:43:29,887 --> 00:43:31,236
这是什么意思？

947
00:43:31,236 --> 00:43:34,867
亚当：这里指的是对于医疗系统，

948
00:43:34,867 --> 00:43:38,665
你并不希望所有病例
都在同一时间出现。

949
00:43:38,665 --> 00:43:40,736
如果我们置之不理，

950
00:43:40,736 --> 00:43:42,284
任由疫情增长，

951
00:43:42,284 --> 00:43:44,939
比如目前某些地方的增长率，

952
00:43:44,939 --> 00:43:46,380
看上去大概

953
00:43:46,380 --> 00:43:48,574
每三四天就会翻倍。

954
00:43:48,574 --> 00:43:51,098
每三四天，病例数都会翻倍。

955
00:43:51,098 --> 00:43:53,324
疫情会一路飙升，最后导致

956
00:43:53,324 --> 00:43:55,371
有一大群危重症患者

957
00:43:55,371 --> 00:43:58,066
全都需要在同一时间住院，

958
00:43:58,066 --> 00:44:00,053
你根本没有那么大的容量。

959
00:44:00,053 --> 00:44:03,531
所以拉平曲线的想法是，
如果我们能减缓传播，

960
00:44:03,531 --> 00:44:05,300
让传染数下降，

961
00:44:05,300 --> 00:44:07,188
那么还是有可能出现疫情，

962
00:44:07,188 --> 00:44:08,774
但疫情会缓和得多，

963
00:44:08,774 --> 00:44:10,370
持续时间更长，

964
00:44:10,370 --> 00:44:12,078
重症病例更少，

965
00:44:12,078 --> 00:44:16,220
这就意味着他们能及时获得
所需的医疗资源。

966
00:44:16,220 --> 00:44:23,220
克里斯：这是否意味着
整体病例会有所减少，或者——

967
00:44:23,220 --> 00:44:25,836
如果看看压平曲线的

968
00:44:25,836 --> 00:44:28,163
实际图像是怎样的，

969
00:44:28,163 --> 00:44:31,903
看上去似乎
曲线下面的面积还是一样，

970
00:44:31,903 --> 00:44:34,879
也就是最终的感染人数相同，

971
00:44:34,879 --> 00:44:37,696
但是在更长时间内发生的。

972
00:44:37,696 --> 00:44:40,288
一般来说会这样吗？

973
00:44:40,288 --> 00:44:45,247
即使已经采取社交距离、

974
00:44:45,247 --> 00:44:49,006
勤洗手等措施，

975
00:44:49,006 --> 00:44:52,173
能期望的最好情况是减缓疫情，

976
00:44:52,173 --> 00:44:54,934
但实际上最后
感染的人数还是一样多？

977
00:44:54,934 --> 00:44:57,792
亚当：也不一定——
这取决于采取的措施，

978
00:44:57,792 --> 00:45:00,236
有些措施如暂停旅游，

979
00:45:00,236 --> 00:45:03,442
一般会延缓而不是减少传播。

980
00:45:03,442 --> 00:45:06,123
这样我们依旧要面对同样的疫情，

981
00:45:06,123 --> 00:45:08,338
但疫情的时间会被拉长。

982
00:45:08,338 --> 00:45:09,807
但还有其他的措施。

983
00:45:09,807 --> 00:45:11,699
如果我们减少互动机会，

984
00:45:11,699 --> 00:45:13,592
如果传染数下降，

985
00:45:13,592 --> 00:45:16,384
那么总体的病例数应该会减少。

986
00:45:16,384 --> 00:45:18,027
久而久之，在人口中

987
00:45:18,027 --> 00:45:20,135
会逐渐形成一些免疫，

988
00:45:20,135 --> 00:45:22,208
想想 DOTS 四要素，
这是有利的，

989
00:45:22,208 --> 00:45:24,467
因为能降低易感性，

990
00:45:24,467 --> 00:45:26,553
此外还有别的益处。

991
00:45:26,553 --> 00:45:29,848
所以希望这两件举措能共同起效。

992
00:45:29,848 --> 00:45:34,417
克里斯：我还想了解一下
这场疫情的结局会如何。

993
00:45:34,904 --> 00:45:37,667
就以中国为例子，

994
00:45:38,967 --> 00:45:41,000
不管你怎么看待

995
00:45:41,000 --> 00:45:43,783
早期隐瞒数据之类

996
00:45:43,783 --> 00:45:47,713
比较令人困扰的行动，

997
00:45:47,713 --> 00:45:53,450
但到了一月，他们对疫情
进行了很有力的响应，

998
00:45:53,450 --> 00:45:57,473
对国内一个巨大的区域进行封城，

999
00:45:57,473 --> 00:45:59,380
看上去确实颇有成效。

1000
00:45:59,380 --> 00:46:04,879
病例数量正以惊人的速度骤降，

1001
00:46:04,879 --> 00:46:06,815
几乎快清零了。

1002
00:46:06,815 --> 00:46:09,990
这让我感到匪夷所思。

1003
00:46:09,990 --> 00:46:14,139
我们正在谈论一个 
14 亿人口的国家，

1004
00:46:14,139 --> 00:46:16,266
在那里出现了大量病例，

1005
00:46:16,266 --> 00:46:19,742
但患病人数
占总人口的比例微乎其微，

1006
00:46:19,742 --> 00:46:23,817
而且他们还大幅减少了感染数。

1007
00:46:23,817 --> 00:46:29,482
并不能说中国的每一个人
都产生了神奇的免疫力。

1008
00:46:29,482 --> 00:46:33,396
是不是因为他们绝对遵守了

1009
00:46:33,396 --> 00:46:37,531
禁止从疫区出行的命令，

1010
00:46:37,531 --> 00:46:41,625
并且一旦出现任何问题的苗头，

1011
00:46:41,625 --> 00:46:46,387
都极大幅度地增加了检测，

1012
00:46:46,387 --> 00:46:49,165
这样一来中国的大部分地区

1013
00:46:49,165 --> 00:46:52,296
都可以说是回到了围堵模式？

1014
00:46:52,296 --> 00:46:53,947
我真的搞不清楚，
帮我解释一下吧。

1015
00:46:53,947 --> 00:46:58,197
亚当：我们估计在
一月的最后两个星期，

1016
00:46:58,197 --> 00:46:59,609
当这些措施开始奏效后，

1017
00:46:59,609 --> 00:47:02,228
传染数从 2.4 下降到了 1.1。

1018
00:47:02,228 --> 00:47:05,007
也就是说，传播规模在一两周内

1019
00:47:05,007 --> 00:47:06,442
减少了 60%。

1020
00:47:06,442 --> 00:47:08,364
这真的很了不起，

1021
00:47:08,364 --> 00:47:12,561
而且很大一部分原因
可能只是在于社交行为

1022
00:47:12,561 --> 00:47:14,825
发生了根本改变，

1023
00:47:14,825 --> 00:47:16,286
充分的社交距离、

1024
00:47:16,286 --> 00:47:19,455
极高强度的追踪与检测，

1025
00:47:20,166 --> 00:47:21,564
最后终于

1026
00:47:21,564 --> 00:47:23,639
把传染数降得足够低，

1027
00:47:23,639 --> 00:47:25,472
从而导致了疫情的消退。

1028
00:47:25,472 --> 00:47:28,190
当然，现在我们看见很多地区

1029
00:47:28,190 --> 00:47:30,863
正在回到围堵阶段，

1030
00:47:30,863 --> 00:47:33,947
因为病例数很少，
所以更容易应对。

1031
00:47:33,947 --> 00:47:36,888
同时，我们也看到他们
正面临挑战，

1032
00:47:36,888 --> 00:47:39,354
因为很多城市都进行了

1033
00:47:39,354 --> 00:47:41,531
长达六周的封锁，

1034
00:47:41,531 --> 00:47:43,998
而封城也是有时间限度的。

1035
00:47:43,998 --> 00:47:47,188
其中有些措施正在逐步解除，

1036
00:47:47,188 --> 00:47:48,830
自然也制造了

1037
00:47:48,830 --> 00:47:51,570
从境外输入的病例

1038
00:47:51,570 --> 00:47:55,278
可能会重新引发传播的风险。

1039
00:47:57,610 --> 00:48:00,871
克里斯：但考虑到
病毒传染性这么强，

1040
00:48:00,871 --> 00:48:04,885
以及封城中或相对戒严时的武汉

1041
00:48:04,885 --> 00:48:07,535
或者其他出现疫情的地区，

1042
00:48:07,535 --> 00:48:08,905
这些地区

1043
00:48:08,905 --> 00:48:10,913
和全国其他地方的人口

1044
00:48:10,913 --> 00:48:14,760
存在那么多理论上的
接触渠道和连接点，

1045
00:48:14,760 --> 00:48:21,009
你是否惊讶他们这么快
就能让曲线几乎归零？

1046
00:48:21,865 --> 00:48:23,040
亚当：是的。

1047
00:48:23,040 --> 00:48:24,846
最初的几天，我们看到

1048
00:48:24,846 --> 00:48:26,950
病例有所减缓的时候，

1049
00:48:26,950 --> 00:48:32,292
我们确实有猜测，是否只是因为
他们的检测能力达到了极限，

1050
00:48:32,292 --> 00:48:34,077
当时他们一天报道 1000 例，

1051
00:48:34,077 --> 00:48:36,495
是因为他们手头只有这么多试剂盒。

1052
00:48:36,495 --> 00:48:38,855
但谢天谢地，病例持续减少，

1053
00:48:38,855 --> 00:48:41,370
证明通过那种强度的干预，

1054
00:48:41,370 --> 00:48:43,300
是有可能翻转局势的。

1055
00:48:43,300 --> 00:48:47,803
我认为现在的关键是，
要看在其他环境中效果如何。

1056
00:48:47,803 --> 00:48:51,221
意大利现在正在采取
非常夸张的措施。

1057
00:48:51,221 --> 00:48:53,317
但当然了，因为有延迟效应，

1058
00:48:53,317 --> 00:48:54,920
如果今天开始投入措施，

1059
00:48:54,920 --> 00:48:56,514
在未来的一两周内

1060
00:48:56,514 --> 00:48:58,171
都不一定看得出效果。

1061
00:48:58,171 --> 00:49:00,442
我觉得弄明白
这些措施带来的影响，

1062
00:49:00,442 --> 00:49:02,673
对于帮助其他国家围堵疫情

1063
00:49:02,673 --> 00:49:04,140
将会很关键。

1064
00:49:04,711 --> 00:49:06,045
克里斯：亚当，

1065
00:49:06,045 --> 00:49:10,014
对于接下来的一两个月内
事态将如何发展，

1066
00:49:10,014 --> 00:49:14,215
能否为我们讲一下
你能想到的几种情况。

1067
00:49:14,560 --> 00:49:17,259
亚当：我认为乐观的情况是，

1068
00:49:17,259 --> 00:49:20,522
我们会从不幸被疫情
沉重打击的国家，

1069
00:49:20,522 --> 00:49:22,556
比如意大利身上学到很多。

1070
00:49:22,556 --> 00:49:25,200
其他国家也会非常严肃地看待疫情，

1071
00:49:25,200 --> 00:49:27,688
我们不会让疫情持续发展，

1072
00:49:27,688 --> 00:49:29,881
最后把国家完全压垮，

1073
00:49:29,881 --> 00:49:33,138
而是能让疫情足够缓和，

1074
00:49:33,138 --> 00:49:35,673
我们会有大量的病例，

1075
00:49:35,673 --> 00:49:38,224
可能会有不少的重症病例，

1076
00:49:38,224 --> 00:49:40,059
但一切都更好掌控，

1077
00:49:40,059 --> 00:49:41,975
这就是比较乐观的情况。

1078
00:49:41,975 --> 00:49:43,724
我认为如果到了某个地步，

1079
00:49:43,724 --> 00:49:45,698
国家没有认真对待，

1080
00:49:45,698 --> 00:49:49,721
或是人群没有很好地遵守防控措施，

1081
00:49:49,721 --> 00:49:51,413
或是检测不当，

1082
00:49:51,413 --> 00:49:52,720
情况就会更严峻——

1083
00:49:52,720 --> 00:49:55,411
我觉得伊朗可能是近期
最接近的一个例子——

1084
00:49:55,411 --> 00:49:58,495
那里病毒传播得相当广泛，

1085
00:49:58,495 --> 00:50:01,060
当他们开始响应时，

1086
00:50:01,060 --> 00:50:03,560
病毒感染早已入侵了社会系统，

1087
00:50:03,560 --> 00:50:06,337
将会以病例和重病的形式出现。

1088
00:50:06,337 --> 00:50:08,666
我希望我们没有到这个地步，

1089
00:50:08,666 --> 00:50:10,709
但我们目前肯定有

1090
00:50:10,709 --> 00:50:14,538
大约十个国家，
处于前景和意大利一样的

1091
00:50:14,538 --> 00:50:15,799
发展趋势中。

1092
00:50:15,799 --> 00:50:18,541
所以接下来的几个星期
是至关重要的。

1093
00:50:19,811 --> 00:50:21,642
克里斯：有没有可能

1094
00:50:21,642 --> 00:50:24,307
到头来有不少国家

1095
00:50:24,307 --> 00:50:31,204
今年死于新冠的人数
远高于季节性流感？

1096
00:50:31,942 --> 00:50:34,633
亚当：对于一些国家是有可能的。

1097
00:50:34,633 --> 00:50:36,817
如果疫情无法控制，

1098
00:50:36,817 --> 00:50:38,783
我们在中国目睹了这种情况，

1099
00:50:38,783 --> 00:50:43,140
但他们确实做到了史无前例的干预。

1100
00:50:43,140 --> 00:50:45,968
真的只是靠改变社交的模式。

1101
00:50:45,968 --> 00:50:50,657
我觉得很多人最开始
并没有真的理解，

1102
00:50:50,657 --> 00:50:53,446
把人际互动减少到那种程度

1103
00:50:53,446 --> 00:50:55,804
那到底意味着什么。

1104
00:50:55,804 --> 00:50:59,668
我认为很多国家
根本没法做到这一点。

1105
00:51:00,769 --> 00:51:03,434
克里斯：
几乎是对民主的挑战，对吗——

1106
00:51:03,434 --> 00:51:07,960
“ 行，那让我们看看，
没有那种严格的管控你能做什么。

1107
00:51:07,960 --> 00:51:10,065
如果你不喜欢这种想法，

1108
00:51:10,065 --> 00:51:12,886
来吧，公民们站出来，
让我们看看你们能干什么，

1109
00:51:12,886 --> 00:51:14,938
向我们证明你们对待疫情

1110
00:51:14,938 --> 00:51:17,474
能够明智、机灵、自律，

1111
00:51:17,474 --> 00:51:19,887
能够打败这该死的病毒。”

1112
00:51:19,887 --> 00:51:21,315
亚当：没错。

1113
00:51:21,315 --> 00:51:25,141
克里斯：
我个人对这个并不是特别乐观，

1114
00:51:25,141 --> 00:51:30,319
因为那么多不同地方
发出了这么相互矛盾的信息，

1115
00:51:30,319 --> 00:51:35,553
人们也不喜欢短期牺牲。

1116
00:51:35,777 --> 00:51:38,657
有没有一种情况——

1117
00:51:38,657 --> 00:51:40,604
我是说，你认为

1118
00:51:40,604 --> 00:51:43,592
媒体在这里起到的是积极作用

1119
00:51:43,592 --> 00:51:44,787
还是消极作用？

1120
00:51:44,787 --> 00:51:47,659
非要说的话，夸大担忧与恐惧

1121
00:51:47,659 --> 00:51:49,903
让人们稍微恐慌一下，

1122
00:51:49,903 --> 00:51:53,236
其实是不是在某种程度上有点用呢？

1123
00:51:53,236 --> 00:51:55,971
亚当：我认为这是很难达到的平衡，

1124
00:51:55,971 --> 00:51:58,157
因为早期如果没有病例，

1125
00:51:58,157 --> 00:52:01,488
也没有任何证据指出潜在压力，

1126
00:52:01,488 --> 00:52:03,249
如果对此过度宣传，

1127
00:52:03,249 --> 00:52:06,284
会很难说服民众认真对待。

1128
00:52:06,284 --> 00:52:08,752
但同样的，如果你等太久，

1129
00:52:08,752 --> 00:52:11,807
说这还不足以担忧，我们目前很好，

1130
00:52:11,807 --> 00:52:14,553
很多人就会觉得这只是流感。

1131
00:52:14,553 --> 00:52:17,735
等到疫情严重了，像我刚刚说的，

1132
00:52:17,735 --> 00:52:21,156
你就会面临长达数周的
医疗系统崩溃，

1133
00:52:21,156 --> 00:52:23,461
因为即使你采取措施，

1134
00:52:23,461 --> 00:52:26,555
想要控制大范围传播的感染
就已经太迟了。

1135
00:52:26,555 --> 00:52:28,111
这里的平衡很微妙，

1136
00:52:28,111 --> 00:52:30,700
我希望现在加强了报道力度，

1137
00:52:30,700 --> 00:52:33,469
现在有意大利这样的切实例子，

1138
00:52:33,469 --> 00:52:36,808
人们能看到不认真对待的后果。

1139
00:52:36,808 --> 00:52:40,393
但可以肯定的是，
在我见过的所有疾病当中，

1140
00:52:40,393 --> 00:52:42,489
很多比我年长许多的同事

1141
00:52:42,489 --> 00:52:44,300
都还记得其它疫情，

1142
00:52:44,300 --> 00:52:47,776
从造成的影响来看，
这是我们见过的最可怕的疾病，

1143
00:52:47,776 --> 00:52:49,680
我们必须采取严肃的应对措施。

1144
00:52:49,680 --> 00:52:53,042
克里斯：这是你们见过的
最可怕的疾病。

1145
00:52:53,042 --> 00:52:54,216
哇。

1146
00:52:54,216 --> 00:52:58,032
这里有一些来自推特网友的提问。

1147
00:52:58,756 --> 00:53:04,997
大家显然都很关心这个话题。

1148
00:53:04,997 --> 00:53:06,560
假如每个人

1149
00:53:06,560 --> 00:53:09,076
都闭门不出三个星期，

1150
00:53:09,076 --> 00:53:11,815
是否能有效地把疫情扑灭呢？

1151
00:53:11,815 --> 00:53:15,352
我们能不能通过社交隔离
结束这场疫情？

1152
00:53:15,352 --> 00:53:20,320
亚当：我认为在某些
家庭规模较小的国家是可行的。

1153
00:53:20,320 --> 00:53:23,257
英国和美国的
家庭平均约有 2.5 名成员，

1154
00:53:23,257 --> 00:53:25,642
那么即使在家里发生了感染，

1155
00:53:25,642 --> 00:53:28,043
三周的居家隔离也可以将它扑灭。

1156
00:53:28,043 --> 00:53:29,294
还有个附加好处是，

1157
00:53:29,294 --> 00:53:31,677
你也很有可能借机消灭
其他一些传染病。

1158
00:53:31,677 --> 00:53:33,372
麻疹只在人类之间传染，

1159
00:53:33,372 --> 00:53:35,173
因此可能会产生连锁反应，

1160
00:53:35,173 --> 00:53:38,013
当然，前提是这种做法可行的话。

1161
00:53:38,013 --> 00:53:41,767
克里斯：显然，
这对经济会造成巨大打击，

1162
00:53:41,767 --> 00:53:46,067
几乎可以说，潜在的挑战之一就是

1163
00:53:46,067 --> 00:53:49,585
我们无法优化公共政策，

1164
00:53:49,585 --> 00:53:54,845
以兼顾经济健康和抗击病毒。

1165
00:53:54,845 --> 00:53:57,652
就像这两件事情存在一定冲突，

1166
00:53:57,652 --> 00:54:01,772
或者至少是在短期的经济健康
和对抗病毒之间。

1167
00:54:01,772 --> 00:54:04,253
这两件事情是相互冲突的，对吗？

1168
00:54:04,253 --> 00:54:06,988
而社会必须二者择其一。

1169
00:54:06,988 --> 00:54:10,710
亚当：要说服人们
在两者间取得平衡是很难的，

1170
00:54:10,710 --> 00:54:12,934
对于疫情防控我们一直会说，

1171
00:54:12,934 --> 00:54:15,407
现在就投入措施的开销不大——

1172
00:54:15,407 --> 00:54:18,207
否则以后就得为此付出代价。

1173
00:54:18,207 --> 00:54:20,711
但很遗憾的是，
正如在疫情中所见，

1174
00:54:20,711 --> 00:54:23,831
早期并没有多少用于响应的资金，

1175
00:54:23,831 --> 00:54:27,860
只有当疫情造成影响、
代价越来越难以承受时，

1176
00:54:27,860 --> 00:54:31,315
人们似乎才甘愿接受这种代价。

1177
00:54:31,612 --> 00:54:33,676
克里斯：好，继续推特提问。

1178
00:54:33,676 --> 00:54:36,672
接下来几周或几个月的天气转暖

1179
00:54:36,672 --> 00:54:39,514
是否会减缓新冠病毒的传播？

1180
00:54:39,514 --> 00:54:42,133
亚当：我还没看到任何有力证据显示

1181
00:54:42,133 --> 00:54:45,134
新冠病毒与温度之间有强烈关联，

1182
00:54:45,134 --> 00:54:48,792
我们看到其他传染病是有季节性的，

1183
00:54:48,792 --> 00:54:51,427
但我认为大范围的疫情爆发

1184
00:54:51,427 --> 00:54:53,433
让我们很难识别规律，

1185
00:54:53,433 --> 00:54:55,379
何况还有其他因素影响。

1186
00:54:55,379 --> 00:54:58,190
就算一个国家的疫情
没有其他国家严重，

1187
00:54:58,190 --> 00:55:00,121
其中也有防控措施、

1188
00:55:00,121 --> 00:55:03,383
社交活动、感染机会等因素影响。

1189
00:55:03,383 --> 00:55:07,289
如果确定与温度有关，
这会让人安心不少，

1190
00:55:07,289 --> 00:55:09,328
但我觉得我们暂时还不能下定论。

1191
00:55:10,038 --> 00:55:11,784
克里斯：继续来看推特上的问题，

1192
00:55:11,784 --> 00:55:15,106
有没有一个全球统一的建议，

1193
00:55:15,106 --> 00:55:16,655
指导所有国家

1194
00:55:16,655 --> 00:55:18,389
该如何应对疫情？

1195
00:55:18,389 --> 00:55:20,178
如果没有的话，为什么？

1196
00:55:20,178 --> 00:55:23,480
亚当：我觉得这正是
人们绞尽脑汁想要解决的问题，

1197
00:55:23,480 --> 00:55:25,385
首先要看什么措施有效。

1198
00:55:25,385 --> 00:55:28,300
我们在前几周才刚刚发现，

1199
00:55:28,300 --> 00:55:31,250
在很强的干预下，

1200
00:55:31,250 --> 00:55:32,825
疫情是能被控制的，

1201
00:55:32,825 --> 00:55:35,678
但当然，不是所有的国家
都能像中国那样，

1202
00:55:35,678 --> 00:55:37,298
有些措施

1203
00:55:37,298 --> 00:55:40,587
会对人口产生巨大的

1204
00:55:40,587 --> 00:55:42,647
社会、经济和心理负担。

1205
00:55:42,647 --> 00:55:44,416
当然，还有时间限度。

1206
00:55:44,416 --> 00:55:46,341
在中国，封城持续了六周，

1207
00:55:46,341 --> 00:55:47,692
这是非常难维持的，

1208
00:55:47,692 --> 00:55:49,942
所以我们需要权衡

1209
00:55:49,942 --> 00:55:53,203
要求民众统一行动的利弊，

1210
00:55:53,203 --> 00:55:57,741
哪些行动对实际减轻负担
能起到最大的作用。

1211
00:55:57,741 --> 00:55:58,890
克里斯：下一个问题：

1212
00:55:58,890 --> 00:56:02,305
疫情是如何发生的，
还有可能再次发生吗？

1213
00:56:02,305 --> 00:56:07,488
亚当：疫情的源头很可能是
蝙蝠中的病毒，

1214
00:56:07,488 --> 00:56:10,117
然后可能通过其他物种

1215
00:56:10,117 --> 00:56:12,129
间接传染给了人类。

1216
00:56:12,129 --> 00:56:14,958
关于这一点有很多零散的证据，

1217
00:56:14,958 --> 00:56:16,934
没有一个清晰统一的说法，

1218
00:56:16,934 --> 00:56:18,829
但即使是 SARS，
人们也花了好几年

1219
00:56:18,829 --> 00:56:22,277
才通过基因组学
拼凑出确切的传染路线。

1220
00:56:22,277 --> 00:56:25,355
但当然，我觉得这是有可能重演的。

1221
00:56:25,355 --> 00:56:28,419
大自然一直在产生这样的病毒，

1222
00:56:28,419 --> 00:56:31,029
很多并不怎么适应人体，

1223
00:56:31,029 --> 00:56:32,371
不会大幅扩散，

1224
00:56:32,371 --> 00:56:35,251
也许几年前就有这样的病毒，

1225
00:56:35,251 --> 00:56:37,231
碰巧感染了某个人，

1226
00:56:37,231 --> 00:56:40,078
而这个人也恰巧没有与人接触，
因而没有进一步扩散。

1227
00:56:40,078 --> 00:56:42,070
我觉得我们在未来
还会面对这些事情，

1228
00:56:42,070 --> 00:56:43,348
我们需要思考

1229
00:56:43,348 --> 00:56:46,151
怎样在病例还非常少的时候及早干预，

1230
00:56:46,151 --> 00:56:48,243
这样一来，即使是
这种病毒也能围堵住，

1231
00:56:48,243 --> 00:56:50,163
而不会恶化成现在这种情况。

1232
00:56:50,803 --> 00:56:52,699
克里斯：这似乎并不是第一次

1233
00:56:52,699 --> 00:56:56,571
有病毒从野味市场起源的了，

1234
00:56:57,454 --> 00:57:00,370
只不过在电影中更常见。（笑声）

1235
00:57:00,370 --> 00:57:03,053
中国这次已经采取了一些措施，

1236
00:57:03,053 --> 00:57:05,720
尝试打击野味市场。

1237
00:57:05,720 --> 00:57:08,355
如果能够妥善维持，

1238
00:57:08,355 --> 00:57:11,680
我猜对未来可能会十分重要。

1239
00:57:11,680 --> 00:57:13,593
亚当：是的。例如我们看到，

1240
00:57:13,593 --> 00:57:15,657
H7N9 禽流感

1241
00:57:15,657 --> 00:57:19,783
在过去几年，在 2013 年
是一个很大的问题，

1242
00:57:19,783 --> 00:57:22,177
而中国进行了大规模响应，

1243
00:57:22,177 --> 00:57:24,513
比如改变了市场运营的方式、

1244
00:57:24,513 --> 00:57:26,741
为禽类接种疫苗，

1245
00:57:26,741 --> 00:57:29,815
威胁似乎已经被消除了。

1246
00:57:29,815 --> 00:57:34,323
所以如果及早实施的话，
这些措施是非常有效的。

1247
00:57:34,323 --> 00:57:35,871
克里斯：我们来谈谈疫苗吧。

1248
00:57:35,871 --> 00:57:40,358
我猜这是一个能改变
你的公式中易感性因素的

1249
00:57:40,358 --> 00:57:41,990
关键措施。

1250
00:57:44,720 --> 00:57:49,077
现在显然有一场疫苗研发的竞赛，

1251
00:57:49,077 --> 00:57:51,711
有了一些候选疫苗。

1252
00:57:51,711 --> 00:57:54,437
你如何看待目前的进展？

1253
00:57:54,437 --> 00:57:58,671
亚当：我觉得现在的进度
肯定还是比较乐观的，

1254
00:57:58,671 --> 00:58:01,141
但在疫苗广泛投入使用之前，

1255
00:58:01,141 --> 00:58:02,588
研发的时间跨度

1256
00:58:02,588 --> 00:58:05,357
真的是以一年、十八个月来算的。

1257
00:58:05,357 --> 00:58:07,145
显然，疫苗也要
通过几期的临床试验，

1258
00:58:07,145 --> 00:58:09,659
这需要时间，
所以即便到了今年年底，

1259
00:58:09,659 --> 00:58:13,515
我们已经推出了
一种可行的、有效的疫苗，

1260
00:58:13,515 --> 00:58:15,565
仍需要隔一段时间
才能让所有人都打上疫苗。

1261
00:58:16,855 --> 00:58:18,808
克里斯：这其实让我很困惑，

1262
00:58:18,808 --> 00:58:21,784
我非常想问你这个数学家的看法。

1263
00:58:21,784 --> 00:58:23,741
已经有好几家公司

1264
00:58:23,741 --> 00:58:28,061
相信他们有了可行的备选疫苗。

1265
00:58:28,061 --> 00:58:32,249
就如你所说，测试的过程长得要命。

1266
00:58:32,909 --> 00:58:37,552
有没有可能是我们的想法不对，

1267
00:58:37,552 --> 00:58:42,577
对测试的方法、安全性的估算方面

1268
00:58:42,577 --> 00:58:45,279
走了一些弯路？

1269
00:58:45,279 --> 00:58:48,183
因为想要推出
一款全新的药物

1270
00:58:48,183 --> 00:58:49,495
是一码事——

1271
00:58:49,495 --> 00:58:53,705
的确需进行测试
以确保它没有副作用，

1272
00:58:53,705 --> 00:58:55,079
所有对照试验加起来

1273
00:58:55,079 --> 00:58:57,622
会花费很长时间。

1274
00:58:57,622 --> 00:59:00,506
如果发生全球危机，

1275
00:59:00,506 --> 00:59:02,704
是不是有可能——

1276
00:59:02,704 --> 00:59:04,927
从数学和伦理的角度来说——

1277
00:59:04,927 --> 00:59:07,670
只需要不同的计算方式，

1278
00:59:07,670 --> 00:59:09,168
问题不应该是：

1279
00:59:09,168 --> 00:59:13,831
“疫苗有没有任何
造成危害的可能，”

1280
00:59:13,831 --> 00:59:15,879
想必更应该是：

1281
00:59:15,879 --> 00:59:18,315
“ 就总概率而言，

1282
00:59:18,315 --> 00:59:22,212
不是可以先大规模推行疫苗，

1283
00:59:22,212 --> 00:59:27,274
试试看能不能把疫情扼杀在萌芽中？”

1284
00:59:27,274 --> 00:59:30,654
这种想法是否哪里欠妥？

1285
00:59:30,654 --> 00:59:32,989
亚当：在别的情况下
确实见过这种做法。

1286
00:59:32,989 --> 00:59:36,751
例如 2015 年的埃博拉疫苗

1287
00:59:36,751 --> 00:59:40,654
在几个月内得到了非常有力的证据，

1288
00:59:40,654 --> 00:59:43,821
在人体临床实验的中期结果中

1289
00:59:43,821 --> 00:59:47,204
也显示出了很高的效力。

1290
00:59:47,204 --> 00:59:50,458
即使它还没有完全获得许可，

1291
00:59:50,458 --> 00:59:51,951
在接下来的疫情中，

1292
00:59:51,951 --> 00:59:54,704
它还是被批准投入了 “同情使用”。

1293
00:59:54,704 --> 00:59:56,629
所以有这些机制

1294
00:59:56,629 --> 00:59:59,469
能让疫苗快速投入使用。

1295
00:59:59,469 --> 01:00:03,245
但当然，目前的情况是，
我们完全不清楚

1296
01:00:03,245 --> 01:00:05,196
疫苗到底有没有用。

1297
01:00:05,196 --> 01:00:08,285
所以我觉得
我们需要积累足够的证据，

1298
01:00:08,285 --> 01:00:10,165
证明它的确能起到保护作用，

1299
01:00:10,165 --> 01:00:12,956
但显然也要尽快获得批准。

1300
01:00:13,780 --> 01:00:17,439
克里斯：我还是没有完全理解。

1301
01:00:17,439 --> 01:00:19,439
我不明白，

1302
01:00:19,439 --> 01:00:24,786
为什么对这个问题的大胆思考
没有获得更多支持。

1303
01:00:24,786 --> 01:00:28,276
尽管疫情总体风险很大，
但似乎每个人

1304
01:00:28,276 --> 01:00:31,759
在如何响应的问题上
都在极力规避风险。

1305
01:00:31,759 --> 01:00:33,108
亚当：要声明一下，

1306
01:00:33,108 --> 01:00:34,811
没错，围绕这个话题
有很多非常好的问题，

1307
01:00:34,811 --> 01:00:36,810
有些稍微偏离了我的专长，

1308
01:00:36,810 --> 01:00:40,356
但我同意我们需要
更大力地缩短研发时间。

1309
01:00:40,356 --> 01:00:41,790
我总会提到的一个例子是，

1310
01:00:41,790 --> 01:00:45,071
我们要花六个月的时间
选出一种季节性流感毒株，

1311
01:00:45,071 --> 01:00:46,873
并做出疫苗供人们接种。

1312
01:00:46,873 --> 01:00:51,133
我们一直要提前预测
哪些毒株会流行。

1313
01:00:51,133 --> 01:00:53,832
这还是一种我们知道怎样制作、

1314
01:00:53,832 --> 01:00:56,212
并一直在长期生产的疫苗。

1315
01:00:56,212 --> 01:00:58,931
我们肯定需要在
缩短研发时间方面

1316
01:00:58,931 --> 01:01:00,220
加大力度。

1317
01:01:00,220 --> 01:01:03,004
但我们确实需要
在时间上进行平衡，

1318
01:01:03,004 --> 01:01:05,812
尤其是需要让很多人使用时，

1319
01:01:05,812 --> 01:01:08,105
要确保它足够安全、

1320
01:01:08,105 --> 01:01:10,930
并且能带来一些好处。

1321
01:01:12,546 --> 01:01:14,927
克里斯：那么最后，

1322
01:01:14,927 --> 01:01:18,409
亚当，我想探讨一下这个问题 ——

1323
01:01:18,942 --> 01:01:22,992
与此同时，还有另一组
传染性很强的事物

1324
01:01:22,992 --> 01:01:24,196
在全球扩散，

1325
01:01:24,196 --> 01:01:28,148
也就是关于这场疫情的想法和沟通。

1326
01:01:28,148 --> 01:01:33,944
这是两个非常活跃、
互动性很强的传染系统——

1327
01:01:33,944 --> 01:01:36,998
其中有一些非常有害的信息。

1328
01:01:36,998 --> 01:01:41,829
这么想有没有道理：
可靠的知识与措施

1329
01:01:41,829 --> 01:01:44,045
在和病毒战斗，

1330
01:01:44,045 --> 01:01:47,759
剩下的就只是有害的信息——

1331
01:01:47,759 --> 01:01:49,520
我们必须思考的是，

1332
01:01:49,520 --> 01:01:54,847
如何抑制一方，促进另一方，

1333
01:01:54,847 --> 01:01:56,729
甚至大幅增强另一方。

1334
01:01:56,729 --> 01:01:58,133
我们应该如何看待此事？

1335
01:01:58,133 --> 01:02:01,468
亚当：我们当然可以认为
这就像吸引我们眼球的竞赛。

1336
01:02:01,468 --> 01:02:02,813
这一点和疾病很像，

1337
01:02:02,813 --> 01:02:06,416
病毒争相感染易感宿主。

1338
01:02:06,416 --> 01:02:08,251
我们都目睹了

1339
01:02:08,251 --> 01:02:11,355
过去几年的假新闻、错误讯息

1340
01:02:11,355 --> 01:02:12,904
以及对此的警醒，

1341
01:02:12,904 --> 01:02:14,485
而现在更多的是过渡到了

1342
01:02:14,485 --> 01:02:16,797
思考怎样让人们
不容易受错误信息影响。

1343
01:02:16,797 --> 01:02:19,091
如果有处在不同状态的人，

1344
01:02:19,091 --> 01:02:21,720
我们该如何用信息
更好地防患于未然。

1345
01:02:21,720 --> 01:02:23,472
我认为疫情中的挑战是，

1346
01:02:23,472 --> 01:02:26,323
早期我们很少能获得有用的信息，

1347
01:02:26,323 --> 01:02:30,844
很容易用确信与自信
来填补这块空白。

1348
01:02:30,844 --> 01:02:32,971
所以我觉得——

1349
01:02:32,971 --> 01:02:35,695
我知道有些平台正在努力让人们

1350
01:02:35,695 --> 01:02:38,106
更早接触到正确信息，

1351
01:02:38,106 --> 01:02:41,010
希望这样能保护人们
免受错误信息的误导。

1352
01:02:41,830 --> 01:02:45,204
克里斯：对我来说，
未来一年有个很大的未知——

1353
01:02:45,204 --> 01:02:48,255
假设未来对很多人来说，

1354
01:02:48,255 --> 01:02:50,299
还有很多很多个星期

1355
01:02:50,299 --> 01:02:52,681
需要进行自我隔离。

1356
01:02:52,681 --> 01:02:57,728
我们有些人很幸运，
有允许我们这么做的工作，

1357
01:02:57,728 --> 01:02:59,458
可以在家办公。

1358
01:02:59,458 --> 01:03:02,191
顺带一提，整个状况的不公平性——

1359
01:03:02,191 --> 01:03:06,315
很多人没有办法
在居家的同时赚钱糊口——

1360
01:03:06,315 --> 01:03:10,355
我敢肯定这将会是一件大事，

1361
01:03:10,355 --> 01:03:15,142
如果事实证明后者群体相较于前者

1362
01:03:15,142 --> 01:03:17,502
死亡率要高得多，

1363
01:03:17,502 --> 01:03:19,987
尤其是在美国这样的国家，

1364
01:03:19,987 --> 01:03:22,461
后者甚至没有妥善的医疗保险，

1365
01:03:22,461 --> 01:03:23,296
等等。

1366
01:03:25,342 --> 01:03:29,600
感觉这可以变成一场大型讨论，

1367
01:03:29,600 --> 01:03:33,778
希望也能成为改变的
某种巨大的源头。

1368
01:03:33,778 --> 01:03:36,132
亚当：我认为这一点非常重要，

1369
01:03:36,132 --> 01:03:37,754
因为很容易——

1370
01:03:37,754 --> 01:03:41,188
我同样有一份
远程办公比较容易的工作，

1371
01:03:41,188 --> 01:03:45,011
可以轻巧地说出
“我们就应该停止社交活动”，

1372
01:03:45,011 --> 01:03:49,370
但当然，这可能会对人们、
他们的选择和日常生活

1373
01:03:49,370 --> 01:03:51,124
造成巨大的影响。

1374
01:03:51,124 --> 01:03:54,123
我觉得这些确实应该被考虑进去，

1375
01:03:54,123 --> 01:03:55,315
不仅是目前，

1376
01:03:55,315 --> 01:03:57,283
还有未来几个月的影响。

1377
01:03:57,283 --> 01:03:58,725
克里斯：说到底，

1378
01:03:58,725 --> 01:04:01,993
可不可以说世界其实在过去

1379
01:04:01,993 --> 01:04:04,982
面对过更加严峻的问题，

1380
01:04:04,982 --> 01:04:08,093
无论哪种情况，

1381
01:04:08,093 --> 01:04:12,916
疫苗很可能会在
未来 18 个月内问世

1382
01:04:12,916 --> 01:04:16,095
并且广泛进行接种，

1383
01:04:16,095 --> 01:04:22,101
我们会不会学到更多
处理这个问题的方式？

1384
01:04:22,101 --> 01:04:24,716
但到了某个时刻，可能明年，

1385
01:04:24,716 --> 01:04:30,412
世界可能会觉得已经掌控了疫情，

1386
01:04:30,412 --> 01:04:31,863
可以向前迈进了。

1387
01:04:31,863 --> 01:04:33,626
有可能这样吗？

1388
01:04:33,626 --> 01:04:37,014
还是说疫情更可能会失控，

1389
01:04:37,014 --> 01:04:42,845
变成噩梦般的地方性流行病，
每年会比当下的流感

1390
01:04:42,845 --> 01:04:44,658
造成更多的感染和死亡？

1391
01:04:44,658 --> 01:04:47,505
从稍微长远的角度来说，

1392
01:04:47,505 --> 01:04:49,574
接下来的发展可能会是怎样？

1393
01:04:49,574 --> 01:04:52,613
亚当：我觉得这几种情况

1394
01:04:52,613 --> 01:04:54,228
都有可能发生。

1395
01:04:54,228 --> 01:04:59,292
我觉得最有可能看到的是
今年疫情急速发展，

1396
01:04:59,292 --> 01:05:03,464
还有很多不一定会再现的大爆发。

1397
01:05:03,464 --> 01:05:05,662
但可能会有一连串事件，

1398
01:05:05,662 --> 01:05:09,113
最终导致在不同地区
发生持续多年、

1399
01:05:09,113 --> 01:05:10,949
反复重现的疫情。

1400
01:05:10,949 --> 01:05:12,850
但我觉得可能会看到，

1401
01:05:12,850 --> 01:05:15,701
大部分传染大概会集中在明年。

1402
01:05:15,701 --> 01:05:18,035
显而易见，一旦疫苗问世，

1403
01:05:18,035 --> 01:05:21,992
疫情就能告一段落，
希望我们能从中学到教训。

1404
01:05:21,992 --> 01:05:24,158
很多对新冠反应强烈的国家

1405
01:05:24,158 --> 01:05:26,280
都受过 SARS 的严重冲击。

1406
01:05:26,280 --> 01:05:29,156
在新加坡、香港确实留下了
不可磨灭的影响，

1407
01:05:29,156 --> 01:05:31,270
我觉得在响应这次疫情时，

1408
01:05:31,270 --> 01:05:33,030
他们借鉴了很多当时的经验。

1409
01:05:33,030 --> 01:05:34,262
克里斯：好的。

1410
01:05:34,262 --> 01:05:37,207
在结束这次访谈前，
我想鼓励各位

1411
01:05:37,207 --> 01:05:40,321
唤醒心中的数学家，

1412
01:05:40,321 --> 01:05:44,308
尤其要想想自己能如何

1413
01:05:44,308 --> 01:05:48,382
帮助改变传染机会和传播机率。

1414
01:05:48,382 --> 01:05:52,784
请再提醒我们一下，
你乐于见到大家做的

1415
01:05:52,784 --> 01:05:54,743
几件件事情是什么。

1416
01:05:54,743 --> 01:05:56,715
亚当：从个人层面来说，

1417
01:05:56,715 --> 01:06:00,020
多想想你与他人的互动
和感染风险，

1418
01:06:00,020 --> 01:06:02,036
还有你的手碰了什么，

1419
01:06:02,036 --> 01:06:03,755
病毒一旦沾上你的脸会怎样，

1420
01:06:03,755 --> 01:06:06,704
你会如何对他人造成感染风险。

1421
01:06:06,704 --> 01:06:09,037
另外，对于互动来说，

1422
01:06:09,037 --> 01:06:13,920
尽量减少握手和不必要的接触，

1423
01:06:13,920 --> 01:06:16,697
该如何尽量减少接触。

1424
01:06:16,697 --> 01:06:19,158
如果每个人能传染两到三人，

1425
01:06:19,158 --> 01:06:22,847
我们该如何通过行为
把这个人数降到 1。

1426
01:06:22,847 --> 01:06:26,228
我们可能需要更大规模的干预措施

1427
01:06:26,228 --> 01:06:29,169
来应对集会、会议，

1428
01:06:29,169 --> 01:06:31,697
和其他有大量传播机会的

1429
01:06:31,697 --> 01:06:33,144
场合。

1430
01:06:33,144 --> 01:06:36,221
我觉得要结合个人层面的措施——

1431
01:06:36,221 --> 01:06:38,407
如果你生病了，或者可能要生病了，

1432
01:06:38,407 --> 01:06:39,763
你就该减少接触风险——

1433
01:06:39,763 --> 01:06:41,515
和大家的共同努力，

1434
01:06:41,515 --> 01:06:43,604
防止病毒传播进特定人群，

1435
01:06:43,604 --> 01:06:45,394
如果疫情继续失控的话，

1436
01:06:45,394 --> 01:06:48,279
这些人会面临非常大的风险。

1437
01:06:49,434 --> 01:06:50,932
克里斯：的确，还有很多事情

1438
01:06:50,932 --> 01:06:54,323
我们需要稍微放手。

1439
01:06:54,323 --> 01:06:58,553
或者尝试再现它们最好的一面。

1440
01:06:59,077 --> 01:07:00,442
非常感谢你的分享。

1441
01:07:00,442 --> 01:07:03,259
如果人们想了解你的动态，

1442
01:07:03,259 --> 01:07:05,974
首先，他们可以关注你的推特。

1443
01:07:05,974 --> 01:07:07,371
你的推特账号是什么？

1444
01:07:07,371 --> 01:07:10,014
亚当：@AdamJKucharski，一个词。

1445
01:07:10,014 --> 01:07:12,548
克里斯：亚当，
感谢你的分享，祝你健康。

1446
01:07:12,548 --> 01:07:13,952
亚当：谢谢你。

1447
01:07:13,952 --> 01:07:20,952
（音乐）

1448
01:07:29,263 --> 01:07:33,339
克里斯：副教授暨 TED 学者，
亚当 · 库恰斯基。

1449
01:07:33,339 --> 01:07:35,958
我们很期待你们对于
额外这一期节目的看法，

1450
01:07:35,958 --> 01:07:39,208
请通过在苹果播客
或是你首选的博客软件上

1451
01:07:39,208 --> 01:07:41,207
评分、留言来告诉我们。

1452
01:07:41,207 --> 01:07:43,241
这些评论的确会有很大的帮助。

1453
01:07:43,241 --> 01:07:44,861
我们会认真阅读每条评论，

1454
01:07:44,861 --> 01:07:46,815
非常感谢你们的反馈。

1455
01:07:46,815 --> 01:07:48,792
（音乐）

1456
01:07:48,792 --> 01:07:52,616
本周的节目由 Transmitter Media 的
丹 · 欧唐奈尔（Dan O'Donnell ）制作。

1457
01:07:52,616 --> 01:07:54,671
制片经理是洛克珊 · 海 · 拉什
（Roxanne Hai Lash），

1458
01:07:54,671 --> 01:07:57,012
妮可 · 伯德（Nicole Bode）
负责核对事实。

1459
01:07:57,012 --> 01:07:59,314
本集由山姆 · 布莱尔
（Sam Blair）混剪。

1460
01:07:59,314 --> 01:08:01,589
主题音乐由艾莉森 · 莱顿 · 布朗
（Allison Layton-Brown）制作。

1461
01:08:01,589 --> 01:08:03,926
特别感谢我的同事
米歇尔 · 昆特（Michelle Quint）。

1462
01:08:04,252 --> 01:08:06,497
感谢收听 《TED 访谈》节目。

1463
01:08:06,497 --> 01:08:08,681
今年春天我们还会回归，

1464
01:08:08,681 --> 01:08:11,759
在新一季节目中，我们会就某些话题
与各行业专家进行更深入的讨论。

1465
01:08:11,759 --> 01:08:15,634
无论到时生活恢复正常与否，
我都希望你们会喜欢。

1466
01:08:15,634 --> 01:08:16,874
我是克里斯 · 安德森，

1467
01:08:16,874 --> 01:08:18,879
谢谢收听，祝各位平安。