本月初，MIT的研究人员建立了一个AI预测模型（SEIR），该模型能够用量化的方式，呈现隔离措施对新型冠状病毒传播的积极影响。与其他模型不同，它并不依赖于以往疫情的研究数据，而是利用AI算法，经过训练后，准确地捕捉受感染个体的数量。
SEIR将人们分为“易感”、“暴露”、“感染”和“康复”等类别。这种算法产出的结果准确性要高于以往的预测方式，有助于更好地向政府、卫生系统和非营利组织提供信息，帮助他们就调整隔离决策。该模型发现，韩国在实行隔离政策后，病毒的传播变骤然停滞，这一数据也为隔离期的政策合理性提供了佐证。
“请时刻保持警惕！”
隔离政策有可能延续到2022年
“我们的模型显示，检疫限制政策成功地使病毒有效繁殖数量从大于1减少到小于1的阈值。这就相当于我们可以把曲线变平，开始看到更少的感染。 ”MIT机械工程教授乔治？巴巴斯塔斯（George Barbastathis）介绍道。他和研究员吉？丹德卡尔（Raj Dandekar）一起，花费数周时间开发出了SEIR模型，通过数据分析，他们得出了病毒的传播规律，即当严格的隔离政策开始实行时，病毒的传播速度会滑坡式下降。
冠状病毒结构放大图
SEIR模型以来自中国武汉、意大利、韩国和美国的病毒传播曲线数据作为子数据集，对AI助手进行数据喂养。在获取每个地区（各标志性病例分别于1月24日、2月27日和2月22日，在武汉、意大利和韩国被发现和记录）的第500个病例之后，经过500次迭代，它学会了预测病毒感染传播的模式，得出了隔离措施与病毒有效繁殖数量减少现象之间的相关性。
MIT SEIR预测模型的数据集曲线示意图
