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疫病潮起潮落的秘密：如何从数字预测疫情的未来？
疫病的发展充满着复杂的变数，全球各地的卫生组织正不断努力追踪和预测病原体的变化。尤其是在新冠疫情后，各国的公共卫生专家们开始更加重视数据分析和模型预测的重要性。这背后的关键在于理解疫情的流行程度，尤其是什么时候一种疾病会变成地方性（endemic）。
一种感染被称为地方性，当它在特定的社群中持续存在，且不需要因旅行等因素而导入额外的感染病例。
食源性、病媒传播等不同传染方式的疾病，其在社区中的散布和感染率都有所不同。地方性疾病的预测，反映于每年固定的患病人数，但这个数字的高低又可分为高地方性（hyperendemic）和低地方性（hypoendemic）。举例如，英国的水痘就是一个明确的地方性疾病，而疟疾则并不算是，因为每年报告的病例数量波动相当大。
对于感染的传播学来说，为了维持地方性，每位感染者必须平均将疾病传播给一位其他人。这样的平衡使得疾病的传播不会迅速失控，却也不会死亡。在这个背景下，基本繁殖数（R0）的概念应运而生，这个数值预示着一种病原体在完全易感人群中的潜在传播能力。
在一个存在部分免疫个体的群体中，基本繁殖数乘以易感人群的比例，必须等于一。
数据模型能够在这一点上提供极具价值的情报。科学家们通过观察不同地区和国家的疫情波动，试图预测未来的传播趋势。尤其是在COVID-19疫情中，观察其不同波次的传播，帮助各国做出及时的反应，限制疫情的进一步扩散。
虽然地方性COVID-19可能会被解读为病毒性疾病的严重性降低，但地方性并不自动意味着疾病的轻微化。
疾病的严重性与其地方性之间的关系往往被误解。即使一种病是否会被普遍认为是地方性的，对该病的理解和疾病管理政策仍是当务之急。某些疾病如淋巴丝虫病，尽管在某些区域是地方性疾病，然而其带来的社会和经济影响却不可小觑。
地方性疾病的不同分类
除了简单的地方性 (endemic) 概念以外，还有多种分类方法：
- 全地方性 (Holoendemic): 一种在特定社区中几乎所有人群在一定年龄之前皆会感染的疾病。
- 高地方性 (Hyperendemic): 这种疾病在所有年龄层中都高频率出现。
- 中地方性 (Mesoendemic): 藉由特定指标衡量的感染率中等的疾病。
- 低地方性 (Hypoendemic): 一种感染率很低的地方性疾病，例如在美国的伤寒。
而相对于地方性疾病，还有众多非地方性疾病，如：偶发病例（Sporadic）、疫情（Outbreak）、流行病（Epidemic）及全球大流行（Pandemic）。这些术语帮助我们理解疫情的范围和影响程度，进而制定相应的公共卫生策略。
疫情的未来会是什么样子？
在这样不断变化的公共卫生环境中，挑战依旧存在。数据分析和模型预测持续扮演着关键角色，帮助我们理解和预测一种病原体将来的动态。未来是否会持续面临新的疫情挑战？在科技发展之下，人类能否找到应对这些疫情的有效办法？
