澳門科技大學創新工程學院「大規模流行病智能預測預警系統研究中心」完成首輪澳門新冠感染情況調查

澳門科技大學創新工程學院「大規模流行病智能預測預警系統研究中心」(下稱「研究中心」)於2022年12月27日開展首輪「本澳新冠感染情况問卷調查」,隨機抽樣2553個樣本。樣本分析顯示,疫情傳播達峰日期為12月23日,當日感染樣本數達到256例,佔總樣本數10%(見圖1)。達峰日累積50%樣本已經由陽性轉陰或檢測陽性(見圖2)。有 1793 樣本已經確認被感染新冠病毒,約佔總樣本的 70%,其中目前陽性有 853 例,約佔 33%;陽性已經轉陰有 940 例,約佔37%。除此之外,在樣本中有症狀(發熱或咽痛等)但未檢測出陽性的有 158 例,約佔總樣本的 6%。無症狀亦暫時未檢測出陽性的有 602 例,約佔 24%(見圖3)。根據研究,重症峰值會比感染峰值滯後一周,目前應處於重症峰值的平台期,可持續2至3周,醫療系統壓力較大。

圖 1:每日新增感染樣本數量統計

圖 2:累計感染樣本數量統計

圖 3:新冠感染樣本分佈表

超過半數陽性樣本病程發生在5到10日間,其中36%感染樣本病程為5至7日,21%感染樣本病程為7至10日,18%感染樣本病程為3至5日,8%感染樣本病程為1至3日,2%感染樣本病程多於10日。年齡段越高,病程稍微趨向越長,年齡段越小,病程稍微趨向越短。感染新冠的高發徵狀為發燒37.5℃以上(73%),咽乾、咽痛(72%),疲倦、乏力(72%),鼻塞流鼻涕(70%),頭痛(62%),肌肉酸痛(60%)。其他徵狀相對佔比不高,約17%感染樣本出現嗅覺減退或消失徵狀,約9%感染樣本出現消化道徵狀(見圖4)。

圖4:感染樣本徵狀分佈

針對本輪疫情,特區政府透過及時建立社區門診和集中急診資源,增設抗疫電話熱線,通過「四級分流」,達致分流不同程度的新冠病毒感染者之作用,有效進行輕重症分流,將重症醫療資源向重症病人集中,一定程度上防止了醫療擠兌。此外,特區政府亦提前向全澳巿民免費派發抗疫包,有效避免藥物擠兌。通過延長非高等教育學校假期以及高校採取線上線下教學等措施,能有效壓峰,避免了感染峰值過高,達峰日感染未超過10%。預計隨著越來越多感染者康復,在人群中會逐步建立免疫屏障,後續如加強重症屏障,相信本波疫情會順利通過。

根據上述分析結果,研究中心聯合主任楊子峰教授提出以下兩點建議:(一)未來春節旅遊旺季、國內春運和港澳通關所形成的一定規模的人員流動,會造成疫情回升,需要持續加強防重症醫治體系,預留足夠的醫療資源,包括隔離床位、治療藥物、ICU床位,醫護人手等應對2023年1月中下旬可能的疫情回升。 (二)針對未來3至6個月後可能形成的二次感染進行有效預測,建立全方位立體的重症監測體系以及重症醫治體系,形成本澳重症雙重保障體系,以持續應對未來的疫情波峰。

澳門科技大學創新工程學院「大規模流行病智能預測預警系統研究中心」於2022年10月31日下午成立,由中國工程院院士、廣州實驗室主任鍾南山親自揭牌。團隊自2021年以來一直參與鍾南山院士團隊牽頭的中國新發疫情城市的預測預警工作,累計對16個省市開展精準預測,建立了全國108規模波次的城市疫情數據庫、全國入境人員新冠潛伏期數據庫和全國疫情輿情庫等。預測誤差率均小於15%,為疫情防控提供了重要的技術支撑,也為澳門618疫情提供預測與研判。多次獲得疾控部門的表揚和鍾南山院士的嘉許肯定。對於本輪疫情,該團隊也及時投入參與了全國31省市的疫情預測報告撰寫和廣州疫情預測。本研究團隊獲得澳門科學技術發展基金一直以來的支持,包括若干項預測相關科研課題和獲批實驗室與研發中心專項資助「大規模呼吸疾病流行病預測預警與醫學大數據人工智能應用實驗室」,該實驗室由澳門科技大學創新工程學院與呼吸疾病國家重點實驗室和廣州呼吸健康研究院聯合共建。