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2020年3月16日，倫敦帝國理工學院 COVID-19 應對小組公開了一份報告，該報告預測了旨在應對高收入國家（重點是英國和美國）COVID-19 大流行的替代性非藥物干預措施 (NPI) 的影響。 這些預測是使用先前開發的模擬模型的修改版本進行的，該模型旨在支援大流行性流感規劃。應對小組區分了兩種廣泛的政策替代方案，他們描述如下
“兩種基本策略是可能的：(a) 緩解，側重於減緩但不一定阻止疫情蔓延——在保護最易感染重病風險人群的同時，降低醫療保健需求峰值；以及 (b) 抑制，旨在扭轉疫情增長，將病例數降至低水平並無限期地維持這種情況。”
根據他們的預測，他們建議將抑制作為首選政策選項。
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媒體報道 表明，帝國理工學院的報告立即影響了英國和美國的政策制定，促使兩國從緩解策略 резко 轉向抑制策略。 這種政策轉變應該發生嗎？ 如果有理由認為帝國理工學院的報告對替代政策的影響提供了可信的綜合評估——即，對替代政策方案對社會的全面影響進行評估，並將經濟和倫理因素而不僅僅是健康因素考慮在內，我會自信地說“是”。 不幸的是，該報告沒有做到這一點——並且明確承認了這一點
“我們不考慮任何一種策略的倫理或經濟影響……相反，我們專注於可行性，特別關注兩種方法可能對醫療保健系統產生的影響。”
考慮對醫療保健系統的影響顯然很重要。 然而，很難理解應對小組如何能夠僅僅根據對醫療保健的影響來證明得出政策結論是合理的。 從疫情開始以來，公眾一直尋求瞭解政策對社會福利的廣泛影響，這至少需要共同考慮醫療保健和經濟。
雖然有些人認為，從健康和經濟角度來看，抑制是最佳政策，但另一些人則持相反觀點。 在美國，健康和經濟目標之間潛在的緊張關係迅速成為頭版新聞。 3月24日《紐約時報》的頭條新聞寫道：“特朗普考慮在健康專家反對的情況下重啟經濟”。 該文章引用了眾多經濟學家的觀點。
為什麼帝國理工學院應對小組沒有進行綜合評估？ 基本答案是，自一個世紀前開始以來，流行病學建模主要由具有醫學和公共衛生背景的定量研究人員進行。 具有這些背景的專家發現，關注健康問題是很自然的，他們認為社會福利的其他方面可能很重要，但超出了他們的職權範圍。 因此，該小組順便提到，“抑制……會帶來巨大的社會和經濟成本，這些成本本身可能會對短期和長期的健康和福祉產生重大影響。” 然而，他們沒有嘗試量化社會和經濟成本。
此外，還有兩個理由質疑該報告提供的預測的可信度。 一是該小組使用的流行病學模型沒有考慮大流行病如何可能在人群中產生行為反應。 該小組口頭上承認，行為反應可能是結果的重要決定因素，並指出
“此處詳述的許多 NPI 的影響主要取決於人們對其引入的反應，這很可能因國家甚至社群而異。 最後，即使在沒有政府強制干預的情況下，人口行為也極有可能發生重大的自發變化。”
這承認了疫情的動態在很大程度上取決於個人為保護自己免受感染或忽視危險而做出的決定。 然而，該小組並未對這些反應進行建模。 相反，他們援引了關於將遵守替代政策的家庭比例的假設，但沒有提供理由。 我應該指出，對疫情行為反應的建模和分析一直是關於經濟流行病學的另一文獻的核心關注點，該文獻的貢獻者主要是健康經濟學家，而不是具有醫學和公共衛生背景的研究人員。
質疑預測可信度的第二個原因是，即使在傳統流行病學關注疾病傳播建模的範圍內，評估已開發和研究的模型的準確性的基礎也很有限。 我曾堅持認為，對於旨在為公共政策提供資訊的研究結果，應坦誠地溝通不確定性。 當我準備撰寫一篇關於制定針對傳染病的疫苗接種政策問題的探索性文章時，為了解該領域的最新技術水平，我敏銳地意識到流行病學建模在溝通不確定性方面的失敗。
根本問題是缺乏可用的經驗證據來指定現實的流行病學模型並估計其引數。 在我們現代互聯互通的社會中，對流行病的研究在很大程度上無法進行被認為是醫學研究的所謂“黃金標準”的隨機試驗。
建模必然依賴於難以解釋的觀察資料。 為了應對缺乏經驗證據的情況，流行病學家開發了從數學和計算角度來看很複雜的模型，但這些模型幾乎沒有經驗基礎。 不幸的是，作者通常提供的少量資訊無法讓人評估他們對個人行為、社會互動和疾病傳播所做假設的準確性。 坦率地說，他們對自己的模型過於認真了。
我認為可以從氣候政策研究中吸取教訓。 氣候研究最初是地球科學家的課題，他們試圖預測排放物對大氣和海洋的影響。 這些研究人員具有物理科學背景，因此他們自然而然地關注氣候變化的物理學，而不是行為反應和社會影響。 然而，在過去的 30 年中，隨著綜合評估模型的發展，氣候政策研究範圍有所擴大，經濟學家做出了重大貢獻。
因此，我們現在對地球和我們的社會系統如何相互作用有了相當成熟的認識。 然而，迄今為止，這種視角上的改進更多是定性的而非定量的。 用於為氣候政策提供資訊的現有綜合評估模型會做出定量預測，但模型的可靠性仍然有限。 氣候研究人員和流行病學家都應努力提高其建模的可靠性。
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