本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映作者的观点，不一定反映《大众科学》的观点
在我们应对 COVID-19 灾难时，我们需要记住，在一个全球人口不断增加、移民、气候变化和全球旅行急剧增加的世界中，此类事件很可能更频繁地发生。我们需要考虑我们准备花费多少社会资源来预防未来的大流行，并确定最有价值的遏制策略进行投资。历史上经常发生传染病的灾难性爆发。传染病从动物向人类的传播是无法阻止的。
但是传播是可以阻止的。预防大流行的最佳方法是应用我们用来预防灾难性森林火灾的相同原则：积极巡查较小的灌木丛火灾，并立即将其扑灭。我们现在需要投资于一个综合的监测架构，旨在在早期阶段识别新的爆发，并迅速启动有针对性的遏制措施。
目前，我们在这方面做得还不够好。首先，现代分子诊断技术只能检测我们已经知道存在的那些传染性病原体；当遇到新型病原体时，它们会显示空白。由新的或意外的病原体引起的感染只有在出现太多无法解释的感染而无法忽视时才会被发现，这会触发医院将样本发送到具有更复杂能力的公共卫生实验室。即使最终确定了以前未知的传染性病原体，开发、验证和分发新病原体的测试也需要太长时间。到那时，控制新出现的感染的时间窗口很可能已经过去。
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但是，有一种策略可以在一年内以合理的成本实施。它将使社会能够在新兴传染病达到大流行阶段之前阻止其传播。该概念结合了实时公共卫生监测、下一代测序技术以及现代网络通信和接触者追踪。
今天，当世界各地复杂的公共卫生机构调查不明疾病爆发的临床样本时，他们会进行宏基因组分析，将患者样本与数千种已知传染性病原体的基因组序列数据库进行比较。它可以识别常规和意外的传染性病原体，即使以前从未见过该病原体。
拟议的用于大流行保护的监测架构。图片来源：Tracy Reigle
对 COVID-19 样本进行的此类分析表明，致病病原体是一种类似于以前已知的蝙蝠冠状病毒的病毒。但是，在此处提出的新监测架构中，对出现严重临床症状的患者进行的宏基因组分析将在医院实验室中预先进行，并与常规诊断测试并行。尽管目前关于使用宏基因组测序进行初步诊断存在利弊，但拟议的架构可以首先作为与传统诊断并行运行的监测系统实施，如果需要，以后可以作为主要诊断工具。
大型城市医院急诊室是首先实施此监测架构的最具战略价值的地点，因为这些机构捕获了可能因与公共卫生相关的感染而患病的患者人群的代表性部分。考虑到国家流行病学数据（关于感染率；有症状的人在哪里寻求医疗保健；以及诊断测试的订购频率），只需要极少数的监测点即可识别新兴病原体的爆发。
在美国人口超过一百万的都市区，需要一个由大约 200 家监测医院组成的网络来覆盖该国 30% 的急诊室就诊量。蒙特卡洛模型表明，如果只有七名有症状的患者在此系统中寻求医疗保健，则识别出新出现的传染病爆发的可能性为 95%。使用宏基因组测序，可以在数小时内识别出新的致病病原体，并且该网络将立即将多个地点出现的患者连接起来，作为同一事件的一部分，从而提供事件的范围和规模的态势感知。
一个实际的例子是华盛顿特区都会区，这里居住着大约 600 万人。根据国家医疗保健统计数据，大约 0.25% 的美国人口每天因感染性疾病而寻求医疗保健。尽管只有 20% 的患者会去医院急诊室寻求医疗服务，但可以合理地预期，大多数先去医生办公室或紧急护理中心的重病患者最终会被送往急诊室。健康统计数据显示，在每个大型医院急诊室，医生会对大约 16% 的被诊断出患有传染病代码的患者订购传染病实验室（呼吸道或血液）测试。
因此，在华盛顿模型中，每天约有 900 名患者到急诊室就诊，采用监测架构，其中约有 150 人将接受传染病检测。当分布在华盛顿特区的五个医院实验室时，这只是一个可以轻松管理的每日宏基因组测试数量。
在发现新的爆发后，管理它的关键是能够回答四个问题
有多少人被感染？
他们位于哪里？
感染是什么时候感染的？
这些患者与谁有过接触？
用于回答这些问题的计算基础设施很容易开发，因为它基于现有技术和统计方法。这些方法使我们能够根据就诊患者的数量来估计爆发的规模。通过对潜伏期进行合理的假设反向推算，也可以估算出与传染性病原体初始接触的时间。如果将此信息与患者自愿从其手机提供的精确地理位置数据相结合，我们可以创建一个患者所在位置的地图，随着每个新病例的增加而实时更新。患者在估计感染时间的地点重叠可以帮助识别地点和来源。这些数据还可以识别其他有感染风险的人。
那么，与目前的系统相比，采用拟议的监测架构可能会节省多少时间？我们目前用来识别因公共卫生或安全问题病原体而生病的患者的方法基于“精明的医生”模型。也就是说，我们依靠医生的临床判断来识别可疑感染，并将样本发送到公共卫生实验室。问题在于，很容易错过不寻常的事件，因为许多不同感染的症状非常相似（想想“类似流感”这个词）。
我询问了我在急诊医学和公共卫生领域的一些同事，他们认为识别出一种新型的、潜在危险的感染需要多长时间。答案差异很大，从几天到几周不等。大家一致认为，答案高度依赖于传染性病原体；医生的技能和经验；以及公共卫生实验室的邻近性和专业知识。
在一项基于 2001 年炭疽攻击的实际病例报告的已发表研究中，在审查了病例报告的来自民用和军方医院的 164 名医生中，只有 6 人怀疑是炭疽。因此，即使是专家，对当前系统的性能也知之甚少。但是，大多数人认为，除非感染发生在大量人群中并导致大量死亡，否则与采用拟议的监测架构的一天相比，该事件可能需要很长时间才能识别出来。当然，在几何级数增长的感染情况下，早期对于遏制最为重要。
这里提出的策略不需要新的科学，并且实施和维护成本非常低。在美国 200 家城市医院建立和运行监测架构的成本将远低于 10 亿美元，并且可以在一年内完成。与目前 COVID-19 灾难的成本相比，这个成本微不足道。《关怀法案》一项就花费了我们国家超过 2 万亿美元。与其他灾难性事件（如传统战争或核战争）的准备工作支出相比，它也微不足道。很快就会有许多呼吁增加对公共卫生基础设施的投资。我认为我们应该首先确定 21 世纪的公共卫生基础设施应该是什么样子，并使用最好的可用技术按适当规模构建一个伟大的基础设施。