有研究显示，如果中国提前防疫，新冠疫情的全球扩散将会减少百分之九十五。与此同时，多国研究团队在比较不同国家的防疫策略，试图寻找最有效的干预措施。
据台湾中央社报道，一份即将发表在《自然》杂志的研究报告显示，如果中国在1月23日武汉与另外三个城市封城前就实行防疫，将大幅减少疫情的扩散。
英国南安普敦大学（University of Southampton）的研究显示，如果中国境内能提早一周、两周、三周采取防疫措施，全球确诊病例将可分别减少66%、86%、95%。
此外，由于每个国家采取的针对新冠疫情的防疫措施都有不同，多国科学家正在努力寻找最有效的防疫措施。世界顶级学术刊物《自然》刊登文章称，伦敦大学卫生与热带医学院（LSHTM）的团队招募了一千多个志愿者，收集由剑桥大学、维也纳复杂性科学中心（CSH）等十家机构追踪的疫情数据，制作出全球范围的防疫措施数据库。
防疫严厉指数和死亡人数关系图
严厉指数(stringency index) 由牛津大学新冠疫情政府响应追踪系统（OxCGRT）计算得出，主要考虑了关闭学校、限制人口流动等七项防疫措施。
维也纳团队的算法分析将瑞典、英国和荷兰归为一类，这些国家行动迟缓并且早期采用佛系“群体防疫”策略；相对于意大利、法国和西班牙，德国和奥地利的反应更早，措施更激进，死亡人数也较低。
牛津团队的早期研究发现，贫穷国家通常比富裕国家更严格防疫，比如海地在发现第一例确诊案例之后就进行封城，而美国是在两周多之后才下达居家令。有分析人士指出，医疗系统更落后的国家反而更为谨慎，而且他们可能更早受到病毒袭击。
研究结论可帮助政府决定 何时 复工复产
研究者们希望利用伦敦大学卫生与热带医学院汇集的数据，来测试疫情数学模型的准确性，并且预测出增减干预措施对感染人数的影响。
维也纳复杂性科学中心和维也纳医科大学的数学物理学家豪格(Nils Haug)告诉《自然》杂志，研究方法之一是使用机器学习中的循环神经网络(Recurrent Neural Networks)。政策制定者可以利用这项研究以及结合重症监护能力的数据来决定是否要移除措施，比如要不要开学。
另一个研究方法是回归分析中的套索回归（Lasso），探究哪一个具体的防疫措施可以有效降低基本传染数R。
豪格还表示，该团队最终会将不同国家的国情特点也纳入模型，比如有些国家流行多代家庭合居，可能会加速病毒传播率。
自由亚洲电台记者薛小山华盛顿报道 责编：申铧 网编：洪伟