自去年爆發新冠疫情以來，經常聽到新冠預測模型，在澳洲有多種這類模型建立，各款的模型設計不同，並根據使用的數據以及公式，提供不同的答案。
這類數學模型，結合實時更新的數據，對疫情風險進行分析，作出預測，尤其在爆發疫情時，瞬間就會有新發展。
其實就傳染病傳播以及防控建立預測模型，是電腦建模領域的一部份，這類模型也用於預測天氣、模擬飛行路線以及開發藥物。
預測模型如何運作？
當中使用數學以及電腦科學來建立模擬人群，並對這些模擬人群賦予某些行為以及風險。也可以將不同的可變因素輸入模型，看看政策或行為的變化如何影響結果。
貝內特（Catherine Bennett）是Deakin大學流行病學系主任，她形容預測模型的非常好的工具，可以協助政府預測公共衛生系統的需求，如何以及幾時加強或者放寬限制。
貝內特說，所以這完全取決於輸入模型的變數。因此，無論是否注射了疫苗，感染的可能都有所不同，也因不同的變種病毒而有分別。這些變數是關於一些個人風險，死亡的風險會有幾大，要住醫院的風險如何？風險是否隨著年齡的增長而變化？所有這些都內置在這些模型入面。
多爾蒂研究所建立的預測模型，為聯邦政府的國家計劃提供資訊，這個模型經已更新，來說明目前Delta變種病毒爆發、12至15歲兒童可以注射疫苗、更好的病毒檢測、追踪以及隔離方法。
但專家警告，不要過分依賴或者解釋這些預測模型，這一點很重要。
在墨爾本的流行病學家赫拉德 (Margaret Hellard) 是伯內特研究所 (Burnet Institute) 的副總監，研究所建立的預測模型，為新州和維州制定解封路線圖提供了資訊。
預測模型的局限
赫拉德提醒說，預測模型是配套的其中一個工具，為新冠疫情應對提供資料。她表示，預測模型不是「一門精確的科學」。
赫拉德說，通常公眾和媒體對應該如何使用模型存在誤解。她認為公眾對傳媒喜歡圍繞事物進行的爭議，感到非常困惑。而這個並不會有助於理解。傳媒利用這些模型向政府施加壓力，然後政府在壓力下會作出通常並非最好的決定。她說模型是很重要，但不是全部和最終的解決方案。
伯內特研究所在網站上列出了樂觀的假設，包括學校能夠通過通風和其他措施將傳播風險降低 50%、疫苗免疫力不會隨時間減弱、民眾持續遵守限制、95% 人會遵守強制疫苗措施。
赫拉德說，有關天氣季節如何增加或減少病毒傳播等的變數，其實很難衡量。這就是所謂模型的悲觀預測，因為雖然季節可能好重要，但沒有人能夠提供衡量的標准。所以他們會向政府表示，要考慮到季節帶來的正面以及負面影響。
大多數模型假設民眾生活在一個城市而不是一系列的社區，並且疫苗注射率是平均分布的。這意味著無法計算新冠病毒將如何在不同地區的影響。
澳洲疫情與其他國家有別
而墨爾本大學生物安全風險分析統計學研究員貝克（ Chris Baker） 表示，例如多爾蒂研究所建立的預測模型，是很大程度依賴海外的預測模型，但澳洲的疫情實際上與其他國家有分別。
貝克說，由於過去18個月的嚴格防控，本地並沒有出現英國死亡及嚴重病例的高水平，而當澳洲的疫苗注射率達到80%是，預測或者考慮的政策都與英國不同。他認為由於澳洲本地持續的防疫限制，導致感染及死亡病例，比海外少很多。
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目前可在澳洲多個地方接受新冠病毒測試。如出現傷風或感冒症狀，應致電家庭醫生或撥打 1800 020 080 致電「全國新冠病毒健康資訊熱線」，以安排進行測試。
聯邦政府推出的追蹤新冠病毒的應用程式 COVIDSafe 可在手機中的應用程式商店下載。
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