主题：关于新冠（奥密）是不是大号流感的数据讨论 -- 唐家山

说新冠流感化的人总是拿出死亡率做证据。我没有去查证，不过我相信这个数据偏差不会太大，否则也不会被大肆宣传。可是单一指标往往不能反映事物的全部特征，以单一指标作为唯一决策依据，鲜有不翻车的。除了死亡率，传染性疾病还有一个重要的特征：传染性。传染病三个字说出了新冠的两个核心特征：是病（自然属性）、会传染（社会属性）。这三个字就构成了一个模型

传染病=(死亡率,传染性)=(D,R0)

把流感和新冠套入模型

流感=(D_f, R0_f)

新冠=(D_c, R0_c)

目前大家公认D_f=D_c，R0_f < R0_c，所以很多人说新冠是大号流感。看起来是不是完美得证？但是这个模型是一个静态模型。在现实世界中，D和R0不一定是常数，可能是随时间不断变化的。而且随着感染人数的增加，变化的速度越来越快。这个变化会让D和R0越来越温和，还是越来越糟糕，没有人知道。在现实世界里，实际的模型是

传染病=(D(t), R0(t))

流感=(D_f(t), R0_f(t))

新冠=(D_c(t), R0_c(t))

目前人类已经建立了持续监测流感传播情况的机制。季节性流感的传播规模大致是一年数百万人，根据监测结果，在这个传播规模下病毒没有发生明显的进化，因此目前流感的D_f(t)和R0_f(t)可以认为是常数D_f(t)=D_f(0)，R0_f(t)=R0_f(0)。而新冠病毒目前已经感染了数亿人，病毒还在快速进化中，D_c(t)和R0_c(t)还在不断变化。虽然在宏观上存在选择压力，但是微观层面的突变是随机的。人类对传染病大流行的认识还很有限，无法总结出D(t)和R0(t)的变化规律。因此不能简单的根据目前新冠病毒若干变种的死亡率接近流感，就认定病毒会按照人类预想的方向变化，会毒性越来越低，然后盲目的把新冠当做流感。

很多人说“奥密克戎死亡率低”，这句话是非常有迷惑性的。奥密克戎不是一个变种，而是一群变种，这些变种都叫奥密克戎。为什么它们都叫奥密克戎？明面上的解释是希腊字母不够用了。但以我小人之心揣测，会不会有人希望造成“新冠病毒已经不再变异”的假象？

我相信新冠病毒最终会变成和今天流感病毒差不多的样子。但最终是哪一天呢？只有当那一天来临的时候人们才会知道，今天的人是无法预测的。因为这一天的到来是病毒进化和人类防疫共同作用下的结果，而这两个东西都是人类难以预测和控制的。如何判断那一天是否来临呢？我想有几个观察点：一是新的变种不再出现，二是病毒的毒性和传播性趋于稳定，三是感染者获得免疫，不再重复感染，四是感染人数不再增长。