英國(guó)城市利物浦在11月20日剛結(jié)束一場(chǎng)大規(guī)模的新冠檢測(cè)項(xiàng)目，這是英國(guó)第一次在一個(gè)城市做大規(guī)模檢測(cè)。利物浦是英格蘭新冠死亡率最高的地區(qū)，每百萬(wàn)人感染率是英格蘭平均水平約2倍，所以被選為試點(diǎn)。
這個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目被看作是全英的希望，要在2021年1月之后在英格蘭全境推廣。
△英國(guó)《衛(wèi)報(bào)》文章 《利物浦的大規(guī)模檢測(cè)項(xiàng)目是英格蘭的希望》
那么檢了多少人呢？
原本的目標(biāo)是在兩周內(nèi)對(duì)利物浦全部50萬(wàn)人口進(jìn)行檢測(cè)。但兩周結(jié)束，目標(biāo)才達(dá)成了一半不到，共檢測(cè)了約20萬(wàn)人，檢出來(lái)約2000名陽(yáng)性，600名無(wú)癥狀感染者。
那些震驚世界的中國(guó)檢測(cè)
中國(guó)是最早開(kāi)展大規(guī)模檢測(cè)的國(guó)家之一。還記得5月份武漢在18天測(cè)了990萬(wàn)人，日檢測(cè)能力高時(shí)可達(dá)100萬(wàn)人份，也就是說(shuō)一天測(cè)的量是利物浦兩周的量的5倍。10月份，青島更是在5天里完成了全城1000多萬(wàn)個(gè)檢測(cè)。青島創(chuàng)造了世界紀(jì)錄，也震驚了外媒。
△英國(guó)電訊報(bào)10月份文章 《中國(guó)青島發(fā)現(xiàn)6例感染，5天檢測(cè)全城900萬(wàn)人口》
為什么中國(guó)的新冠病系檢測(cè)速度如此之快，其實(shí)真正的秘密在于“混采檢測(cè)”。
武漢第一次用了“混采檢測(cè)”，簡(jiǎn)單說(shuō)就是把樣本成組去檢。如果某組結(jié)果是陽(yáng)性，那么會(huì)通知這一組所有人立刻隔離，并對(duì)每人做“單采單檢”，以找到這組樣本里病毒的“源頭”。
△混合三個(gè)樣本檢測(cè)
當(dāng)時(shí)武漢是把5個(gè)樣本以?xún)?nèi)分成一組一組去檢測(cè)，而青島是把10個(gè)樣本分為一組，從此速度就飛起來(lái)了。
畢竟新冠傳播速度太快，檢測(cè)是在跟病毒賽跑，是打閃電戰(zhàn)�！胺纸M檢測(cè)”又快又省成本，其實(shí)已經(jīng)被中國(guó)、印度、德國(guó)和美國(guó)采用了，只是中國(guó)執(zhí)行力驚人，再加上別的一些原因（往下看），所以效果特別驚艷。
分組檢測(cè)中的科學(xué)高光
“分組檢測(cè)”深挖下去相當(dāng)燒腦，來(lái)自數(shù)學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新層出不窮。權(quán)威科學(xué)期刊《自然》雜志之前就介紹過(guò)四種方法。
方法1：其實(shí)很像中國(guó)的“10合1”“5合1”，這也是最直接、最易操作的一種方法。
這種方法最早是由哈佛大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Robert Dorfman在20世紀(jì)40年代提出的，當(dāng)時(shí)是用于檢測(cè)二戰(zhàn)士兵中有多少人攜帶梅毒。后來(lái)也常被用于篩查無(wú)癥狀人群有多少人攜帶比如衣原體和淋病病毒。紅十字會(huì)也會(huì)用這種方法來(lái)篩查獻(xiàn)血者中是否有人攜帶乙肝、艾滋病毒等。
方法2：跟“方法1”很類(lèi)似，都是“不重疊分組”，區(qū)別在于它是分組之后再分組。
這種方案的好處是次數(shù)減少了——“方法1”一共需要檢（3+9=12）次，“方法2”只要（3+3+3=9）9次。
但它的缺點(diǎn)是輪次太多。
如果每輪的檢測(cè)結(jié)果都需要等好久，會(huì)導(dǎo)致時(shí)間拖很長(zhǎng)。而且叫人回來(lái)檢測(cè)3次，也有操作上的難度。
前兩種辦法都是“不重疊分組”，而從“方法3”開(kāi)始則是更精妙的“重疊分組”，也就是說(shuō)同一個(gè)樣本可以分到不同的組里，組和組之間是有重合的。
方法3：升維。
9個(gè)樣本，按“列”分組測(cè)3次，按“行”分組測(cè)3次（見(jiàn)第2輪的箭頭），如果有“行”或“列”出現(xiàn)陽(yáng)性，那么同時(shí)出現(xiàn)在這兩組中的某樣本就可判斷為陽(yáng)性（紅色）。
二維還可以升級(jí)成多維，就更有規(guī)模效應(yīng)。只是這種方法實(shí)際操作起來(lái)可能有些復(fù)雜，尤其當(dāng)一組中包含不止一個(gè)陽(yáng)性病例時(shí)，需要靠算法來(lái)算出哪個(gè)是陽(yáng)性樣本。盧旺達(dá)的科學(xué)家正在探索這種策略。
方法4：用一輪搞定。
前幾種方法都需要分好幾輪，而測(cè)第2輪必須要等第1輪結(jié)果出來(lái)，測(cè)第3輪要等到第2輪結(jié)果出來(lái)。輪次越多，等越久越耽誤時(shí)間。要比病毒更快，科學(xué)家于是研究是否能把輪次壓縮到極限？
印度理工學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)家用數(shù)學(xué)中的柯克曼三元系（Kirkman triples）來(lái)完成“一輪搞定”。下圖的例子就是如果測(cè)9個(gè)人，只需要測(cè)6次就能找到唯一陽(yáng)性。
△以上四張圖片均來(lái)自《自然》雜志
但是這種方法跟“方法3”一樣，只要數(shù)據(jù)量一大，分組和識(shí)別就會(huì)超出人的計(jì)算能力。讓一線(xiàn)的檢測(cè)人員去用這種方法操作，估計(jì)能把人暈死。
所以“算”這件事要交給計(jì)算機(jī)。寫(xiě)出合適的算法、開(kāi)發(fā)出合適的程序，“方法4”的威力就會(huì)爆發(fā)出指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)。目前印度的科學(xué)家已經(jīng)能做到僅用48次測(cè)試，就在320個(gè)樣本中成功識(shí)別出5個(gè)陽(yáng)性。
除了數(shù)學(xué)帶來(lái)的靈感，分組檢測(cè)也吸引著人工智能領(lǐng)域科學(xué)家的關(guān)注。醫(yī)學(xué)界也在探索，到底多少樣本分成一組是極限？才不會(huì)導(dǎo)致病毒被過(guò)分稀釋?zhuān)瑢?dǎo)致檢測(cè)不出陽(yáng)性來(lái)？
所以，“幾個(gè)樣本放一組合適”，這也都不是拍腦門(mén)就能定的事情，背后都是科學(xué)。
中國(guó)的方法，即“方案1”，是最易操作、最易上手的，特別適合于當(dāng)機(jī)立斷的“閃電戰(zhàn)”。但是突破閾值、突破極限永遠(yuǎn)要靠科學(xué)。而科學(xué)是需要時(shí)間的，它可能短期內(nèi)無(wú)法體現(xiàn)在執(zhí)行上，但這是一場(chǎng)長(zhǎng)跑，升維的那一刻還未到來(lái)，我們可不能妄自尊大。
中國(guó)驚艷的另一個(gè)原因
7月份，一篇由美國(guó)科研人員撰寫(xiě)的文章發(fā)表在“對(duì)話(huà)”網(wǎng)站上，對(duì)“分組檢測(cè)”的局限性作了一番討論。
文章稱(chēng)，如果在洛杉磯這種城市，有9%的人檢測(cè)結(jié)果為陽(yáng)性，“分組檢測(cè)”只能減少50%的成本和時(shí)間。而如果在只有0.1%的人口被感染的蒙大拿州，竟然可以減少近90%的檢測(cè)成本。
道理很簡(jiǎn)單，感染的人越多，第一輪成組檢出來(lái)的陽(yáng)性就越多，就會(huì)有越多的人需要檢第二輪。那分組檢的優(yōu)勢(shì)何在？
△“對(duì)話(huà)”網(wǎng)站發(fā)表文章討論分組檢測(cè)
英國(guó)的利物浦兩周僅測(cè)了20萬(wàn)，利物浦大學(xué)傳染病專(zhuān)家卡盧姆·森普爾教授是這么解釋的：
△英國(guó)緊急情況科學(xué)咨詢(xún)小組（SAGE）顧問(wèn)，利物浦大學(xué)傳染病專(zhuān)家卡盧姆·森普爾教授接受總臺(tái)記者專(zhuān)訪(fǎng)
所以說(shuō)中國(guó)的“分組檢測(cè)”策略未必可以照搬，或者說(shuō)用了也未必有中國(guó)這樣的驚艷效果，因?yàn)楦骷摇暗鬃印辈灰粯印?/p>
中國(guó)抗疫果斷，常常只有幾例本地傳播就檢測(cè)全城。第一輪一組一組檢出來(lái)都是陰性的，那很快就篩掉了，于是檢得就特別快。這就形成了一種“正反饋”——感染得少，所以檢得快；檢得快阻斷了病毒傳播，所以又感染得少。
英國(guó)免疫學(xué)會(huì)主席彼得·歐平朔教授在接受總臺(tái)記者專(zhuān)訪(fǎng)時(shí)就說(shuō)，“中國(guó)的檢測(cè)方法令人欽佩，我希望在英國(guó)我們可以效仿。”
這倒不是自謙，這是一種判斷。在現(xiàn)階段，這種方法未必是對(duì)他們最合適的。
而對(duì)我們普通中國(guó)人來(lái)說(shuō)，在享受來(lái)自世界的贊譽(yù)和高光時(shí)刻之時(shí)，也要知其然，并知其所以然�？偸怯们趧谟赂襾�(lái)解釋?zhuān)焕谖覀冏兊酶斆鳌?/p>
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