本系列的其余部分将着眼于数字技术如何应用于一种新型冠状病毒(nCoV-2019)在中国的爆发。如何利用工程技术来帮助医疗专业人员应对其在中国和世界其他地方的蔓延?
但是，随着对这次疫情的报道和公众可以理解的兴趣——以及担忧——有所加剧，沐鸣测速首先看看这次事件如何暴露出技术本身的一些局限性，以及我们如何解释它能为我们做些什么，似乎是明智的。
三个主题。
技术不是立竿见影的。人们倾向于认为，最近在处理能力、算法开发、机器学习和人工智能方面的快速进步，现在几乎可以为一切提供即时的答案。自2003年非典爆发以来，数字世界发生了巨大的变化。但是，虽然我们可以更有效地做事情，有些事情仍然需要时间，特别是病毒。这里没有“一刀切”的方法，而且，如果相信一种分析策略及其特殊用途可以普遍适用，确实存在危险。
其次，随着病毒的传播和进化，它们周围的数据集也在传播和进化。我们面对的不是简单的“垃圾进来，垃圾出去”的情况，而是每天都有新信息出现的情况(更复杂的是，疫情的早期报告出现延误)。这意味着即使是最聪明的医学专家得出的结果也会改变。而且，您可以想象，他们的方法是不同的。
第三，大量数据正通过社交媒体、专业网站等渠道进入数字领域。在这里，与17年前的对比尤其深刻。但各种帖子背后的意图有很多。任何人都可以通过web浏览器访问这些数据——其免费可用性是值得称赞的——但其目标受众可能非常不同。在某些情况下，专家们希望向公众提供信息，但在另一些情况下，他们希望为他们之间正在进行的辩论作出贡献并激发辩论。这些目标是值得称赞和必要的，但它们并不总是和谐共存。
让我们看看每种情况下的一些例子。
过去几周，媒体上流传的最令人震惊的故事之一——尽管“危言耸听”可能是一个更好的词——表明，nCoV可能导致全世界6500万人死亡。专家们还远不能做出这样的预测，沐鸣测速尤其是那些在模拟数据背后的专家们。
该模拟是一项名为“201事件”的演习，于2019年10月为世界经济论坛和比尔及梅琳达·盖茨基金会组织，由流行病建模领域的领先专家之一约翰·霍普金斯卫生安全中心负责。目的事件的一部分201年提出一系列具有挑战性的场景不是在寻找世界末日,而是,正如约翰霍普金斯大学已经被迫澄清结果错误地拿起时,“强调防范和应对挑战,可能会出现在一个非常严重的流行病”。
该中心补充说:“尽管我们的桌面实验包括一个模拟的新冠状病毒，我们用于模拟该虚构病毒的潜在影响的输入与nCoV-2019不相似。”
约翰·霍普金斯的这一限定引出了数据集的第二个问题，以及数据集在何种情况下是指示性的而不是决定性的。
对于在网上关注nCoV-2109的媒体和大部分公众来说，另一组“令人担忧的”分析涉及nCoV-2019的所谓R0，即其基本复制数的符号。这给出了被感染个体将病毒传染给的平均人数的估计。但是，当前发布的数据背后的大部分即时意图再次被误解。
大约10经验丰富的团体发布R0估计,尽管第一件事要注意不仅是承认差异的方法(“工具是通用的,方法不是,”正如EDA的同事喜欢说),而且这些仍然早期结果基于早期的数据,没有同行评审的研究结果。此外，随着更多信息可用，这些组本身也在更新R0。沉重的警告。
就目前的情况来看,最重要的结论是来自一个共识范围,与异常值,这是2和3之间的R0 ncov - 2019是大于1,这意味着病毒继续传播,当局和医务人员应继续努力更好的公共卫生控制。更多确定的数据将逐渐出现(我在这里尽量避免详细说明，正是因为这个原因)，但这是目前从所有这些激增的数字中得出的主要结论。
最后，让我们看看所有这些信息共享、更改和定向的环境。
公众意识很重要。就目前而言，促进更基本的卫生是正在普遍传播的关于nCoV-2019的信息的主要目标。这就是你和我能做的。但是，在配备了web浏览器的情况下，易患妄想症的危险应该是显而易见的。
例如，现在在Twitter上，你可以跟随一群非常聪明的专家来跟踪和描述这些类型的疫情。他们中的许多人都在尽其所能地劝告人们不要误解他们的发现——他们当然不是在兜售“假新闻”。但你更希望他们不要花太多时间在这上面。
除了提供一个公共论坛外，社交媒体也是病毒学社区相互交流研究成果、数据和观点的有效途径。值得注意的是，与ncoe -2019的斗争在很大程度上是一场全球性的斗争，专家们不仅在中国，而且在全球范围内辛勤工作，所有人都试图将知识、专业知识和研究引入新的技术驱动的方法中。中国自己也在努力比过去更加积极主动地获取有用信息，让外国专家与之合作。但是您需要了解信息与信息本身同等重要的共享环境。
你可能认为这一切都是显而易见的。但看看正在蔓延的恐慌吧，在这种情况下，沐鸣测速地址引发恐慌的往往不是恶意(尽管有一些白痴)，而是误解。
咆哮了。最后，请考虑本系列接下来要考虑的一个更积极的方面。数字技术支持了医学分析领域的巨大创新，已经发生的技术已经建立了一个框架，它应该能够比过去更快更有效地缓解nCoV-2019疫情。
接下来，让我们看看这个框架是什么样的。