对全球大流行新冠肺炎数据的深度分析揭示出重要发现

世界上每天都会产生大量关于这种全球大流行疾病的数据。尽管世界卫生组织（WHO）、美国疾病控制中心（CDC）、约翰.霍普金斯大学（Johns Hopkins University）和Worldometers之类的组织每天都在公布重要的统计数据，但是这些数据并没有以有效的方式进行分析，因此无法提供见解。

COVID-19的全球大流行是一个复杂的系统，涉及到生物学、人类行为、企业和政府，并且受到医疗保健、经济、治理和地缘政治等因素的影响。先进的分析方法能够帮助提高经济、社会和地缘政治的稳定性。Deep Knowledge Group开发了高级分析框架来分析这些数据。分析的结果以国家/地区排名的形式排列，帮助各国人民和政府做出明智的决策，最大限度地帮助人类获得有益的结果。

当这种大流行疾病的严重性日益凸显的时候，Deep Knowledge Group开始将其现有的分析框架用于全球COVID-19大流行领域的分析，这些分析框架以前用于一些复杂的领域，例如人工智能新药研发和NeuroTech等。一个专家团队收集并分析了全球200个国家/地区生成的数据。他们于今日发布了对60个国家数据的深度分析结果。为了用一种实用的方式表达他们的发现，分析人员们开发了一个排名系统。作为一种工具，企业和政府可以利用这个排名系统辅助决策，并且可以协助做出相应以最大化健康、经济稳定，并帮助社区重启。在未来几个月内，他们将对这种分析方法进行调整，以进行高级和定性评估，并且将利用人工智能技术，以最有效的方式分析这些数据。

COVID-19分析框架图

COVID-19的复杂性要求复杂的分析

COVID-19分析框架旨在评估各国不断变化的情况，这些国家都在努力减轻病毒对国民健康和经济的影响。分析框架使用了大数据分析的方法，对相关参数进行量化。通过对这些数据进行实际的比较，就可以为决策者提供实用的决策工具。这些分析基于事实，不含偏见，并可以免费使用。专有度量和分析技术可能只会提供给相关组织和主管政府机构。

分析显示，一些国家在早期抗击COVID-19方面卓有成效。这些国家将重点放在早期预防方面，在确诊病例数超过50,000之前就采取隔离措施，并且使用有效的方法治疗已经住院的患者。例如，中国和德国两个国家就非常迅速地及早采取了紧急行动，遏制病毒的扩散并提高医院的收治能力。他们使用了人工智能、机器人技术、大数据分析等各种技术，并且结合运用了医疗和以复杂方式构建的保健管理技术。

评分和方法

Deep Knowledge Group最近发布的COVID-19国家健康安全性排名吸引了公众的极大兴趣。以色列总理办公室、以色列外交部以及以色列总理本杰明.内塔尼亚胡本人都认可了这一排名。

每个国家均按照定义明确的方法进行评分，并根据评分进行排名。每个排名都被赋予了特定的权重或重要性因子，以作为专有分析方程式的输入。这些数学排名框架是在过去五年中开发的，被用于高度复杂和多维的行业和领域，包括人工智能新药研发领域等。这些框架旨在快速、自适应地评估各国在减轻病毒对健康和经济冲击方面工作的状况。除了每周更新国家排名之外，Deep Knowledge Group还计划定期发布新框架，对国家在经济脆弱性、地缘政治风险以及危机可能带来的不平等利益等其他方面进行排名。

安全性排名框架

COVID-19安全性排名框架对COVID-19大流行期间各个国家的健康和安全水平进行评估。该框架对来自超过200个国家/地区的数据进行了分析，最终将60个国家/地区纳入了排名。该框架使用了四大类24个特定的参数对这些国家进行了评估：隔离效率、政府管理效率、监控和检测以及紧急情况处理准备情况。安全和风险性排名考虑了COVID感染防护、死亡率和患者负面结果、隔离方法以及感染监测、监测和管理等指标，并且包含了最广泛意义上的安全性和稳定性因素，包括避免这种大流行病造成健康范围之外的极端负面结果等因素。

无法消除这种流行病的国家可能会引发一系列事件，从而给整个国家及其地理和经济意义上的邻国带来负面后果。我们见到ISIS在叙利亚已经造成了这种情况，该组织的活动导致大量难民涌入欧洲。因此，在制定安全性和风险性排名时，考虑了与国家稳定和抵御负面经济、地缘政治影响的因素。

该框架具有24个参数，分为4个主要类别：

1. 隔离效率

2. 政府管理效率

3. 监控与检测

4. 紧急情况处理准备

风险性排名框架

COVID-19风险排名框架根据各种医学和非医学因素对各个国家的风险性进行评估，包括感染风险、医疗、死亡和持久健康状况以及该国由于这种大流行疾病造成经济、生活质量和地缘政治问题的风险。该分析框架可以用于提供信息，帮助人们了解哪些国家的公民最有可能在COVID-19大流行期间被感染，并且分析会影响一般安全、健康和生活质量的所有因素。该框架使用了24个特定的参数，这些参数分为四个不同的类别：感染传播风险、政府管理、医疗系统效率和区域特定风险。

该框架具有24个参数，分为4个主要类别：

1. 感染传播风险

2. 政府管理

3. 医疗效率

4. 区域特定风险

COVID-19治疗效率排名框架

对各国在病毒传播监控等方面的工作进行评估，包括为了避免过度增加医疗系统负担，让公民获得所需的工具和信息，能够在家中处理非重症病例；处理重症病例的能力以及快速开发出先进的检测方法、疫苗和更有效的COVID-19治疗方法方面的进展。排名建立在评估的基础之上。主要分为四个类别：疾病监测、疾病管理、紧急治疗和治疗研发的新方法。

该框架具有24个参数，分为4个主要类别：

1. 疾病监测

2. 疾病管理

3. 紧急治疗

4. 治疗研发的新方法

欧元区安全性/风险性排名框架

COVID-19欧元区安全性/风险性排名框架是专门针对欧洲当前的特殊情况而设计的。特别关注了欧洲的独特特征，包括高度相互联系的经济体、高水平的供应链、游客流量以及关键热点地区的爆发等因素。

亚洲安全性/风险性排名框架

COVID-19亚太地区安全性/风险性排名框架采用了全球COVID-19国家安全性和风险性排名框架的修订版。鉴于该流行病起源于亚太地区，所以在COVID-19总的时间线上，该地区比其他国家提前了几周，因此应该特别注意该地区的独特特征。

鉴于这种大流行疾病史无前例的复杂性，Deep Knowledge Group决定调整其现有的分析框架，对这种疾病进行分析。这些分析框架之前已经用于长寿领域、人工智能新药研制、GovTech、NeuroTech和其他的一些行业和领域。新的排名是免费提供的，以便为各国政府、决策者和公众提供从数据中挖掘出的见解。希望这些信息能够帮助人们做出明智的决定，最大限度地帮助人类获得有利的结果。