博兹曼-美国有多少人感染过COVID-19?蒙大拿州立大学的研究人员使用2009年H1N1爆发后收集的信息数据库，正在帮助人们更好地了解新型冠状病毒的传播。

位于农业学院微生物与免疫学系博兹曼疾病生态实验室的研究员亚历克斯·沃什伯恩(Alex Washburne)本周在《科学转化医学》杂志上发表了有关该主题的论文。该论文使用了ILINet的数据，该数据由疾病控制与预防中心(Centers for Disease Control and Prevention)在2010年建立，该数据库对患有流感样疾病或ILI的医疗诊所的患者进行计数。用于识别趋势的那种类型的数据收集称为综合监视。

类似于流感的疾病包括许多带有类似于季节性流感症状的感染，例如发烧，咳嗽和喉咙痛。流感样H1N1和非流感样疾病如COVID-19都属于这一类。沃什伯恩说，监测ILI诊所就诊的趋势可以帮助更好地了解COVID-19在美国出现初期的传播速度和范围。

与宾夕法尼亚州立大学和康奈尔大学的研究人员合作，Washburne检查了过去十年中每周报告的ILI访问次数，并将这些历史趋势与2020年3月期间的此类访问进行了比较。他们确定了2020年3月ILI访问的激增，与区域增长相提并论。在COVID-19的情况下。

通过检查ILI数据以及已知的COVID-19区域患病率，Washburne和他的合作者确定，可能有很多最初并未被确定为冠状病毒疾病的病例。

Washburne和他的同事估计，在3月初没有诊断出多达87%的冠状病毒病例，根据3月ILI的额外访问量，这可以转化为约870万人。3月下旬，ILI的激增迅速减弱，导致研究人员得出结论，因为在数据库中记录的ILI报告较少，因此可以识别出更多的COVID-19病例。

沃什伯恩说：“早期似乎病例发现率很低，但是随着时间的流逝，情况发生了变化。”“到三月的最后一周，随着越来越多的测试进行，该病例的发现率大大提高了。”

Washburne说，这对寻求预测和为未来流行做好准备的科学家来说是个好消息。通过十年的ILI数据收集已建立了基线，该基线可用于及早发现偏离年平均水平的ILI异常波动。

Washburne表示，随着有关COVID-19的大量研究都在大流行中展开，这样的症状监测显示研究人员和医学界有一个更大的故事。结合COVID-19测试工作和血清学调查(旨在确定对疾病具有免疫力的人群的比例)，这种类型的数据收集和分析可以阐明一个难题，有助于概述我们对冠状病毒的理解。他说，整体而言，同时也提供了对未来潜在流行病的见识。