2020年和2021年，COVID-19成为美国第三大死因。今年5月，美国跨越了100万已知COVID死亡的严峻里程碑。尽管目前死于该病毒的人数比今年冬天奥密克变异株高峰期或之前的几波疫情要少，但新的毒株仍在持续夺走生命。
随着大流行的持续，了解死亡人数以及谁最脆弱，对于努力避免进一步死亡仍然至关重要。为此，美国疾病控制与预防中心（CDC）最近更新了其用于处理全国死亡数据的所有软件。这项由机器学习等先进计算技术驱动的变革，有望为卫生官员和公众提供更及时的疾病信息。
乔治华盛顿大学全球健康助理教授Emily Smith说：“出生和死亡的户籍登记以及对死因的了解，对于一个健康系统的正常运作至关重要。这些信息有很多用途。”
她补充说，追踪社区的主要死因并确定死亡集中在哪里，有助于公共卫生官员分配资源。在COVID大流行这样的危机期间，及时获取信息尤为重要。但国家统计系统在处理和发布死亡数据方面一直很缓慢。今年早些时候，当美国死于该病毒的人数达到100万时，CDC的追踪器仍然滞后几周。
“如果数据不够及时，我们的态势感知能力就会因此下降一到两周，甚至可能三周。”
Robert Anderson，CDC国家卫生统计中心
Smith说：“有效的疫情应对就是及时地将正确的资源——无论是药物、疫苗还是预防项目——送到正确的人手中。“数据有助于我们做到这一点。”
CDC的这次升级代表着向前迈出的重要一步。Smith指出：“很高兴看到美国在这方面取得进展。“更透明、更快速的数据是一项了不起的进步。”
编码COVID-19
几十年来，CDC一直依靠计算机来分析死亡证明，并根据根本原因为每份报告分配四位数字代码，以便国家生命统计系统能够进行追踪。
然而，全国只有大约70%到75%的死亡证明可以自动编码；其余的需要人工审核，这意味着工作人员必须手动将死因输入系统。“当你每年处理200万到300万例死亡时，25%到30%的记录是一个相当大的数字，需要大量的资源，”国家卫生统计中心死亡统计处处长Robert Anderson说。
Anderson说，这个名为MedCoder的更新的死因编码系统，可以处理更大比例的记录：目前可以自动编码85%的记录，并且随着持续改进，“有潜力编码超过90%的记录”。他补充说：“这些记录可以在几分钟内自动编码，而人工审核可能需要几周时间。“这意味着信息可以更及时地获得。”
Anderson解释说，MedCoder比以往的系统更擅长处理医生、验尸官和法医在描述死亡原因时使用的术语差异。计算机为每条记录分配10,000种可能的死因代码之一。例如，当死亡证明中提到COVID时，它会选择U07.1。为了改进结果，Anderson和他的团队使用了机器学习技术，利用了十年来的全国死亡证明数据来训练MedCoder识别错误和其他异常。因此，当医生在死亡证明中填写“Coronavirus 2019”、“SARS-CoV-2”、“Delta variant”或其他疾病名称时，计算机仍将其编码为U07.1。Anderson解释说：“旧系统会说‘我在字典里找不到这个词’，然后将其转交给人工处理。”“[现在]计算机说‘好的，我知道该怎么处理它，也知道要分配哪个代码。’”
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根据该机构的网站，在6月6日至24日安装升级期间，国家卫生统计中心暂停了各州报告的死亡数据处理，并且没有刷新国家生命统计系统的公共页面上的COVID监测数据集。2022年早些时候的几周的统计数据可能会暂时看起来较低，因为系统正在追赶和重新处理这些记录。
Anderson说：“一旦我们清除了这个积压，系统将运行得和旧系统差不多。“我不想让人们担心我们现在发布的数据与之前发布的数据不具有可比性。它们是可比的；只是会更及时一些。”
死亡人数很重要
死亡证明很少提及死者感染的是哪种SARS-CoV-2变异株。但通过分析更精确的死亡数据中的模式，可以帮助卫生专家了解新毒株的危险程度——以及是否需要采取额外的预防措施。
Anderson说：“如果死亡人数在上升，就会增加紧迫性。“如果数据不够及时，那么我们的态势感知能力就会因此下降一到两周，甚至可能三周。”
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Smith说，更快速的数据也有可能让美国更早地认识到已达到100万COVID-19死亡。“拥有更好的实时数据，理论上应该在许多不同的层面上都很重要。“它关系到公众的认知；它关系到政治意愿。”
报告的死亡人数往往滞后于其他预警信号，例如COVID检测阳性率上升或住院人数增加。然而，这些衡量标准可能难以解读。住院人数的增加可能表明更多人病情严重，但可能无法完全反映问题的范围，因为并非所有重症患者都能获得医院治疗。
Smith说：“这些是更柔和的结果，同时包含了疾病的严重程度以及其他社会经济因素，而死亡是一个硬性结果。“死亡率是最终指标——它是黑白分明的。”
