美國實際的新冠肺炎患病數估計有多少? 預計最終會到多少? 疫情何時能結束?
數據不實的情況下急需對未來有較清晰的把握，請預測美國最終會有多少病例
這是我3月7號用8個數據做的數據預測，預測的結果很不樂觀，月底人數就會達到22萬。
但是，真實的情況可能更糟糕，到了3月15日，我已經有了16個比較可信的數據點，用這16個數據再做預測
月底就會達到34萬人。
由此可知，情況絲毫沒有好轉，相反還在惡化。3月13日特朗普宣佈國家進入緊急狀態，提出了一系列方案，從法律層面給在家隔離，和加大檢測力度，以及稅務減免等開道。但是政策制定和落實依然需要時間。
更加不容樂觀的情況是截至到3月13日，根據美國CDC的數據，美國僅僅測試了19700個樣本（3004人確診），由於有的人需要多次檢測所以也即是說實際被檢測的人數比這個數字還要少（消息來源見下鏈接）這種檢測力度相比起韓國一天一萬樣本的檢測，簡直是太過於小兒科。
Coronavirus in the US: Map, case counts and news?www.livescience.com
如果國家政策有效，那麼確診病例的增長將會從指數增長變成線性增長而後斜率越來越低出現拐點，最後緩慢下降。目前的情況是，從3月7號到3月15日，病例增加依然符合指數模型，而且增長速度更快。也就是說，整整8天，完全沒有任何有效的作為。
由於美國是一個聯邦政府，各個州的獨立性非常強。這也就意味著落實一項政策所需要的時間會更久，此外由於每個州執行力度的不一致，很有可能發生的情況是按住葫蘆，起來瓢。紐約州控制住了，新澤西州又起來了。而後又因為人口的流動，導致疫情無法被有效控制。
以目前的情況來看，如果沒有特效藥，沒有疫苗，而且氣溫回暖也幫助不大，那麼美國的新冠肺炎規模會非常大。在沒有人為干涉的情況下，即便是用我之前較慢的那個增長模型，到4月28日將會有3億5千萬人感染，也就是說全部美國人都會感染。這個數據的意義是在說明，給出了最壞的下限，也就是說，如果美國政府不做出必要的反應，那麼45天就可以感染全部美國人！
實際情況肯定不會那麼糟糕，按照正常情況，在一系列政策出臺後，指數增長的那個係數會逐步變小最後變成0達到頂峯而後下降。我觀測了武漢的數據，記住這個數據不是累加的病例數而是每日增長的病例數也就是說它是「加速度」。這個數據顯示從武漢封城後16天，新增病患達到巔峯。（注意：因為2月12日統計方法發生變化導致一日暴增1萬多例，因此該數據不具備參考性）
我們假定美國政府的政策也行之有效，假定16天就可以讓病患增加數量達到最高，在最理想的情況下，也就是最樂觀的情況，美國新冠肺炎的增長趨勢如下：
也就是說，在4月9日達到巔峯，約4萬5千人感染4月底得到控制。
但是，如我所說，美國行政效率遠遠低於中國。所以我修正了模型，做一個大膽的預測如下，在4月26日，病例達到41萬人才算達到高峯，而後在5月底疫情得到很好的控制。
當然由於本人水平有限，許多關鍵點存在主觀性的假設，這個預測只能當作一個參考。最有可能的是，美國的疫情會介於我所給出的最好與最壞的情況之間。
最新更新時間：4-12上午11:00（美東時間）
原文章鏈接：
雨灰灰：半經驗方法分析與預測美國新冠肺炎確診人數增長趨勢（純屬娛樂）?zhuanlan.zhihu.com
太長不看版： 1）美國近期的新冠病毒確診數一直較符合指數增長趨勢。通過曲線擬合併通過基本的遺傳病傳染模型可推算出基本傳染數R0≈e=2.72，以及時代間隔k0≈2.83。據此所建立的指數模型能夠連續多天較準確預測未來短期的確診總數。
2）若通過所謂的羣體免疫法來對抗新冠病毒，則至少需要感染全美63.2%（將近2.1億）的人。而進一步的數值計算表明最終的感染數甚至遠超這一值。
3）通過SEIR模型的模擬分析得知全美最終的感染人數可能達到75-150萬之多，死亡人數可能達到7.5萬-11.25萬。預計拐點時間（指每日新增確診數總體不再增加的時間）將會在4月12日-4月19日到來。
美東時間4-12日上午更新：
時間過得真快，已到了之前理論預測的拐點附近，來看看近期的全美確診數以及死亡數的log曲線：
由確診數的增量曲線可以看出，近期單日新增數逐漸被flattened，不再顯著增加，因此目前總確診數的增長模式已經進入線性階段，脫離了指數階段，看上去好像是一個好的兆頭。因此，可以說明之前對於拐點的理論預測還是有一定的準確度，而真正的拐點可能在下週（starting 4-13）會明顯的體現。此外，從死亡數的曲線來看，似乎每日新增死亡也有所放緩，但考慮到死亡數發展較確診數有一定的滯後性，平均滯後時間大約為7-10天（即從確診到死亡的平均時間），因此新增死亡數的拐點可能會在下下週（starting 4-20）纔到來。
在先前的模型計算中，所得出的總確診數為150萬，目前看這個數字還算合理，但在預計死亡數時，由於是按2%的數據來計算，因而顯然有明顯的低估。目前全美的死亡率已經達到3.9%左右。如果考慮病例進一步增長對醫療負荷的進一步衝擊，死亡率會繼續上升。如果按5%的死亡率計算，總死亡數會達到7.5萬；如果考慮到未來醫療負荷的崩潰造成死亡率驟增（知乎上有人算出美國的醫療符合極限為83萬左右，似乎目前已逼近該負荷，但考慮到大多輕症都在家隔離，並非全部入院治療，因而該極限負荷並不會輕易達到），後期死亡率可能達到10%以上，取中間值7.5%進行計算，則得出死亡數11.25萬。因此，實際的最終死亡數可能在7.5萬-11.25萬之間。
儘管從新增確診和死亡數來看疫情有趨緩的跡象，但仍有一個令人十分擔心的數據，即目前的檢查陽性率，如下圖所示：
可以看出，目前全美的檢測陽性率仍處於高位，NJ更是達到了誇張的48.4%。但總體陽性率已趨於穩定，不再顯著增長，而總檢查量能也進一步提升，目前已達到15萬/d，因而我們也可期待在下週內看到陽性率的下降。
此外，我們也可以通過死亡數來簡要的推測7-10天前的實際確診數。具體操作如下：首先取4-11日的總死亡數20651，取死亡率4%，則得到7-10天前的預估實際總確診人數為516275人。對比7天前（4-4）的確診數313996，得到實際/通報值比為1.64；再對比10天前（4-1）的確診數267540，得到實際/通報值比為1.93；取中間值，可得到實際/通報值比為1.77，即當時實際確診數為通報值的1.77倍。用同樣的操作取計算近一週（4-11~ 4-4）的數據，得到的結果分別為1.77，1.99，2.03，2.05，2.04，2.03，2.10，2.19，總體隨時間逐漸下降，這也符合預期（因為隨著檢測量能的提升，總檢測比不斷增加，通報的確診數字會逐步接近實際值）。考慮到數據1.77對應7-10天前的實際/通報值比，而目前的實際/通報值比會進一步下降。如果按照1.5來計算目前的實際確診數，則4-11日的實際確診數為1.5×534361≈80萬，即目前實際確診數可能已經達到了80萬。
原答案：
3月19日晚上閑著無聊的時候，我打開手機瞄了一眼美國新冠肺炎確診人數的統計曲線，發現增長趨勢如圖：
看上去這個曲線好像很符合指數增長的趨勢，於是我把3月1日開始的確診數據提取出來放進Origin做了一個簡單的exponential growth fitting，得到了如下的結果：
這裡所用的擬合曲線方程形式為y=y0+A1*exp(x/t1)，圖中所得到的擬合方程為y=277.22+15.87*exp(x/2.815)。可以看出，該曲線與實際的數據點符合的相當好，說明美國的確診人數在近期一直保持了較為標準的自然指數增長。於是我鬥膽預測了下20日（也就是昨天）的確診人數可能會在19600左右：
結果到了20號：
說實話，我當時自己都驚訝居然能和擬合值預期符合的這麼好...於是我決定根據目前的數據再對這些數據進行進一步的分析。
首先注意到目前的病例數據的增長方式是指數形式，而在無幹預的理想狀態下，病毒傳播的增長方式也是指數形式（ 感謝 @李永樂老師 的科普 ）。於是我們可以假設目前美國的新冠病例增長情況近似為理想模式。這一假設雖然十分粗糙，且與實際應該不符合（考慮到檢測不足、誤診以及已有的疾病控制措施等非理想因素），但通過以下的簡單分析，我覺得仍然能夠為我們瞭解及大致估計美國新冠病毒的疫情走勢提供一定的參考。
首先我們需要使用病毒的基本傳播數R0的概念。R0值的定義為：
基本傳染數（Basic reproduction number）是在流行病學上，指在沒有外力介入，同時所有人都沒有免疫力的情況下，一個感染到某種傳染病的人，會把疾病傳染給其他多少個人的平均數。基本傳染數通常被寫成為R0。R0的數字愈大，代表流行病的控制愈難。在沒有防疫的情況下， 若R0 &< 1，傳染病將會逐漸消失。 若R0 &> 1，傳染病會以指數方式散佈，成為流行病（epidemic）。但是一般不會永遠持續，因為可能被感染的人口會慢慢減少。部分人口可能死於該傳染病，部分則可能病癒後產生免疫力。 若R0 = 1，傳染病會變成人口中的地方性流行病。
以上為維基百科對於R0值的解釋，總體應該算比較好懂。另一個需要引入的概念為世代間隔k0，簡單而言即為病毒由某一代傳染至下一代所需要的平均時間。於是在理想情況下，第k代病毒所能感染的人數為R0^(k-1)。於是對所有代的病毒感染數進行求和，得到：
(1)
當k較大時，最右的分子中的減1項可忽略。式（1）與上面的擬合曲線y=277.22+15.87*exp(x/2.815)均表示感染人數按指數形式增長，因此接下來我們考慮如何通過擬合曲線得到基本模型的參數。注意到擬合曲線中的自變數為天數n，而式（1）中自變數為k，即病毒世代數，二者之間可通過如下簡單關係進行代換：
(2)
式中k0即代表世代間隔。於是式（1）將變為如下的形式：
(3)
比較式3與擬合曲線，可以看出，自然對數底數e即對應於R0值，即R0=e=2.718，這符合其它資料中所提出的COVID-19的R0值的大致範圍（1.4-3.8）。而k0值即對應擬合曲線中的T1值，即K0約為2.815左右。更新20日數據後的T1擬合值大約為2.827，因而取K0=2.827。擬合曲線中的pre-exponential factor A1沒有太大意義，因為擬合是通過將3月1日定為n=1，3月2日定為n=2....這樣來進行擬合的，而改變各日期所對應的n值，A1也將變化，而T1值（即K0值）則保持不變。
通過以上分析可知，新冠病毒在美國的傳播目前看來仍有著較高的基本傳染數（2.718）以及極快的世代更新率（K0=2.827 天），這與先前美國政府漠視疫情，無法通過強力行政手段控制病毒傳播有關。為進一步分析病毒傳播的發展趨勢，我們首先計算在無幹預，無免疫情況下病毒感染美國所有人所需要的時間（這一情況實際不可能發生）。令總感染人數N=Nm=3.3億，我們得到：
(4)
即新冠病毒從開始指數傳播到感染所有人需要57天。考慮到20日時總感染人數約為19600，所對應的傳播天數n0約為29.5天，於是在理想情況下大約需要再過不到30天新冠病毒便能染遍全美.....當然這是不可能發生的，因為需要考慮感染後人羣的羣體免疫機智的存在。在考慮免疫的情況下，R0值將被限制，因此我們可以簡要的認為此時的有效R0值約為：
(5)
式中 P為免疫人羣比例，可表示為P=N/Nm, 其中Nm為全美總人口。為達到羣體免疫效果，必須要R0e&<1，可求得P&>1-1/R0=0.632，即起碼需要感染全美63.2%的人。
進一步分析可知，此時的總感染數方程可近似表示為：
(6)
該方程為一超越方程，難以求出解析解，可通過數值方法迭代求解。所得結果如下圖紅線：
可以看出，在考慮了免疫比例之後，感染全美所需的代數僅增加了約1代左右。這是因為直到第21代之後總免疫人羣比例P才能達到63.2%，從而使有效R0值減至1以下。然而在21代時，所積累的病例羣體已然太多，因而隨後總病例數仍會較快的增長至總人口數。
下面考慮美國後續防疫手段對病毒傳播的影響以及對後續確診數的簡要預測。一般而言，純指數增長僅出現在疫情發展的早期階段，而後續由於政府的介入以及民眾意識的提高，病例增長數會放緩。因此，我們考慮在3月20日之後由於各因素所導致的病例增長數的偏移情況。一個較為簡單的方法是引入抑制因子q，從而表示對R0值的削弱（即R0=&>R0(1-q)）。於是，修正後的病例增長方程如下所示（由於目前感染數仍遠低於總人口，因而不考慮免疫係數P）：
(7)
注意到在3月21日時，美國總確診數約為26850，已略微偏離由式（3）給出的單指數預期（N(29.5+1)=28179）。帶入21日的數據，可得到當日的q值約為0.128，即有效R0值降為R0(1-q)=0.872*R0=2.37。若保持該q值，則預計22日晚間全美確診數將達到N(29.5+2)=36430 人。但考慮到日趨嚴格的防疫措施，則q值在今日後仍會有提升。若取22日的q值為0.3，則當日最終確診人數將是約33707。因而估計明日（3月22日）的最終確診數會在34000-36000之間，拭目以待。
3月23日上午（美東時間）更新：截止昨日結束（3月22日）總確診數為約35200人，再次符合先前預期的範圍34000-36000，可見美國新冠肺炎確診數仍未脫離近指數增長趨勢。考慮到21日最終的確診人數為26902人，並且更取精確的n0值為29.47，我們將21日的q值修正至0.105，並計算出22日的的q值約為0.213左右。用同樣的方法預測3月23日的總確診數，不妨取當日的q值於0.25-0.35之間，計算得當日總確診數邊界約為41861以及45299，因此23日總確診數可能處於42000-45000之間。
3月24日凌晨（美東時間）更新：截止昨日結束（3月23日）全美總確診數為約46400人，略多於昨日42000-45000之間的預測值，但也相差不大，說明總體近指數增長的趨勢仍未改變。我們也可以通過上圖的log曲線看出從三月以來確診數增長為較標準的直線，從而進一步確認指數趨勢。昨日我預計23日全天的數據時，取q值最低為0.25，顯然這一取值仍過於樂觀。當然，這一差異也可能與某些州增大檢測量有關。通過計算得知23日對應的q值為0.196左右，比22日的值有所下降，這或多或少反應了目前問題的嚴重性。繼續計算3月24日的預測值，取q=0.25~0.35, 所得值分別為59750以及56801，因而預估24日的總確診數會達到57000-60000之間。
儘管該模型預測單日的確診值似乎比較有效，但感覺這個更像是數字遊戲，畢竟某個單日的q值只能靠預估，沒什麼物理意義。因此隨後我可能會更專註於後續病情總體發展趨勢的分析，包括脫離指數模式後的增長情況以及拐點的可能時間等。目前也想到了幾個方案，希望能進一步完善模型。此外，也會更新關於英國羣體免疫策略的簡要分析。由於星期二晚上要開組會（最近不務正業太久了，要被導師噴了 o(╥﹏╥)o），所以該部分內容可能會在星期三之後更新。
3月25日凌晨（美東時間）更新：截止昨日結束（3月24日）全美總確診數為約55240人，略低於昨日57000-60000之間的預測值。其原因可能與測試量有所下降有關，因為昨日已看到很多報道稱有部分地區已只檢測或優先檢測重症患者了。如此看來，目前仍像原來一樣機械預測下一日的總確診數似乎意義已不大。此外，由於3月23日的最終數據由46400例下修至46170例左右，而在昨日預測時使用的基準值是46400，因而也導致了預測值偏大。此外，注意到昨日新增確診數（9062）與前日新增（11106）相比有所下降，因而似乎可推測確診數可能已脫離強指數增長的階段（當然也可能是24日的確診值只是個outlier），進入線性增長階段，因而隨後可能需要進一步調整模型。但無論如何，目前看來全美確診人數在週五至週日超過中國成為世界第一的可能性還是相當大。
目前正在working on 預測增長趨勢的SEIR動力學模型以及結合現有模型進行分析，有望在明天推出一些新鮮的更有意思的結果 。現在實在太晚了，碎覺了先~(未完待續)。
3月25日晚上（美東時間）更新：
又到了更新的時間啦！今天要更新的是利用動力學模型對美國新冠肺炎疫情的大致預測。傳染病預測的動力學模型目前已發展的較為完備，常見的幾種包括SIS，SIR，SEIR等幾種。這裡使用符合新冠病毒特性的SEIR模型來進行分析。
關於SEIR模型的基本介紹可參考以下一些回答，寫的都非常好，這裡只簡要重述一下基本參數：
關於傳染病的數學模型有哪些？?www.zhihu.com
關於傳染病的數學模型有哪些？?www.zhihu.com
首先我們明確幾個索要研究的變數：
1）易感者（Susceptible）：表示有潛在可能受到感染的人，用S(t)表示；
2）暴露者（Exposed）：即指已被感染但未發病的人，用E(t)表示；
3) 感染者（Infectious）：已被感染並表現癥狀的人，用I(t)表示；
4) 抵抗者（Resistive）：感染後獲得抗性的羣體，包括痊癒以及死亡者，用R(t)表示。
在一般情況下，總可能易感人口N(t）= S(t)+E(t)+I(t)+R(t)=常數. 這四者之間相關聯的參數包括β, σ，γ等，均為各級之間的轉化率，總體結構如下框圖所示。
據此，我們可以寫出該系統的動力學方程：
(8)
(9)
(10)
(11)
式中μ 為擾動因子。
以上方程形式較簡單，通過簡單的編程並施加合適的邊界條件便可求解。由於近期疫情擴散迅猛，也引起了國內外諸多學者的注意，因而已經有很多的開源代碼流出，這裡使用了我們學校前段時間推薦的一個開源模型，做的那是相當的好（強烈建議有興趣的盆友上這個網站自己操作並計算一些案例），其鏈接（包括網頁以及code）如下：
網頁鏈接： https://alhill.shinyapps.io/COVID19seir/
源代碼鏈接：https://github.com/morgankain/COVID_interventions
我校COVID-19資源網頁：https://idea.rpi.edu/covid-19-resources
該模型中考慮的因素更為全面，將感染者組分為輕症（I1）、重症（I2）、危重症（I3）三組，並能夠更改潛伏期傳染參數。其系統流程框圖如下：
該系統的動力學方程即相應的參數如下：
此外，該程序還能夠考慮各種人工幹預對疫情發展的影響，包括考慮醫院的capacity對疾病傳播參數的影響，以及其他防疫策略對各參數的抑制。我們嘗試用該模型進行一下計算。首先輸入一些相關的參數：
（以下內容已於美東時間3-29日凌晨更新，先前結果計算應有誤 ~V~）
在這裡，幾個重要的參數包括：
1）疾病潛伏期（incubation period）: 字面意思，也表示從exposed到mild infectious所經歷的時間，這裡設為7天，符合先前的一些研究的數值；
2）重症（severe）及危重症（critical）比例：分別設為15%及5%；
3）危重症死亡率：設置為50%，因而總體的死亡率為50%*5%=2.5%；
4）輕症患者單日傳染速率：輕症傳染為主要傳染方式，設定為0.35/d（根據已有研究數據，在該網頁的source界面裏有提供）。
5）無癥狀傳染（pre-symptom transmission）：由於新冠肺炎在潛伏期即可傳染，因而需要考慮這一方面。一般而言，病毒需要在人體內達到一定的量才明顯造成人傳人，因此設定在出現癥狀前2.5天為無癥狀傳染期，該期間的傳染速率為0.2/d。
以上各參數應大多取於合理範圍內，若各位有不同意見可自行使用該模型調節參數重新計算。此外，另一個較為重要的參數為初始狀態下的易感人羣。由於美國總人口3.3億，在初始時總易感人羣佔比應較高，而後期由於民眾意識加強且防疫措施升級，易感人羣佔比將急劇下降。這裡設置總易感人羣為10%美國總人口，即3300萬人。
將以上參數輸入模型，得到無幹預理想情況下的感染人數變化曲線如下圖：
由圖可知，在疫情發展的前期總確診病例增速明顯慢於現實情況，這是因為該模型沒法考慮包括超級傳播者一類的明顯加速疫情傳播的非理想情況。可以看到，疫情發展到最終，大約會有3000萬人受到感染，這相當於羣體免疫的情況。即使按2%的死亡率，則死亡人數也會達到60萬之巨，這一數字甚至超過了美國二戰時期的死亡數字。因此，任何試圖通過羣體免疫來抵抗疾病的手段幾乎都是無稽之談。
需要注意的是在理想情況下，所有的感染者都是自由感染其它個體，無強制隔離等情況，因而和實際情況會相去甚遠。因此現在考慮實際情況下的疫情後續發展。考慮到目前（3月29日凌晨）總確診人數為12萬左右，並考慮由於檢查量有限帶來的差距，實際感染人數可能會兩倍起跳，達到24萬附近。因此，我們重新進行模擬計算，將初始感染人數設置至240000，並將各傳染速率削弱至原先的約30%左右，具體參數如下圖：
在此條件下所得的計算結果如下圖：
由圖可知，疫情發展到最後Recovered組內人數大約是31.5M, 則累計總感染人數約為33-3.15=1.5M，即150萬感染。這一數字相當驚人，考慮2%的死亡率，則死亡人數將達到3萬左右。Think about it......
我們也可以通過active infected case的增長情況來粗略判斷疫情拐點（這裡指每日新增案例開始下降的時間）的到來情況，如下圖所示，在14天附近，新增active case 的速度開始放緩。因而我們可期待在約兩周之後（即4月12日附近）美國單日新增確診數不再增加，疫情將迎來拐點。
以上部分即是利用模型進行的一些簡單計算，在實際情況下個人認為總確診數應該不糊達到150萬之多。因為模型的計算均認為全美各地的病毒傳播為均勻發生的，即無法考慮地區間的差異。由於新冠疫情主要在幾個地區集中爆發，因而在絕大多數其它地區病毒的傳播速率低於預期。在如紐約市的疫情中心附近，疫情的管制措施一般較為嚴格，因而會極大減緩病毒的傳播，而各防疫管制措施對各傳播參數的影響也很難量化。儘管如此，即使實際確診數為理論計算的一半，即達到75萬左右，也是十分誇張的情況，可以預想到美國各地的醫療系統必然崩潰，而死亡率也將節節攀升....因此各位在美同胞應時刻注意，多準備食物少出門，保護好自己~
此外，最近也注意到目前的死亡人數仍呈現出指數增長的趨勢。利用死亡人數，我們似乎可以通過什麼手段推測出先前階段的真實感染人數。這一部分內容之後抽空再補充。
H1N1，傳染性R0 1.2 - 1.6，在美國傳播一年，感染了6000萬人，直到疫苗出現。
在全球範圍內感染了傳到的國家24%的人口。
這個病毒的R0目前估算是2.X - 3.77，傳染性遠強於H1N1。目前美國的生物學家和醫學界一般是按照患者人數每6.2天翻番來算的。
2月份美國AHA的估算是爆發兩個月內感染9600萬人，注意R0還是取的2.5，翻番時間算的是7-10天
美國有多少我不知道，但是我知道川統領的女兒，伊萬卡?特朗普已經開始在家隔離了！
在與彼得會面之後的一天，伊萬卡在海湖莊園為準大嫂-金伯利·吉爾福伊爾慶祝了51歲生日。生日宴規格相當高，巴西總統雅伊爾·梅西亞斯·博索納羅也到場了。不過很快就傳出了博索納羅的新聞祕書法比奧·瓦金加藤(fabio wajngarten)病毒檢測呈陽性的消息，進而還有博索納羅也感染的消息。不過最新消息是，巴西總統的檢測結果已經出來，是陰性。
緊接著，敬愛的川統領在兩天內已經和兩名檢測呈陽性者參加同一個活動。當地時間週五（3月13日），特朗普宣佈國家進入緊急狀態，並斥資500億美元抗疫。
同時，他自己也表示將會接受新冠病毒檢測。這下，推特治國的夢想要成真了！
曾經的川統領給我們帶來了很多歡聲笑語，帶領著美國把中國的國際地位一次次的提高，是個好人啊！
不懂為啥他們不帶口罩 ，這次川統領要是不中，那不是頭鐵，是肺鐵啊！
老老實實戴口罩，現在疫情已經從國外往國內輸出了，真是三十年河東三十年河西。。。
京東、淘寶等平臺的醫用外科口罩匯總?shimo.im
戴好口罩，跟祖國一起見證中國崛起！
中國峯值檢測量是45000/日。
義大利現在的日檢測量是4000。
你再看看義大利現在都已經快一萬確診量。
你再想想米國會是怎麼樣？
啥一週檢測一百萬樣品，這種吹牛不上稅的話，根本就是笑話。
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