世界上每天都會產生大量關于這種全球大流行疾病的數(shù)據(jù)。盡管世界衛(wèi)生組織(WHO)、美國疾病控制中心(CDC)、約翰.霍普金斯大學(Johns Hopkins University)和Worldometers之類的組織每天都在公布重要的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)并沒有以有效的方式進行分析，因此無法提供見解。

COVID-19的全球大流行是一個復雜的系統(tǒng)，涉及到生物學、人類行為、企業(yè)和政府，并且受到醫(yī)療保健、經濟、治理和地緣政治等因素的影響。先進的分析方法能夠幫助提高經濟、社會和地緣政治的穩(wěn)定性。Deep Knowledge Group開發(fā)了高級分析框架來分析這些數(shù)據(jù)。分析的結果以國家/地區(qū)排名的形式排列，幫助各國人民和政府做出明智的決策，最大限度地幫助人類獲得有益的結果。

當這種大流行疾病的嚴重性日益凸顯的時候，Deep Knowledge Group開始將其現(xiàn)有的分析框架用于全球COVID-19大流行領域的分析，這些分析框架以前用于一些復雜的領域，例如人工智能新藥研發(fā)和NeuroTech等。一個專家團隊收集并分析了全球200個國家/地區(qū)生成的數(shù)據(jù)。他們于今日發(fā)布了對60個國家數(shù)據(jù)的深度分析結果。為了用一種實用的方式表達他們的發(fā)現(xiàn)，分析人員們開發(fā)了一個排名系統(tǒng)。作為一種工具，企業(yè)和政府可以利用這個排名系統(tǒng)輔助決策，并且可以協(xié)助做出相應以最大化健康、經濟穩(wěn)定，并幫助社區(qū)重啟。在未來幾個月內，他們將對這種分析方法進行調整，以進行高級和定性評估，并且將利用人工智能技術，以最有效的方式分析這些數(shù)據(jù)。 

COVID-19分析框架圖

COVID-19的復雜性要求復雜的分析

COVID-19分析框架旨在評估各國不斷變化的情況，這些國家都在努力減輕病毒對國民健康和經濟的影響。分析框架使用了大數(shù)據(jù)分析的方法，對相關參數(shù)進行量化。通過對這些數(shù)據(jù)進行實際的比較，就可以為決策者提供實用的決策工具。這些分析基于事實，不含偏見，并可以免費使用。專有度量和分析技術可能只會提供給相關組織和主管政府機構。

分析顯示，一些國家在早期抗擊COVID-19方面卓有成效。這些國家將重點放在早期預防方面，在確診病例數(shù)超過50,000之前就采取隔離措施，并且使用有效的方法治療已經住院的患者。例如，中國和德國兩個國家就非常迅速地及早采取了緊急行動，遏制病毒的擴散并提高醫(yī)院的收治能力。他們使用了人工智能、機器人技術、大數(shù)據(jù)分析等各種技術，并且結合運用了醫(yī)療和以復雜方式構建的保健管理技術。

評分和方法

Deep Knowledge Group最近發(fā)布的COVID-19國家健康安全性排名吸引了公眾的極大興趣。以色列總理辦公室、以色列外交部以及以色列總理本杰明.內塔尼亞胡本人都認可了這一排名。 

每個國家均按照定義明確的方法進行評分，并根據(jù)評分進行排名。每個排名都被賦予了特定的權重或重要性因子，以作為專有分析方程式的輸入。這些數(shù)學排名框架是在過去五年中開發(fā)的，被用于高度復雜和多維的行業(yè)和領域，包括人工智能新藥研發(fā)領域等。這些框架旨在快速、自適應地評估各國在減輕病毒對健康和經濟沖擊方面工作的狀況。除了每周更新國家排名之外，Deep Knowledge Group還計劃定期發(fā)布新框架，對國家在經濟脆弱性、地緣政治風險以及危機可能帶來的不平等利益等其他方面進行排名。

安全性排名框架 

COVID-19安全性排名框架對COVID-19大流行期間各個國家的健康和安全水平進行評估。該框架對來自超過200個國家/地區(qū)的數(shù)據(jù)進行了分析，最終將60個國家/地區(qū)納入了排名。該框架使用了四大類24個特定的參數(shù)對這些國家進行了評估：隔離效率、政府管理效率、監(jiān)控和檢測以及緊急情況處理準備情況。安全和風險性排名考慮了COVID感染防護、死亡率和患者負面結果、隔離方法以及感染監(jiān)測、監(jiān)測和管理等指標，并且包含了最廣泛意義上的安全性和穩(wěn)定性因素，包括避免這種大流行病造成健康范圍之外的極端負面結果等因素。

無法消除這種流行病的國家可能會引發(fā)一系列事件，從而給整個國家及其地理和經濟意義上的鄰國帶來負面后果。我們見到ISIS在敘利亞已經造成了這種情況，該組織的活動導致大量難民涌入歐洲。因此，在制定安全性和風險性排名時，考慮了與國家穩(wěn)定和抵御負面經濟、地緣政治影響的因素。 

該框架具有24個參數(shù)，分為4個主要類別：

1. 隔離效率
2. 政府管理效率
3. 監(jiān)控與檢測
4. 緊急情況處理準備

風險性排名框架 

COVID-19風險排名框架根據(jù)各種醫(yī)學和非醫(yī)學因素對各個國家的風險性進行評估，包括感染風險、醫(yī)療、死亡和持久健康狀況以及該國由于這種大流行疾病造成經濟、生活質量和地緣政治問題的風險。該分析框架可以用于提供信息，幫助人們了解哪些國家的公民最有可能在COVID-19大流行期間被感染，并且分析會影響一般安全、健康和生活質量的所有因素。該框架使用了24個特定的參數(shù)，這些參數(shù)分為四個不同的類別：感染傳播風險、政府管理、醫(yī)療系統(tǒng)效率和區(qū)域特定風險。

該框架具有24個參數(shù)，分為4個主要類別：

1. 感染傳播風險
2. 政府管理
3. 醫(yī)療效率
4. 區(qū)域特定風險

COVID-19治療效率排名框架 

對各國在病毒傳播監(jiān)控等方面的工作進行評估，包括為了避免過度增加醫(yī)療系統(tǒng)負擔，讓公民獲得所需的工具和信息，能夠在家中處理非重癥病例;處理重癥病例的能力以及快速開發(fā)出先進的檢測方法、疫苗和更有效的COVID-19治療方法方面的進展。排名建立在評估的基礎之上。主要分為四個類別：疾病監(jiān)測、疾病管理、緊急治療和治療研發(fā)的新方法。

該框架具有24個參數(shù)，分為4個主要類別：

1. 疾病監(jiān)測
2. 疾病管理
3. 緊急治療
4. 治療研發(fā)的新方法

歐元區(qū)安全性/風險性排名框架 

COVID-19歐元區(qū)安全性/風險性排名框架是專門針對歐洲當前的特殊情況而設計的。特別關注了歐洲的獨特特征，包括高度相互聯(lián)系的經濟體、高水平的供應鏈、游客流量以及關鍵熱點地區(qū)的爆發(fā)等因素。

亞洲安全性/風險性排名框架

COVID-19亞太地區(qū)安全性/風險性排名框架采用了全球COVID-19國家安全性和風險性排名框架的修訂版。鑒于該流行病起源于亞太地區(qū)，所以在COVID-19總的時間線上，該地區(qū)比其他國家提前了幾周，因此應該特別注意該地區(qū)的獨特特征。 

鑒于這種大流行疾病史無前例的復雜性，Deep Knowledge Group決定調整其現(xiàn)有的分析框架，對這種疾病進行分析。這些分析框架之前已經用于長壽領域、人工智能新藥研制、GovTech、NeuroTech和其他的一些行業(yè)和領域。新的排名是免費提供的，以便為各國政府、決策者和公眾提供從數(shù)據(jù)中挖掘出的見解。希望這些信息能夠幫助人們做出明智的決定，最大限度地幫助人類獲得有利的結果。