3月25日，Science期刊发表了题为“Mathematics of life and death: How disease models shape national shutdowns and other pandemic policies”的新闻文章。
疾病模型会影响国家采取的封锁和防控措施
目前，荷兰选择实施一套比大多数西欧国家更为温和的措施，关闭学校和餐馆的时间很晚，而且还没有下令全面封锁。在3月16日的一次演讲中，总理Mark Rutte拒绝了“无休止地遏制病毒”和“彻底关闭国家”的说法，相反，他倾向于在有严重疾病风险的人群中“控制病毒传播”的做法，同时确保卫生系统不被COVID-19患者占满。他呼吁公众尊重荷兰国家公共卫生与环境研究所（RIVM）的首席流行病建模师Jacco Wallinga团队的计算机模拟结果。该团队的模型预测表明，荷兰需要住院治疗的感染人数将在本周末逐渐减少。但如果这个预测是错误的，那将如意大利和西班牙的情况一样不幸，荷兰的重症监护病房可能会供不应求。
在过去两周里，这些数学模型在英国的疫情防控中的影响力显而易见。基于帝国理工学院的一个研究小组的部分建模工作，英国政府最初实施的措施比许多其他国家少。专家小组说道，按照中国最初全市范围的封锁和学校关闭措施，一旦措施取消，将导致第二次大规模的流行病。他们预测，不太严格的控制措施仍会降低疫情的峰值，并使反弹的程度降低。然而，3月16日，帝国理工学院发布了一个经过大幅修订的模型，基于英国和意大利的最新数据得出结论，即使是高峰期减少，也将使重症监护床的容量达到之前估计的两倍，让人无法承受，唯一的选择是全力以赴采取控制措施。因此，英国政府在几天内改变了方针，宣布了严格的封锁。
避免教科书式模型预测，要根据实际情况调整模型和判别结果
建模背后的科学并没有争议，但模型的结果会因病原体和受影响人群的特征而有很大的不同。由于导致COVID-19的病毒是新病毒，建模者需要估计关键模型参数。例如，分段模型假设人口是均匀混合的，这对于荷兰这样的小国来说是一个合理的假设。而其他研究小组不使用分段，而是模拟数百万人的日常交互，这样的模型则能够更好地应用于描述较大的异质国家，比如美国，或者整个欧洲。尽管如此，不同模型仍是会产生截然不同的结果。世卫组织呼吁COVID-19建模者比较战略和预测结果，这对减少决策者难以处理不同模型之间的差异有很大帮助。
预测模型结果的准确性仍是较大问题
约翰斯•霍普金斯大学健康安全中心的流行病学家Caitlin Rivers称，美国疫情模型研究的主要参与者大多是在政策上几乎没有什么作用的学者。她主张建立一个类似于国家气象局的全国传染病预报中心，如果研究者们能与政府部门在现场、与决策者并肩工作，预测效果会更好。
很多事情是模型无法捕捉到的。比如，模型无法预料和考虑一种更快、更简单的检测方法或者一种有效的抗病毒药物的出现对疫情的影响。且大多数模型也没有考虑社会隔离对公众的影响。科学家表示，政策制定者过于依赖COVID-19模型。现在不确定理论模型是否会在现实生活中发挥作用。政治家们如果过度相信这些模型是很危险的。
长期封闭以减缓疾病的发展，会产生灾难性的经济影响，并可能破坏公共卫生。有人称流行病模型并没有解决经济后果，可能应该与一些经济建模者合作，并尝试将其纳入考虑范围。
