Hiroshi Nishiura教授是东京大学医学研究生院的副教授。在帝国理工学院、TuebEnEN大学（德国）、乌得勒支大学（荷兰）和香港大学的不同传染病模型组工作10年后，他于2013回到了日本，启动实时流行病建模单元，开始建立研究能力，并利用数学模型加强与政府实体的合作。
他的研究兴趣涉及传染病的统计流行病学、传染病传播动力学的流行病学建模和生物数学公式。
他旨在通过整合各种数学模型和经验观测数据来回答与政策相关的问题。他是这本书的主编理论生物学与医学建模是一份开放获取、同行评议的在线期刊，采用了“生物学”的广泛定义，重点关注与生物学和医学发展相关的理论思想和模型。
目前最大的流行病是什么？
目前最严重的流行病是自1981年以来持续增长的艾滋病。在许多工业化国家，艾滋病毒感染已逐渐得到控制，但仍有一些国家的艾滋病毒发病率稳步增长。
撒哈拉以南非洲国家的疫情特别严重，尽管正在进行的“检测和治疗”战略，即联合国艾滋病毒/艾滋病规划署（艾滋病规划署）推动的扩大诊断和治疗，刚刚证明在非洲非常成功。
除了艾滋病毒/艾滋病之外，我们必须记住，观察最近出现的流行病的时间比以前缩短了。此外，最近新出现的疾病爆发的增长速度远远快于艾滋病毒/艾滋病和结核病等慢病。
随着人类在自然环境中接触动物宿主的机会比以往更多，并且由于国际旅行的加剧，接触新出现疾病流行病的机会随着时间的推移而增加，流行病的传播速度也比过去更快。考虑到这一点，埃博拉病毒在西非的流行无疑是21世纪头20年对人类的最大威胁。
你认为下一次流行是什么？它可能来自哪里？
我们之所以没有一个清晰的概念，是因为人们对野生生物中微生物的生态学了解甚少。
我不知道什么病原体可能会引起下一次社会关注的流行病。这可能是由已知的病毒引起的，但也可能是由一种完全未知的新细菌引起的。我们之所以没有一个清晰的概念，是因为人们对野生生物中微生物的生态学了解甚少。
与其只研究人类的传播动力学，还不如通过阐明病毒或细菌新致病株出现的机制，大大改进许多疾病预测。出于类似的原因，人-动物界面，即病原体从动物向人类传播的机制，也刚刚开始被认真探索。
不仅在人类中开展有效的疫苗接种活动，而且为了更好地理解新的人畜共患病的出现，数学模型发挥了巨大的作用。我将高度评价未来的建模研究，这些研究侧重于动物水库，有助于我们理解野生动物和牲畜。
我们如何应对流行病？
防治流行病的对策可分为具体措施和非具体措施。具体干预措施包括使用抗生素/抗病毒药物和疫苗。它们可以非常特异地直接作用于病原体或诱导特异性免疫，目前已通过流行病学研究证明，经批准的特异性干预措施都是有效的。
然而，必须在任何流行病发生之前准备好具体的干预措施，而通常情况是，造成即将到来的流行病的未来毒株仍然未知。在大流行性流感的情况下，在新毒株出现和分离后，需要至少6个月才能生产大量疫苗。
非特定干预措施包括病例隔离、接触者追踪和隔离。行为干预和所谓的“社会距离”，如学校关闭，也被归类为非特定干预。由于非特异性，这些应对措施适用于多种疾病，例如埃博拉病毒病，尤其是在缺乏具体应对措施的情况下。
然而，非特异性(非药物)干预措施的定量证据通常非常缺乏。在过去十年中，我个人对衡量非药物干预措施的有效性非常感兴趣，但甚至还没有达到目标的一半。
全球旅行是否将局部疫情转变为流行病/流行病？我们如何控制这一切？
毫无疑问，全球旅行加速了新出现传染病的国际传播。这一点得到了航空旅行网络数据与流行病模型在预测流行病的地理/全球传播方面的成功支持，这些流行病包括2002-3年的严重急性呼吸系统综合症(SARS)和H1N1-2009年流感。
全面旅行限制（不是部分限制）可以有效地延缓疫情，但很难完全切断两国之间的沟通。
一个相关的问题是，人工控制这种全球传播的希望不大。在出入境时对航空公司乘客进行检查的效果已被证明是有限的，而且很难证明这种检查的成本和努力是合理的。
完全旅行限制（而非部分限制）可以有效地延迟疫情（例如埃博拉病毒病），但很难完全关闭两国之间的通信，并且这种对策（即完全关闭边境）可能没有充分的理由。
专家们目前认识到，我们必须面对来自世界任何地方的任何传染病的危险，而不是打算控制国家间的传播。也就是说，每个国家/社区不应期待边境管制发现和保护社会，而应具备良好的监测能力，如有必要，应及早发现由输入引起的小规模疫情，并在当地加以控制。
你对预测流行病的技术进步有什么看法？
在预测方面，传染病模型在预测过去的流行病方面很少成功。这在一定程度上是因为，与其他预测应用相比，公众对我们的预测的期望太高，例如，与预测明天或后天的天气预测相比，流行模型通常预测一只蛾子甚至一年后。
另一个问题是，在传播动力学的许多方面存在异质性，这增加了不确定性。例如，基于1988年的研究得出的2000年艾滋病发病率的不确定性界限(例如95%的预测区间)是非常大的，因为最初很难看到流行病是否在异性恋人群中广泛传播。
在三个特别的技术课题中，在大幅度改进预测方面取得了很大的进展。
此外，在三个特定的技术课题中，在大幅改进预测方面也取得了很大的进展。首先，使用病原体基因组数据可以帮助识别动物中新出现的病原体菌株。使用数据挖掘或机器学习技术，从基因组数据中检测进化的早期特征已变得现实。
其次，检查航空运输网络数据并在该复杂网络上运行集合种群模型，结果表明，实时预测地理分布是非常可行的。
第三，越来越多的数学模型适用于经验数据，而以前无法量化的流行病动力学也变得可以量化。这一趋势当然得到了新的贝叶斯技术（包括粒子滤波和近似贝叶斯计算）传播的支持，但除此之外，我应该强调一个事实，即许多建模技术已经变得广泛可用（如反算技术和更新方程）。
你认为我们能在不远的将来成功地预测和预防流行病的发生吗？
我相信，我们最终将能够以某种可接受的成功概率预测新出现的流行病。这将极大地帮助相关的预防和控制项目。我们正朝着最终完全认识新出现的传染病的方向前进，而且，现有的疫苗可预防传染病的控制也在通过各自的免疫计划得到良好控制的道路上。
但是，我们应该始终考虑这样成功的未来的潜在缺陷。一旦一种严重的传染病从我们的社会中完全清除，人类易受感染的宿主就会对这种病原体完全无知。
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