其實絕大多數人很怕數學，看到數字就頭大，除了別人給我們的簡單數字之外。像最近台灣柯文哲市長，前柯文哲教授講的6萬人過世。仔細聽電視訪談，他確實沒講這波疫情下來，但是疫情期間，這種含糊的發言，即使不是胡言亂語、意圖一鳴驚人，也應算妖言惑眾、製造恐慌吧？
我們還是談點數學吧！我替大家算，去年五月底感染人數約400人，下圖可以看出，死亡率最高峰落在6/11左右，約兩周之後，7天平均值28人。算下來，COVID-19 原始株染疫高峰的死亡率是7%，每一千個死7個。
這個高峰期的數字跟最後確診的死亡率不同，最後的數字是4.5%，每百人確診約死亡4.5人。當時最常被提到的是我們的確診死亡率太高，相較其他國家，高到讓有些人質疑台灣的醫療水準。當然有很多因素可以造成偏高的死亡率，包括確診未被診斷出來的黑數，還有染病的年齡分布。
這一波疫情的死亡率呢？疫情之後一周的死亡率高峰應該在千分之7
日星韓這一波的Omicrone疫情，請參看「黃偉俐觀點：新冠疫情可以放手嗎？從日韓星經驗看台灣該怎麼做？」
文章裡面有一個圖表，是我根據約翰霍普金斯的資料整理出來，從感染高峰到死亡高峰的時間，還有死亡比率。這個數字可以提供醫療跟殯葬量能的參考之外，還牽涉到一個社會的恐慌指數。可以看到除了日本之外，其實星韓相去不遠，這個差異除了確診黑數之外，或許跟日本第三劑疫苗施打不普及有關。
這一個資料可以提供非常好的參考價值，不管是醫界，或一般民眾：
1. 感染高峰到死亡高峰約1個禮拜
2. 死亡高峰的平均死亡人數，約是感染高峰的0.7%，千分之7，跟台灣去年相比只有1/10
那台灣這一波疫情會如何呢？目前疫情剛起，還不到可以做結論的時候，看起來很可能也約在千分之1上下。疫情的分析千頭萬緒，病毒會變種，感染的族群也會改變，疫苗的施打更是一大變數。真正的專家們請勿字斟句酌的挑毛病，這是看趨勢，我們無法控制真正的外在變數，只能就手邊資料綜合分析。
現在的韓國為什麼可以、敢快速放寬？說穿了，是因為確診死亡率應該低於千分之1
韓國3/17疫情最高峰，超過40萬人卻單日確診，一周後千分之7死亡率。4/20號感染人數約10萬人/天，5/1平均死亡人數約100人，確診死亡率只有約0.1%，從最高峰的千分之7下降到千分之1。
不少醫師在講，目前Omicrone的確診死亡率約相當於流感，老實說這是專家們才能估計的，大家或許可以看看美國的流感數字做參考。
Omicrone應該是真的在流感化，但每1000個確診死一個，大家可以接受嗎？尤其死亡的絕大多數是老年人，可能就是自己的父母跟長輩。在跨國藥廠上班的時候，有人跟我講了一句話，覺得很受用：「醫師看的是一個一個的病人individual，但是藥物研究看的是群體population」。相同的，當大流行來到，政府應該看的是群體population，而不是一個一個死亡的案例。 （相關報導： 夏珍專欄：陳時中的選舉美夢VS.台灣的防疫噩夢 ｜ 更多文章 ）
老年人不管在甚麼疾病、接受手術，其死亡率都是最高的，流感也不例外，但是我們卻要「一個都不能少」。老年人的生命真的比年輕人的未來重要嗎？要口罩繼續戴多久？要恐懼持續到何時？
