Logistic模型是常用数学模型之一，可应用于流行病学领域．有学者根据公布数据建立了某地区新冠肺炎累计确诊病例数I（t）（t的单位：天）的Logistic模型：I（t）=(K)/(1+(e)^-0.23（t-53）)，其中K为最大确诊病例数．当I（t*）=0.95K时，标志着已初步遏制疫情，则t*约为（ ）（ln19≈3）A. 60B. 63C. 66D. 69

本题考查Logistic模型的应用，核心在于解指数方程并利用自然对数进行变形。关键点包括：

1. 将已知条件代入模型，建立方程；

2. 通过代数变形分离变量，转化为自然对数方程；

3. 利用题目给出的近似值（$\ln 19 \approx 3$）简化计算。

4. 代入已知条件
   当$I(t^*) = 0.95K$时，代入模型$I(t) = \frac{K}{1 + e^{-0.23(t-53)}}$，得：
   $0.95K = \frac{K}{1 + e^{-0.23(t^*-53)}}$

5. 化简方程
   两边同除以$K$，得：
   $0.95 = \frac{1}{1 + e^{-0.23(t^*-53)}}$
   取倒数并移项：
   $1 + e^{-0.23(t^*-53)} = \frac{1}{0.95} \implies e^{-0.23(t^*-53)} \approx 0.0526$

6. 取自然对数
   对等式两边取自然对数：
   $-0.23(t^* - 53) = \ln 0.0526$
   观察到$0.0526 \approx \frac{1}{19}$，因此：
   $\ln 0.0526 = \ln \frac{1}{19} = -\ln 19 \approx -3$

7. 解方程求$t^*$
   代入$\ln 19 \approx 3$，得：
   $-0.23(t^* - 53) = -3 \implies t^* - 53 = \frac{3}{0.23} \approx 13.04$
   最终：
   $t^* \approx 53 + 13.04 \approx 66.04 \approx 66$