个人观点:不可以，新冠肺炎核酸检测，必要单独分开，才能达到高检测效率，将几份标本混合在一起，会有混合分不请，谁阳性谁阴性，这是一个错误的选择，低劣的想法。
印度方面的医学，也不是很先进，将几份标本混合检测，是想节约医疗成本，根本行不通，如用这一方法，会使更多人交叉感染。
德国方面，也是一个错误的选择，导致疫情感染大爆发，感染人数急剧上升。如果德国方面有这一黑科技，疫情就不会严重发展，早已得到控制。这些都是一些医生庸俗的想法，最终会失败。
结论：
这是“合并检测法”（pool test），在人数多的团体中，普查某种患病比率较小的疾病时，可以起到减少检测次数，节约检测试剂的作用。
首先说一下题目问题的来源。根据追溯可以查到这是环球网的报道：
当地时间13日，印度医学研究理事会发表公告，建议实验室在进行新冠病毒检测时，采用“合并检测法”。
印度医学研究理事会称，建议在患病率较低地区或对无症状人员进行社区调查取样时采用此方法。
其建议，合并检测5份样本，若结果为阴性，则证明所有5份样本为阴性，若为阳性，则进行进一步的分别检测，以提高检测效率。
在患病率较高地区，则不建议采取该检测方法。
将多个人的样本混合，然后放到一起检测，这背后是不是有很大的问题呢？
乍一听这个方法可能觉得很奇怪，但这的确是在缺少试剂，且需要检测的人数众多情况下一个非常棒的方法。
如果学习过概率论与数理统计，做过数学建模的朋友，应该见到过如下问题：
（解答参考了“概率论与数理统计题库”和“血样分组检验的数学模型”）
在人数很多的团体中普查某种疾病，为此要抽查N个人的血，可以有两种方法进行：
（1）将每个人的血分别去验，这就需 N 次
（2）按k个人一组进行分组，把从 k 个人抽出来的血混在一起进行检验。
如果这混合血液呈阴性反应，就说明k个人的血液都呈阴性反应，这样，这 k 个人的血就只需验一次。
若呈阳性，则再对这 k 个人的血液分别进行化验。这样，这 k 个人的血总共要化验 k+1次。
假设每个人化验呈阳性的概率为p，且这些人的试验反应是相互独立的。
（Ⅰ）设以k个人为一组时，记这k个人总的化验次数为 X ，求 X 的分布列与数学期望；
（Ⅱ）设以 k 个人为一组，从每个人平均需化验的次数的角度说明，若 p=0.1，选择适当的k，按第二种方法可以减少化验的次数，并说明k取什么值时最适宜．
问题分析：
本问题在现今医学研究、病毒检验等诸多医学问题中是一个很普遍的问题。由于进行某种疾病的调查需要大量的统计数据，为了提高检验的效率，以最少的检验次数达到最终的检验效果，就必然要面临如何对人群分组这个难题。
对血样分组检验建立数学模型，目的就是要找到一种最佳的分组方案，对于一个数量固定的人群（假定人群数量为N 人），我们在决定哪一种分组方案最好或者需不需要分组时，可以引入数学期望。
如果不分组，每个人都参加检验，则总共需要检验N次，如果分组后计算出平均检验次数小于N次，则认为分组比不分组好，需要分组;反之，则不需要分组。
在众多组合的分组中，哪一种分组计算出来的平均检验次数最小，则认为这种分组时最优的分组方案。这也是数学建模的基本思路。
问题解答：
根据题意，如果p=0.1 既该病在人群中的患病比率为10%的时候，理想情况下，4人一组检测会有最高的效率。
在实际情况中，p远小于0.1，但实际情况会更加复杂。
简而言之，印度采取合并检测法（pool test）方法，在当时的条件下，是一个科学有效的选择。
