数学模型“加盟”疫情防控 全面数据和国情知识是背后支撑

 人工智能技术     |      2020-03-27 14:06

导读:为了建立符合我国强有力的综合防控战略的突发传染病数学模型,有必要有了解我国国情的应用数学工作者的大力参与。只有这样才能避免不准确的结论。根据法新社最近的报道,近几十

为了建立符合我国强有力的综合防控战略的突发传染病数学模型,有必要有了解我国国情的应用数学工作者的大力参与。只有这样才能避免不准确的结论。

根据法新社最近的报道,近几十年来,人们将新型计算机处理器的强大功能与越来越复杂的数学模型相结合,以便卫生部门能够更好地了解疾病可能的传播风险、范围和速度。从新肺炎疫情爆发之初,这种病毒就已经在全世界广泛传播。各国科学家正在利用数学或统计模型,并结合最新的计算机技术来预测其发展、风险和相关的技术指标,包括流行高峰、拐点、最终感染和死亡人数等。

目前,根据疾病传播机制建立的各种传染病的数学模型和相应的理论分析已经非常成熟,并在抗击新冠状肺炎疫情中发挥了重要作用。

结合中国实际发展经典传染病模型

“在新的冠状肺炎疫情爆发后,受感染者需要经过长时间的潜伏期才能出现症状,然后进行诊断、隔离和治疗,最后康复。因此,现在众所周知的SEIR模型成为一个基本的模型框架,以便应用数学家能够根据现有的知识体系迅速获得相应的数学模型。”Xi交通大学数学与统计学院副院长肖告诉《科技日报》记者。

她提到的SEIR模型是传染病的基本数学模型之一。该模型假设人群分为4种类型,即易感人群,即潜在传染性人群。渗透者(暴露),即已被感染但没有症状的人;被感染,即感染后有症状的人;康复者,即康复后已经康复的人。

当然,需要根据不同传染病的传播机制合理选择不同的模型,如普通流感的SIS模型、急性传染病的SIR模型和有潜伏期的恶性传染病的SEIR模型。SEIR模型可用于预测特定地区的疫情、最大峰值和感染人数。然而,一个简单的模型必然无法解释中国复杂而不断完善的综合防控战略。肖强调,要为新皇冠肺炎疫情扩散的风险评估和决策机制提供强有力的帮助,必须创造性地构建符合中国国情的传染病数学模型。

“从2020年1月23日上午10: 00开始,武汉采取了闭城战略。随着全国范围内密切跟踪、隔离、自我保护、筛查和治疗措施的不断加强,我们可以说,传统的SEIR模式已经不能描述或完全描述我国采取的强有力的综合防控战略。有必要创造性地发展经典的SEIR模型,使其符合中国国情的防控策略。甚至决策执行和个人遵从等社会行为也可以量化和分析。”陕西师范大学数学与信息科学学院院长唐三义说:“需要强调的是,为了建立符合我国强有力的综合防控战略的突发传染病数学模型,我们必须有了解中国国情的应用数学工作者的大力参与。只有这样,我们才能避免不准确的结论。”


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