傳染病模型研究與應用演講人：日期:目錄CONTENTS01基礎模型分類02理論框架構建03應用領域分析04傳播機制解析05數(shù)值模擬技術06模型發(fā)展前沿01基礎模型分類SIR經(jīng)典模型原理S類（易感者）在疾病傳播過程中，易感者是指未感染病毒但有可能被感染的人群。01感染者是指已被感染并有能力傳播病毒的人群，是疾病傳播的主要來源。02R類（移出者）移出者是指已康復或已死亡，不再參與疾病傳播的人群。03I類（感染者）SEIR擴展模型特征在SEIR模型中，易感者仍是未感染病毒但有可能被感染的人群。S類（易感者）潛伏期患者是指已被感染但尚未表現(xiàn)出癥狀，無法傳播病毒的人群。移出者是指已康復或已死亡，不再參與疾病傳播的人群。E類（潛伏期患者）感染者是指已表現(xiàn)出癥狀，并能傳播病毒的人群。I類（感染者）01020403R類（移出者）在SIS模型中，易感者指未感染病毒但有可能被感染的人群，與SIR模型類似。感染者是指已被感染并有能力傳播病毒的人群，與SIR模型類似。SIS模型的特點在于感染者康復后不會獲得免疫，可以再次被感染，這與SIR模型有顯著差異。SIS模型中，病毒能否持續(xù)傳播取決于有效傳播率與恢復率的比值，即傳播閾值。SIS重復感染模型S類（易感者）I類（感染者）重復感染傳播閾值02理論框架構建微分方程建模方法微分方程在傳染病模型中的應用SIR模型、SIS模型等基于微分方程構建，通過設定狀態(tài)變量和參數(shù)，描述傳染病在人群中的傳播過程。微分方程建模的優(yōu)點微分方程建模的局限性能夠反映傳染病傳播的內在機制和動態(tài)特性，具有較高的預測精度。對于復雜傳播機制和多因素影響的傳染病，建模難度較大，且需要較多的數(shù)據(jù)支持。123參數(shù)定義與閾值分析參數(shù)定義根據(jù)傳染病的特點和傳播機制，確定模型中的參數(shù)，如傳染率、恢復率、死亡率等。01閾值分析通過分析參數(shù)的取值范圍，確定傳染病傳播的關鍵閾值，如基本再生數(shù)R0，以評估傳染病的傳播風險和控制效果。02通過求解微分方程，得到傳染病在長時間傳播后的穩(wěn)定狀態(tài)，即穩(wěn)態(tài)解，以預測傳染病的最終趨勢。穩(wěn)態(tài)解穩(wěn)態(tài)解與相空間分析在相空間中繪制傳染病的傳播軌跡，分析傳染病的傳播特點和趨勢，為制定防控策略提供依據(jù)。相空間分析03應用領域分析疫情傳播趨勢預測疫情模型構建基于傳染病傳播機制和影響因素，構建數(shù)學模型預測疫情發(fā)展趨勢。01疫情風險評估評估不同傳播速率、不同控制措施下的疫情風險，為應急響應提供科學依據(jù)。02疫情預警系統(tǒng)實時監(jiān)測疫情數(shù)據(jù)，運用模型預測未來疫情規(guī)模，及時發(fā)布預警信息。03防控策略效果模擬防控資源優(yōu)化模擬不同防控策略對疫情傳播的影響，評估干預措施的效果和可行性。應急預案演練干預措施評估通過模擬不同防控策略下的資源消耗和效果，優(yōu)化資源配置，提高防控效率。利用模型模擬疫情暴發(fā)情景，檢驗和演練應急預案，提高應急響應能力。公共衛(wèi)生政策驗證政策效果評估模擬公共衛(wèi)生政策實施后的傳染病流行情況，評估政策的實施效果。01利用模型預測不同政策方案可能產(chǎn)生的公共衛(wèi)生影響，為政策制定提供科學依據(jù)。02公共衛(wèi)生資源配置通過模型分析，確定公共衛(wèi)生資源在不同地區(qū)、不同時期的合理配置方案。03政策制定輔助04傳播機制解析接觸率描述感染者與易感者之間接觸的頻率，是決定疾病傳播速度的重要參數(shù)。傳播概率指每次接觸后，易感者被感染者傳染的概率，與傳播途徑、病原體數(shù)量等因素有關。潛伏期病原體侵入人體至出現(xiàn)明顯癥狀的時間，期間感染者可能無癥狀但具傳染性。治愈率與死亡率治愈率反映醫(yī)療水平，死亡率反映疾病嚴重程度，均影響傳播進程。接觸傳播動力學參數(shù)基本再生數(shù)計算原理基本再生數(shù)（R?）描述在易感人群中，一個感染者平均能傳染多少人，是評估疾病傳播能力的關鍵指標。計算公式R?=接觸率×傳播概率×感染者傳染期，反映疾病傳播風險。影響因素病原體特性、人群免疫水平、環(huán)境因素等均可影響R?值。臨界值當R?>1時，疾病可能爆發(fā)；當R?<1時，疾病趨于滅絕。干預措施量化影響隔離措施隔離感染者，減少其與易感者的接觸，降低接觸率。預防措施提高人群免疫水平，如接種疫苗、健康教育等，降低易感者比例。治療措施提高治愈率，縮短感染者傳染期，降低R?值。公共衛(wèi)生管理改善環(huán)境衛(wèi)生、加強食品安全等，減少病原體傳播途徑。05數(shù)值模擬技術計算機仿真工具選擇SEIR模型基于易感-暴露-感染-恢復過程，適用于模擬傳染病在人群中的傳播動態(tài)和預測疾病發(fā)展趨勢。ABM模型GIS技術基于多主體（Agent-BasedModel）技術，能夠模擬個體行為及其交互過程，更準確地反映人群中的傳染病傳播特性。地理信息系統(tǒng)，可結合人口、環(huán)境等多源數(shù)據(jù)，實現(xiàn)傳染病的空間傳播模擬和風險評估。123敏感性分析實施通過改變模型中的關鍵參數(shù)，評估其對模擬結果的影響程度，從而確定模型對哪些參數(shù)最為敏感。參數(shù)敏感性分析包括局部敏感性分析和全局敏感性分析，前者關注單個參數(shù)變化對結果的影響，后者則考慮多個參數(shù)同時變化時的綜合影響。敏感性測試方法指導模型校準和參數(shù)優(yōu)化，提高模型的準確性和可靠性。敏感性分析結果應用多情景對比研究不同干預措施對比設定多種傳染病防控策略或措施，通過數(shù)值模擬比較其效果，為實際防控提供決策依據(jù)。01疫情爆發(fā)模擬與應對模擬疫情在不同地區(qū)、不同人群中的爆發(fā)情況，評估現(xiàn)有醫(yī)療資源的應對能力和制定應急預案。02傳播途徑分析通過模擬不同傳播途徑下的疾病傳播情況，識別關鍵傳播節(jié)點和途徑，為精準防控提供科學依據(jù)。0306模型發(fā)展前沿機器學習融合建模基于大數(shù)據(jù)的傳染病預測模型利用機器學習算法，結合歷史疫情數(shù)據(jù)，預測傳染病的流行趨勢和規(guī)模。01利用機器學習技術，模擬傳染病在人群中的傳播過程，為制定防控策略提供科學依據(jù)。02傳染病風險評估模型結合機器學習算法，評估不同傳染病在不同地區(qū)、不同人群中的傳播風險。03疫情傳播仿真模型考慮不同人群之間的差異，如年齡、性別、職業(yè)等，建立更加精準的傳染病傳播模型。異質群體傳播模型多元群體傳播模型分析社交網(wǎng)絡對傳染病傳播的影響，探索基于社交網(wǎng)絡的傳染病傳播機制。社交網(wǎng)絡傳播模型研究傳染病在動物與人類之間的傳播機制，為預防跨物種傳播提供科學依據(jù)。跨物種傳播模型通過實時監(jiān)測傳染病疫情數(shù)據(jù)，及時發(fā)