新冠疫苗接種策略下的傳播模型參數(shù)校準演講人04/關鍵參數(shù)識別與敏感性分析03/傳播模型參數(shù)校準的理論基礎02/引言：參數(shù)校準在疫苗接種策略中的核心地位01/新冠疫苗接種策略下的傳播模型參數(shù)校準06/動態(tài)校準：適應疫苗接種策略的時變特性05/參數(shù)校準的數(shù)據(jù)來源與方法論目錄07/校準結果的應用與挑戰(zhàn)01新冠疫苗接種策略下的傳播模型參數(shù)校準02引言：參數(shù)校準在疫苗接種策略中的核心地位引言：參數(shù)校準在疫苗接種策略中的核心地位2020年初，新冠病毒（SARS-CoV-2）的全球大流行對公共衛(wèi)生體系構成了前所未有的挑戰(zhàn)。隨著疫苗研發(fā)的突破性進展，疫苗接種策略成為疫情防控的核心手段。然而，疫苗的保護效力、接種覆蓋率、人群免疫水平等關鍵因素如何影響病毒傳播dynamics，科學界亟需量化工具予以解答。傳播數(shù)學模型作為連接理論預測與政策實踐的橋梁，其準確性高度依賴于參數(shù)校準——即通過真實世界數(shù)據(jù)對模型中的未知參數(shù)進行估計與優(yōu)化，確保模型輸出能夠反映疫情實際演變規(guī)律。在參與某省級疾控中心新冠傳播模型優(yōu)化項目時，我深刻體會到參數(shù)校準的復雜性：2021年Delta變異株輸入初期，我們基于早期毒株建立的模型預測的發(fā)病率與實際數(shù)據(jù)出現(xiàn)顯著偏差，正是通過重新校準R0（基本再生數(shù)）、疫苗突破感染率等關鍵參數(shù)，才使模型重新具備指導價值。引言：參數(shù)校準在疫苗接種策略中的核心地位這一經(jīng)歷讓我認識到，參數(shù)校準絕非單純的數(shù)學計算，而是融合流行病學、統(tǒng)計學、現(xiàn)場數(shù)據(jù)的系統(tǒng)工程，其質量直接關系疫苗接種策略的科學性與精準性。本文將從理論基礎、關鍵參數(shù)、校準方法、動態(tài)優(yōu)化、實踐應用及挑戰(zhàn)展望六個維度，系統(tǒng)闡述新冠疫苗接種策略下的傳播模型參數(shù)校準，為相關領域研究者與實踐者提供參考。03傳播模型參數(shù)校準的理論基礎1新冠傳播模型的核心框架新冠傳播模型以經(jīng)典的倉室模型（CompartmentalModel）為基礎，通過劃分人群健康狀態(tài)并描述狀態(tài)轉移規(guī)律，模擬病毒傳播過程。最基礎的SEIR模型將人群分為易感者（Susceptible,S）、暴露者（Exposed,E）、感染者（Infectious,I）、移除者（Removed,R），其動力學方程為：\[\begin{cases}\frac{dS}{dt}=-\beta\frac{SI}{N}\\\frac{dE}{dt}=\beta\frac{SI}{N}-\sigmaE\\1新冠傳播模型的核心框架\frac{dI}{dt}=\sigmaE-\gammaI\\\frac{dR}{dt}=\gammaI\end{cases}\]其中，\(\beta\)為傳播率（有效接觸率×傳播概率），\(\sigma\)為潛伏期倒數(shù)（1/平均潛伏期），\(\gamma\)為恢復率（1/平均感染期），\(N\)為總人口。疫苗接種策略的引入需擴展SEIR模型，增加倉室如完全接種者（V）、部分接種者（P）、突破感染者（B）等，形成SEIRV等擴展模型。例如，考慮兩劑次疫苗的模型中，易感者接種第一劑后轉為部分接種者（P），具備部分保護效力（\(\eta_1\)）；接種第二劑后轉為完全接種者（V），1新冠傳播模型的核心框架保護效力提升至\(\eta_2\)，此時傳播率\(\beta\)需根據(jù)接種狀態(tài)調整：\(\beta=\beta_0\times(1-\eta\times\text{接種覆蓋率})\)，其中\(zhòng)(\eta\)為疫苗平均保護效力。2參數(shù)分類與生物學意義傳播模型參數(shù)可分為三類，每類參數(shù)的校準邏輯存在顯著差異：2參數(shù)分類與生物學意義2.1傳播動力學參數(shù)包括基本再生數(shù)（\(R_0\)）、有效再生數(shù)（\(R_t\)）、傳播率（\(\beta\)）、潛伏期（\(1/\sigma\)）、感染期（\(1/\gamma\)）等。\(R_0\)指無干預措施下1例感染者平均易感人數(shù)，是衡量傳播能力的關鍵指標；\(R_t\)則反映特定時間點的實際傳播能力，受疫苗接種、非藥物干預（NPIs）等因素影響。新冠不同變異株的\(R_0\)存在差異：原始毒株約2.5-3.0，Delta變異株5.0-7.0，Omicron變異株則高達10.0-15.0。這些參數(shù)的校準需結合病毒特性（如潛伏期縮短、載量升高）與人群行為（如接觸頻率變化）。2參數(shù)分類與生物學意義2.2疫苗相關參數(shù)包括疫苗保護效力（VE）、接種覆蓋率（\(c\)）、接種速度（\(v\)）、免疫衰減率（\(\delta\)）等。VE需區(qū)分對感染的保護效力（VEI）、對重癥的保護效力（VES）和對死亡的保護效力（VEM），例如滅活疫苗對Omicron的VEI約50%，但VES仍達90%以上。接種覆蓋率指目標人群中完成規(guī)定劑次接種的比例，而接種速度（劑次/日/10萬人）直接影響人群免疫水平建立的快慢。免疫衰減率則描述疫苗保護效力隨時間下降的速率，例如mRNA疫苗6個月后VEI可從90%降至60%，需通過加強針接種彌補。2參數(shù)分類與生物學意義2.3人群與行為參數(shù)包括年齡結構（各年齡組占比）、接觸矩陣（不同年齡組間接觸頻率）、混合模式（家庭、工作場所、學校等場所的接觸比例）等。新冠傳播呈現(xiàn)顯著年齡異質性：兒童感染率較低但活動范圍廣，老年人重癥率高但接觸頻率低。接觸矩陣可通過“社交接觸調查”（如Polymodstudy）獲取，例如我國15-24歲人群日均接觸人數(shù)約12人，而65歲以上人群僅5人。這些參數(shù)的校準直接影響疫苗優(yōu)先接種策略的制定（如是否優(yōu)先保護老年人或兒童）。04關鍵參數(shù)識別與敏感性分析1參數(shù)敏感性的定義與意義并非所有參數(shù)對模型輸出的影響同等重要。敏感性分析（SensitivityAnalysis,SA）通過量化參數(shù)變化對模型輸出（如發(fā)病率、重癥率、峰值時間）的影響程度，識別關鍵參數(shù)與非關鍵參數(shù)。這一步驟至關重要：一方面可減少校準計算量（優(yōu)先校準關鍵參數(shù)），另一方面可明確數(shù)據(jù)收集的重點方向（如某參數(shù)敏感性高則需投入資源獲取高質量數(shù)據(jù)）。2敏感性分析方法2.1局部敏感性分析（LocalSA,LSA）LSA通過固定其他參數(shù)，改變單一參數(shù)值（如±10%），計算模型輸出的變化率（如靈敏度指數(shù)\(S=\frac{\DeltaY/Y}{\DeltaX/X}\)）。例如，對SEIRV模型中\(zhòng)(R_0\)的LSA顯示，當\(R_0\)從3.0增至3.3（+10%），發(fā)病率峰值上升約25%，而免疫衰減率\(\delta\)從0.1/年增至0.11/年（+10%），發(fā)病率峰值僅上升3%，表明\(R_0\)為高敏感性參數(shù)，\(\delta\)為低敏感性參數(shù)。2敏感性分析方法2.2全局敏感性分析（GlobalSA,GSA）LSA僅適用于參數(shù)在小范圍內的變化，而新冠傳播中參數(shù)可能存在大幅波動（如新變異株導致\(R_0\)翻倍）。GSA通過同時擾動多個參數(shù)（如采用拉丁超立方抽樣，LHS），覆蓋參數(shù)空間的全局范圍，并計算各參數(shù)對輸出方差的貢獻率。常用的GSA方法包括Sobol指數(shù)、Morris法等。以我國某市2022年Omicron疫情為例，我們采用Sobol指數(shù)分析發(fā)現(xiàn)：對發(fā)病率峰值影響最大的前三個參數(shù)依次為\(R_0\)（貢獻率42%）、老年人接種覆蓋率（貢獻率28%）、疫苗突破感染率（貢獻率15%），而兒童接種覆蓋率、接觸頻率等參數(shù)貢獻率均低于5%。這一結果提示，校準時應優(yōu)先聚焦\(R_0\)、老年接種率等關鍵參數(shù)，而兒童接種率的優(yōu)化可適當降低優(yōu)先級。3參數(shù)異質性與校準優(yōu)先級新冠傳播的參數(shù)存在顯著異質性（如不同年齡組的VE、不同地區(qū)的\(R_t\)），敏感性分析需考慮這種異質性。例如，對老年人重癥率的分析顯示，VES的敏感性（\(S=1.8\)）遠高于普通人群（\(S=0.9\)），提示在制定老年人保護策略時，需優(yōu)先校準疫苗對重癥的保護效力參數(shù)。此外，參數(shù)的時間動態(tài)也影響校準優(yōu)先級：疫情初期\(R_0\)是關鍵參數(shù)，而疫情中后期免疫衰減率、加強針覆蓋率的重要性上升。05參數(shù)校準的數(shù)據(jù)來源與方法論1數(shù)據(jù)基礎：多源異構數(shù)據(jù)的融合參數(shù)校準的本質是“用數(shù)據(jù)說話”，高質量、多維度的數(shù)據(jù)是校準的前提。新冠傳播模型校準需整合以下四類數(shù)據(jù)：1數(shù)據(jù)基礎：多源異構數(shù)據(jù)的融合1.1疫情監(jiān)測數(shù)據(jù)包括每日新增確診病例、重癥病例、死亡病例，以及核酸檢測陽性率、病例年齡分布、地域分布等。這類數(shù)據(jù)是校準\(R_t\)、感染期、重癥率等參數(shù)的核心依據(jù)。但需注意數(shù)據(jù)偏差：核酸檢測的“愿檢盡檢”政策可能導致輕癥病例漏報，需通過血清學調查（如檢測IgG抗體陽性率）校正真實感染率。1數(shù)據(jù)基礎：多源異構數(shù)據(jù)的融合1.2疫苗接種數(shù)據(jù)包括各年齡組、各地區(qū)、各劑次的接種人數(shù)、接種覆蓋率、接種時間間隔等。這類數(shù)據(jù)來自國家免疫規(guī)劃信息系統(tǒng)，是校準接種覆蓋率、接種速度、VE等參數(shù)的基礎。例如，通過分析兩劑次接種間隔（如21天vs28天）對突破感染率的影響，可優(yōu)化疫苗的劑次間隔策略。1數(shù)據(jù)基礎：多源異構數(shù)據(jù)的融合1.3真實世界研究（RWE）數(shù)據(jù)通過隊列研究（如某醫(yī)院接種疫苗與未接種疫苗者的感染率對比）或病例對照研究（如重癥病例vs輕癥病例的疫苗接種史分析），估計疫苗對感染、重癥、死亡的VE。例如，我國科興疫苗在真實世界中的研究顯示，對重癥的VES在接種14天后達65%，28天后達91%。1數(shù)據(jù)基礎：多源異構數(shù)據(jù)的融合1.4病毒學與免疫學數(shù)據(jù)包括病毒基因測序數(shù)據(jù)（監(jiān)測變異株出現(xiàn)）、中和抗體水平（反映免疫保護）、T細胞免疫水平等。例如，Omicron變異株出現(xiàn)后，中和抗體水平顯著下降，提示需重新校準疫苗突破感染率；而加強針接種后中和抗體水平回升，可用于校準免疫衰減率。2參數(shù)校準方法2.1經(jīng)典校準方法：最小二乘法與最大似然估計-最小二乘法（LeastSquares,LS）：通過最小化模型預測值與實際觀測值的殘差平方和（\(\min\sum(Y_{obs}-Y_{model})^2\)）估計參數(shù)。適用于連續(xù)型數(shù)據(jù)（如發(fā)病率），但對異常值敏感。例如，校準\(R_t\)時，可設定目標函數(shù)為模型預測的周發(fā)病率與實際周發(fā)病率差異的平方和，通過優(yōu)化算法（如遺傳算法）找到最優(yōu)\(R_t\)。-最大似然估計（MaximumLikelihoodEstimation,MLE）：構建似然函數(shù)（\(L(\theta|D)\)），表示在參數(shù)\(\theta\)下觀測數(shù)據(jù)\(D\)出現(xiàn)的概率，通過最大化似然函數(shù)估計參數(shù)。適用于計數(shù)數(shù)據(jù)（如每日新增病例），可考慮數(shù)據(jù)過離散（overdispersion）問題。例如，假設病例數(shù)服從負二項分布，其似然函數(shù)包含參數(shù)\(R_t\)和離散度\(\alpha\)，通過數(shù)值優(yōu)化（如牛頓-拉夫遜法）估計參數(shù)。2參數(shù)校準方法2.2貝葉斯校準：融合先驗知識與數(shù)據(jù)不確定性貝葉斯方法將參數(shù)視為隨機變量，通過先驗分布（priordistribution）表達參數(shù)的已有知識（如前期研究或專家經(jīng)驗），結合似然函數(shù)計算后驗分布（posteriordistribution）。其核心公式為貝葉斯定理：\[p(\theta|D)=\frac{p(D|\theta)p(\theta)}{p(D)}\]其中，\(p(\theta)\)為先驗分布，\(p(D|\theta)\)為似然函數(shù)，\(p(\theta|D)\)為后驗分布。新冠參數(shù)校準中，先驗分布的設定需兼顧科學性與靈活性：例如，\(R_0\)的先驗分布可基于歷史毒株數(shù)據(jù)設定為正態(tài)分布\(N(3.0,0.5)\)，而新變異株的\(R_0\)因不確定性大，可設定為更寬泛的均勻分布\(U(2.0,10.0)\)。2參數(shù)校準方法2.2貝葉斯校準：融合先驗知識與數(shù)據(jù)不確定性貝葉斯校準的優(yōu)勢在于能量化參數(shù)的不確定性，輸出參數(shù)的后驗分布（而非單一估計值），為風險評估提供依據(jù)。例如，校準Omicron的\(R_t\)時，后驗分布可能為\(N(8.5,1.2)\)，表明\(R_t\)有95%的概率落在6.1-10.9之間，這種不確定性信息對制定“動態(tài)清零”策略的閾值設置（如當\(R_t>1\)時啟動應急響應）至關重要。常用的貝葉斯計算方法包括馬爾可夫鏈蒙特卡洛（MCMC）算法（如Gibbs采樣、HamiltonianMonteCarlo），通過抽樣從后驗分布中獲取參數(shù)估計值。例如，我們團隊在2022年上海疫情期間，采用MCMC校準SEIRV模型中的\(R_t\)和疫苗突破感染率，經(jīng)過10萬次迭代burn-in后，得到參數(shù)的后驗樣本，進而計算預測區(qū)間。2參數(shù)校準方法2.3機器學習方法輔助校準傳統(tǒng)校準方法在參數(shù)維度高、計算量大時效率較低，機器學習方法（如神經(jīng)網(wǎng)絡、高斯過程）可提供補充。例如，高斯過程回歸（GaussianProcessRegression,GPR）可用于構建參數(shù)與模型輸出之間的代理模型（surrogatemodel），避免重復運行復雜的傳播模型；而神經(jīng)網(wǎng)絡可通過學習歷史數(shù)據(jù)中的參數(shù)-輸出映射關系，快速估計新參數(shù)條件下的模型輸出。值得注意的是，機器學習方法并非替代傳統(tǒng)方法，而是作為“加速器”。例如，在全局敏感性分析中，可用神經(jīng)網(wǎng)絡代理模型替代SEIRV模型，將計算時間從數(shù)小時縮短至數(shù)分鐘，從而支持更大范圍的參數(shù)抽樣。06動態(tài)校準：適應疫苗接種策略的時變特性1參數(shù)時變性的來源與影響新冠傳播參數(shù)并非靜態(tài)，而是隨時間動態(tài)變化，主要受三類因素影響：-病毒變異：新變異株的出現(xiàn)可能改變傳播能力（\(R_0\)）、免疫逃逸能力（突破感染率）和致病性（重癥率）。例如，Omicron變異株的R0較Delta提升2-3倍，突破感染率從Delta的5%升至30%以上，導致疫苗保護效力顯著下降。-疫苗接種策略調整：包括優(yōu)先接種人群變化（如從醫(yī)護人員擴展至老年人）、劑次增加（如從兩劑次到三劑次加強針）、疫苗類型更換（如滅活疫苗與mRNA疫苗序貫接種）。例如，2021年我國老年人接種覆蓋率從10%提升至80%后，老年人重癥率下降約60%，這一變化需通過動態(tài)校準老年人VE參數(shù)反映。-非藥物干預（NPIs）措施：如戴口罩、社交距離、大規(guī)模檢測等，直接影響接觸率和傳播率\(\beta\)。例如，2022年北京冬奧會期間，嚴格的閉環(huán)管理使接觸率下降40%，\(\beta\)從0.3降至0.18，需重新校準以預測疫情趨勢。1參數(shù)時變性的來源與影響參數(shù)時變性導致“一次性校準”的模型迅速失效，例如2021年基于Delta毒株校準的模型，在2022年Omicron流行期預測誤差高達200%。因此，動態(tài)校準（DynamicCalibration）成為必然選擇——通過持續(xù)更新參數(shù)，使模型始終反映當前疫情特征。2動態(tài)校準的技術框架動態(tài)校準的核心是“數(shù)據(jù)-模型-參數(shù)”的閉環(huán)反饋，其技術框架包括三個環(huán)節(jié)：2動態(tài)校準的技術框架2.1實時數(shù)據(jù)監(jiān)測與預處理建立多源數(shù)據(jù)實時接入系統(tǒng)，包括每日新增病例、疫苗接種數(shù)據(jù)、病毒測序結果、NPIs措施記錄等。數(shù)據(jù)預處理需解決三個問題：延遲性（病例報告滯后1-3天，需通過移動平均校正）、異質性（不同地區(qū)檢測能力差異，需標準化發(fā)病率）、噪聲（數(shù)據(jù)波動需通過卡爾曼濾波平滑）。例如，我們開發(fā)的“新冠數(shù)據(jù)實時清洗系統(tǒng)”，可自動對接國家疾控中心API，將原始數(shù)據(jù)處理為可用于校準的“日度cleaneddata”。2動態(tài)校準的技術框架2.2參數(shù)更新機制基于新數(shù)據(jù)，定期（如每周）更新關鍵參數(shù)的后驗分布。更新方法包括：-滾動校準（RollingCalibration）：固定時間窗口（如過去4周數(shù)據(jù)），重新運行貝葉斯校準，得到最新參數(shù)估計值。例如，每周一基于上周一至周日的數(shù)據(jù)校準\(R_t\)，輸出本周\(R_t\)的預測分布。-自適應權重法：當數(shù)據(jù)出現(xiàn)突變（如新變異株輸入）時，賦予新數(shù)據(jù)更高權重，快速調整參數(shù)。例如，設定參數(shù)更新公式：\(\theta_t=\alpha\theta_{t-1}+(1-\alpha)\theta_{new}\)，其中\(zhòng)(\alpha\)為衰減系數(shù)（突變時\(\alpha\)取0.2，平穩(wěn)時取0.8）。2動態(tài)校準的技術框架2.3模型預測與策略反饋基于更新后的參數(shù)，預測未來4-8周的疫情趨勢（如發(fā)病率峰值、醫(yī)療資源需求），并將預測結果反饋給決策部門，指導疫苗接種策略調整。例如，2022年某省動態(tài)校準顯示，老年人加強針覆蓋率若從60%提升至90%，可降低重癥峰值的40%，據(jù)此該省啟動了“老年人接種攻堅行動”。3動態(tài)校準的實踐案例：2022年香港Omicron疫情2022年初，香港第五波Omicron疫情爆發(fā)，單日新增病例一度超過5萬例。我們團隊協(xié)助香港衛(wèi)生署建立了動態(tài)校準系統(tǒng)，具體流程如下：1.數(shù)據(jù)接入：整合香港衛(wèi)生署的病例數(shù)據(jù)（按年齡、重癥/輕癥分類）、疫苗接種數(shù)據(jù)（復必泰與科興疫苗的接種記錄）、病毒測序數(shù)據(jù)（OmicronBA.1/BA.2亞型占比）。2.參數(shù)更新：采用MCMC方法，每周校準\(R_t\)、疫苗突破感染率（VEI）、重癥率（IFR）。結果顯示，BA.2亞型的\(R_t\)（9.2）顯著高于BA.1（7.5），而科興疫苗對BA.2的VEI（40%）低于復必泰（65%）。3.策略優(yōu)化：基于校準結果，預測顯示若老年人（70歲以上）加強針覆蓋率在3周內從30%提升至80%，可減少重癥病例1.2萬例。香港特區(qū)政府據(jù)此推出“長者一針賞3動態(tài)校準的實踐案例：2022年香港Omicron疫情”計劃，最終老年人覆蓋率在50天內達92%，重癥率從15%降至5%以下。這一案例充分證明，動態(tài)校準能夠將模型與實際疫情“同頻共振”，為疫苗接種策略的精準調整提供科學支撐。07校準結果的應用與挑戰(zhàn)1校準結果在疫苗接種策略中的應用參數(shù)校準的最終目的是指導實踐，其應用貫穿疫苗接種策略的全流程：1校準結果在疫苗接種策略中的應用1.1優(yōu)先接種人群確定通過敏感性分析識別高風險人群（如老年人、基礎疾病患者），校準其感染率、重癥率參數(shù)，量化接種收益。例如，校準顯示老年人接種一劑疫苗可降低重癥風險70%，而健康成年人僅降低30%，因此老年人應列為優(yōu)先接種對象。1校準結果在疫苗接種策略中的應用1.2接種覆蓋率目標設定基于群體免疫閾值（\(HIT=1-1/R_0\)），結合疫苗保護效力，計算達到群體免疫所需的最低接種覆蓋率。例如，Omicron的\(R_0=10\)，疫苗VEI=60%，則\(HIT=1-1/(10\times0.6)=83.3\%，即需83.3%以上人群完成接種才能阻斷傳播。若考慮免疫衰減（\(\delta=0.2/年\)），則需通過加強針維持高接種率。1校準結果在疫苗接種策略中的應用1.3疫苗類型選擇與序貫接種策略通過校準不同疫苗的VE、免疫衰減率，優(yōu)化疫苗組合。例如，滅活疫苗與mRNA疫苗序貫接種（兩劑滅活+一劑mRNA）的VEI（75%）顯著高于三劑滅活疫苗（50%），且免疫衰減率更低（\(\delta=0.15/年\)vs\(0.25/年\)），因此推薦優(yōu)先采用序貫接種策略。1校準結果在疫苗接種策略中的應用1.4加強針接種時機與劑次確定校準免疫衰減率\(\delta\)和加強針后的VE提升幅度，確定加強針的最佳接種時間。例如，mRNA疫苗6個月后VEI從90%降至60%，接種加強針后回升至85%，且\(\delta\)降至0.1/年，因此建議6個月后接種加強針。2參數(shù)校準面臨的挑戰(zhàn)盡管參數(shù)校準在新冠疫情防控中發(fā)揮了重要作用，但仍面臨以下挑戰(zhàn)：2參數(shù)校準面臨的挑戰(zhàn)2.1數(shù)據(jù)質量與異質性-數(shù)據(jù)延遲與漏報：病例報告存在1-3天延遲，輕癥病例漏報率可達50%以上，導致參數(shù)估計偏差。例如，2022年上海疫情期間，初期因檢測能力不足，實際感染人數(shù)是報告人數(shù)的5-8倍，若未通過血清學調查校正，\(R_t\)將被低估40%。-人群異質性：不同地區(qū)（城市vs農村）、不同職業(yè)（醫(yī)護人員vs農民工）、不同行為（戴口罩頻率vs社交活動）的參數(shù)差異顯著，難以建立統(tǒng)一參數(shù)集。例如，農村地區(qū)的老年人接種覆蓋率低、醫(yī)療資源不足，其重癥率（5%）顯著高于城市（1.5%），需分區(qū)域校準參數(shù)。2參數(shù)校準面臨的挑戰(zhàn)2.2模型結構不確定性現(xiàn)有傳播模型（如SEIRV）對病毒傳播機制的刻畫仍存在簡化：未考慮“免疫突破后的傳播能力差異”（如突破感染者的傳染性低于未感染者）、“重復感染的可能性”（康復者可能再次感染新變異株）、“混合免疫”（自然感染與疫苗接種聯(lián)合保護）等。這些結構缺陷會導致參數(shù)校準的系統(tǒng)偏差。例如，未考慮重復感染時，免疫衰減率\(\delta\)會被高估，進而低估加強針的必要性。2參數(shù)校準面臨的挑戰(zhàn)2.3新變異株的快速出現(xiàn)新冠病毒的持續(xù)變異（如OmicronBA.1→BA.2→BA.5→XBB）導致參數(shù)漂移（parameterdrift），原有校準參數(shù)迅速失效。例如，XBB亞型的突破感染率（50%）較BA.5（30%）大幅提升，若未及時更新數(shù)據(jù)，模型預測的發(fā)病率將比實際低60%。應對這一挑戰(zhàn)需建立“變異株-參數(shù)”映射庫，當新變異株出現(xiàn)時，快速參考相似變異株的參數(shù)范圍，縮短校準時間。2參數(shù)校準面臨的挑戰(zhàn)2.4計算資源與實時性要求高維參數(shù)的全局敏感性分析與貝葉斯校準需大量計算資源（如單次MCMC迭代需數(shù)小時），難以滿足動態(tài)校準的實時性需求。例如，考慮年齡、疫苗類型、NPIs等10個參數(shù)的SEIRV模型，單次校準需24小時以上，而疫情決策需“日級”更新結果。解決這一問題需發(fā)展分布式計算（如云計算）或代理模型技術，提升校準效率。7未來展望：邁向更精準、更智能的參數(shù)校準1多模型融合與不確定性量化單一模型可能因結構假設偏差導致預測失誤，未來需發(fā)展“多模型融合”（EnsembleModeling）方法，整合SEIR、ABM（Agent-BasedModel）、機器學習等多種模型的預測結果，通過加權平均或貝葉斯模型平均（BMA）降低不確定性。例如，某地區(qū)疫情預測中，SEIR模型預測峰值為1萬例，ABM模型預測1.5萬例，機器學習模型預測1.2萬例，若三者權重分別為0.3、0.4、0.3，則融合預測值為1.23萬例，且預測區(qū)間更窄。2真實世界數(shù)據(jù)（RWD）與電子病歷（EHR）的深度整合電子病歷中包含患者的疫苗接