考虑防护和隔离的传染病传播建模与分析

基于SEIR模型，引入自我防护和隔离两个仓室，提出一个更加通用的传染病传播模型.通过对模型进行定性分析，计算模型的基本再生数，通过特征值理论和Routh-Hurwitz判据，分析模型的无病平衡点和地方病平衡点的局部渐近稳定性.数值模拟和COVID-19病毒真实数据拟合结果表明，所提出的SEIQRP模型能够有效地描述传染病的动态传播过程.模型中防护率、潜伏期隔离率和感染者隔离率这三个参数对疾病的传播起着非常关键的作用.提高人们加强自我防护意识、重点排查潜伏期患者和对感染者进行隔离治疗可以有效降低传染病的传播.     

基于SEIADR模型研究口罩对COVID-19传播的影响

为了模拟COVID-19流行病的传播，将无症状感染者引入SEIDR模型中，提出了一个改进的SEIADR模型来分析戴口罩对COVID-19流行病最终规模和基本再生数的影响。为了研究口罩对新冠肺炎传播的影响，将人群分为两组：一组戴口罩(包括易感者、暴露者、有症状感染者、无症状感染者、死亡人群和康复人群);另一组不戴口罩(包括易感者、暴露者、有症状感染者、无症状感染者、死亡人群和康复人群)。运用分组动力学模型确定了流行病的基本再生数和控制再生数；从生物学意义对再生数进行了解释，并根据文献中的相关数据模拟了疾病的最终规模；最后通过数值分析模拟了戴口罩对流行病传播过程中的动态影响。数据模拟表明，如果所有人不戴口罩，那么控制再生数为1.35;如果50%的人戴口罩，口罩的易感性和传染性降低50%,那么控制再生数会下降到0.39,而病例最终规模也将从73.20%降到16.15%。     

具有随机干扰和无症状感染者的疟疾模型研究

考虑到疟疾传播过程中环境噪声和无症状感染者的普遍存在性,提出一类具有随机干扰和无症状感染者的SIRS传染病模型,讨论模型全局正解的存在性与唯一性以及疾病的随机持久性与灭绝性.得到疾病灭绝性和在均值意义下持久性的判别条件:若■,则疾病依概率1是灭绝的;若■,则疾病依概率1在均值意义下是持久的.     

基于SEIR模型分析相关干预措施在新型冠状病毒肺炎疫情中的作用

目的:评价新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情中相关干预措施的作用.方法:收集COVID-19疫情数据,分析COVID-19的传播特点,利用Python建立SEIR模型,加入潜伏期传染率、感染人群变化率等新参数,尝试分析防控手段的有效性.结果:给出多种相关干预措施下疫情发展趋势的预测.模型显示,基于严格限制出行的隔离措施能够减缓COVID-19发病曲线发展的趋势,使潜伏和感染人群的峰值降低45.71%和29.90%,潜伏人群数量较快到达群峰;模拟发现,本次疫情的拐点将出现在3月初,但对比COVID-19疫情实际数据,疫情拐点或将提前出现.结论:COVID-19疫情的防控措施是有效的,各地方政府应严格执行隔离制度,切断传播途径,巩固成果,全力遏制COVID-19传播.     

基于延迟效应的SAIR_2D模型对新冠肺炎疫情的分析预测及防控策略研究

提出了一种改进的SEIR疫情传播模型(SAIR_2D),对近期新疆爆发的新冠肺炎疫情流行机制进行了分析,并对传播趋势进行了初步预测。首先,考虑此次爆发的COVID-19病例多表现为无症状感染者(A)且A类人群的筛查检测过程需要时间,建立具有延迟效应的SAIR_2D模型并进行数值解析和模拟仿真实验。结果表明,模型对疫情传播的相关估计与实际情况较为符合,特别是在疫情爆发初期能够较为准确的预测感染病例。最后,评估了封城的有效性,分析表明及时封城可以控制COVID-19的传播,提出的相关防控策略可为有关部门提供借鉴。     

基于改进SEIR模型的新冠肺炎疫情分析与预测

针对新型冠状病毒的潜伏期较长，基于每日发布的新冠疫情数据集，在经典SEIR (Susceptible-Exposed-Infected-Recovered)模型的基础上，考虑了隐性传播人群，并且将确诊人群分为两类(一类感染者具有传染能力；一类感染者由于处于隔离期间，其感染能力可忽略不计),构建了基于改进SEIR的新冠肺炎传播动力学模型。以2021年12月15日到2022年1月13日的西安市疫情数据为依据，拟合得到了改进SEIR模型的动力学参数，对西安市COVID-19疫情进行预测和评估。结果表明，基于改进SEIR传染病动力学模型对疫情的理论估计与西安市疫情的实际情况较为符合，数据可视化和医学隔离等措施对抑制疫情大面积传播有重要作用。     

肺结核和COVID-19共发感染的建模与分析

肺结核和COVID-19都是由病原体感染肺部引起的呼吸道传染病，并呈现咳嗽、发烧或者呼吸困难等部分相似的症状.借助动力学理论建立了一类肺结核和COVID-19共发感染的传播动力学模型，讨论了COVID-19对肺结核控制的可能影响.理论结果表明，除无病平衡点P₀外，模型还存在多个地方病平衡点P₁,P₂和P₃,并且每个平衡点在一定条件下都是全局渐近稳定的.数值模拟清晰地展示了COVID-19在人群内持续传播的可能性大于肺结核.     

基于人口流动和时空信息的城市疫情影响研究

新型冠状病毒(COVID-19)自暴发以来对人类的身体健康以及国家乃至整个世界的经济产生巨大影响.因此,如何研究及预测COVID-19的传播对于疾病防控尤为重要.本文基于人口迁移和城市间的距离,采用机器学习(即线性回归和随机森林模型)对COVID-19肺炎的确诊人数进行预测.在进行预测之前,我们对相关特征与疫情数据进行了相关性分析.结果表明,疫情数据与人口迁移和距离两种因素之间均表现出较强的相关性.综合两个模型来看,随着目标城市迁徙指数高的城市和邻近城市个数增加,预测结果的精度会不断提高.在机器学习预测中,随着作为特征的目标城市迁徙指数高的城市个数的增加,线性回归模型的预测性能变差,但随机森林模型的性能变好.并且,随机森林的预测效果一直优于线性回归.综上所述,人口迁徙和距离等相关数据有助于提高新型冠状病毒(COVID-19)肺炎的确诊人数预测精准度,为新型冠状病毒(COVID-19)肺炎或者其他传染性疾病确诊人数的预测提供了一种新的思路.     

基于易感-感染-恢复(SIR)模型的2019冠状病毒病早期传播分析及政府防控措施研究

2019新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情的暴发给中国乃至全球公共卫生带来了重大挑战,研究传染病动力学模型有助于更好地优化疫情防控政策、评估干预措施效果。在已知病毒传播规律的基础上,考虑城市间的有效距离因素,引入干预项参数,建立可用于COVID-19疫情评估的SIR传播动力学模型;根据疫情的早期数据,分析感染人数、死亡人数等指标性数值的发展趋势,评估政府干预手段对趋势变化产生的影响。通过计算和理论分析表明,防控隔离和集中收治等措施有效抑制了病毒的蔓延态势。修正的SIR模型在COVID-19传播趋势分析上是可靠的,可以为制订未来的疫情干预决策提供较好的理论支持。     

新型冠状病毒在家庭环境中的主要传播途径

 通过构建数学模型，定量研究了1个3人家庭环境中飞沫传播、接触传播和气溶胶传播在COVID-19传播中的作用。研究表明，飞沫传播和接触传播在COVID-19传播中起着最重要的作用。和患者交流时保持1.5~2 m的空间距离对控制飞沫传播至关重要，洗手和保护环境表面清洁是控制接触传播的最有效手段。虽然通过气溶胶途径传播风险相对较小，但当患者呼出飞沫中病原体浓度较高时（患者可能为超级感染者），在家庭环境中24 h暴露下，气溶胶传播风险依然可以高达26%。     

基于广义SEIR模型的新冠肺炎传播机制及干预效果仿真

 新型冠状病毒肺炎（新冠肺炎）已在全球多个国家和地区蔓延,且不同国家和地区新冠肺炎的传播扩散过程和传染预测模式不尽相同。以美国和中国新冠肺炎公开数据为样本,首先应用广义SEIR模型,对疾病传播参数进行估计。其次,确定基本传染数R₀中各参数对疾病的影响,进而基于Anylogic仿真,利用系统动力学模型进行参数敏感性分析,定量表征关键参数对疾病传播的影响。最后,根据分析结果提出针对性的防控干预措施,以中美为例模拟不同防控级别的干预效果。研究发现,广义SEIR模型对中国与美国新冠肺炎传播机制的拟合性较好,保护率、感染率和平均检疫时间对防控疫情影响显著,并可以通过针对性的措施来提高保护率、降低感染率、缩短平均检疫时间。     

基于广义SEIR模型的新冠肺炎传播机制及干预效果仿真

 新型冠状病毒肺炎（新冠肺炎）已在全球多个国家和地区蔓延，且不同国家和地区新冠肺炎的传播扩散过程和传染预测模式不尽相同。以美国和中国新冠肺炎公开数据为样本，首先应用广义SEIR模型，对疾病传播参数进行估计。其次，确定基本传染数R₀中各参数对疾病的影响，进而基于Anylogic仿真，利用系统动力学模型进行参数敏感性分析，定量表征关键参数对疾病传播的影响。最后，根据分析结果提出针对性的防控干预措施，以中美为例模拟不同防控级别的干预效果。研究发现，广义SEIR模型对中国与美国新冠肺炎传播机制的拟合性较好，保护率、感染率和平均检疫时间对防控疫情影响显著，并可以通过针对性的措施来提高保护率、降低感染率、缩短平均检疫时间。     

一类考虑疫苗接种的新型冠状病毒流行模型的稳定性分析

新型冠状病毒是2019年出现的新型传染病,随着染病人数的增多引起了全球范围内的关注.在数据的基础上建立并分析了基于隔离和疫苗接种的新型冠状病毒的数学模型,探讨了疾病平衡点和基本再生数R₀,该结论将有助于探索用有效的方法来控制新型冠状病毒的传播.     

面向重大科技攻关的科技动员模式

 结合科技动员思想，融入集成动员和科技创新理论，为集中军地优势科研力量，以信息技术为支撑，以业务组合为切入点，以业务总线为基础，以建立健全跨组织的工作模式为目标，提出重新配置科技资源和统一组织科技力量的科技动员模式--“顶层治理”“平台连接”和“载体落实”发展模式。通过这种模式，可为科技支撑应急资源超常规供给提供有力保障。     

基于多隔离策略的新冠肺炎疫情建模及分析

针对已经爆发的新冠肺炎疫情,考虑多隔离措施建立了非线性传染病模型来研究新冠肺炎疫情的趋势.利用新冠肺炎疫情的全国数据与仿真实验结果的对比拟合,说明了隔离措施对于新冠肺炎防控的重要性.结果表明:如果隔离措施晚执行一周,那么整个疫情的感染人数就将增加近7倍.此外,针对湖北省新增临床确诊病例的措施,进行了仿真实验分析,结果表明:该措施有效地解决了之前可能存在漏诊病例的问题,并可以大幅加快疫情的消亡速度.后续官方公布的实际数据也验证了本文的仿真结果.     

具有阶段结构和隔离干预的SIRS传染病模型

在传染病模型K-M三假设的基础上，进一步的将整体人群按年龄层次分为两个阶段结构，同时考虑对传染病的积极干预，即将染病人群分为染病未被隔离和染病即被隔离两种状态．研究了具有这两种特征的SIRS传染病模型，证明了该模型解的非负性、有界性和整体存在唯一性．     

基于联邦学习的新冠肺炎疫情跨区域智慧防控技术——以上海市实践为例

 新冠肺炎病毒不断变异的毒株的系列新特征,给传统的传染病防控方法与公共卫生防控体系带来了巨大的挑战。充分发挥数字技术在抗疫过程中的关键赋能价值,全面构建精准的常态化监测预警及智慧防控体系,系应对上述挑战的有效途径。通过对疫情智慧防控体系构成要素的剖析,揭示联邦学习对建立跨区域、跨部门的智慧疫情防控体系的关键路径作用。并基于跨区域涉疫数据分类及防控工作要点,研究设计了基于联邦学习的跨区域疫情智慧防控技术及其平台应用。该应用已在上海市以及长三角区域的抗疫实践中取得了显著成效。     

考虑环境病毒影响的COVID-19模型的动力学性态研究

建立了考虑环境病毒影响的COVID-19传染病SEIARc模型,并对其进行了动力学性态分析。首先利用下一代矩阵法计算得到系统的基本再生数R^*0,进一步通过分析得到:当R^*0<1时,无病平衡点存在且局部渐近稳定,并利用Metzler矩阵等相关理论证明了无病平衡点的全局渐近稳定性;当R^*0>1时,系统存在唯一的地方病平衡点,且给出了地方病平衡点局部渐近稳定的条件。最后通过数值模拟发现地方病平衡点是全局渐近稳定的。研究表明,通过减少环境病毒的来源或切断传播途径,可以有效地控制COVID-19疾病的传播。     

基于《伤寒论》理法方药理论浅谈新冠肺炎防控策略

基于张仲景《伤寒论》理法方药理论,对当前正在流行的新冠肺炎(COVID-19)的病因、病机进行分析,并据此提出合理的诊疗、防控策略。认为新冠病毒是一种伤寒病毒,由其引发的新冠肺炎应该定义为张仲景所说的伤寒,新冠病毒感染的怕冷发热病人不宜采用输液消炎的方式降温。该结论不仅能为此次新冠肺炎疫情的防控提供指导意见,还能为以后类似流行性传染病的防控起到借鉴作用。