禽流感病毒传播、防控及预测模型
我们通过该平台对疫情数据进行了深入研究,构建了新的冠状肺炎疫情传播预测模型,并进行了一系列演绎基于流行病学病毒传播模型的思想,结合模拟程序,我们进行了演绎,充分考虑了各种可能的因素变量,不仅包括患者总数、初始病例数、新确诊病例数、累计确诊病例数、现有疑似病例数、新疑似病例数等患者数据,还包括与病毒传播相关的20多个因素变量,如人口流动率、潜伏期、治疗反应时间、医疗资源充足率等。我们正在尝试构建一个针对未知病毒传播的动态疫情感知、防控评估系统。在我们看来,一个科学的算法模型背后是疾病控制专家对每一步防疫控制措施和节点的控制拐点和高峰病例的预测在某种意义上是对流行病控制节点的评估。借助强大的机器学习和计算,我们可以利用数据发现每个防控节点,为政府相关部门提前感知和判断疫情,做出相应的防控决策提供依据和参考这里需要强调的是,这个模型中使用的每个因素都是一个变量。相应的措施是预防和控制措施(如隔离措施)、医疗资源(如医院床位)或人口流动政策(如政府延长假期的措施)我们希望通过优先控制重要的因素节点来模拟、推断和推断流行病的传播过程,而不是仅仅使用算法来预测结果。-
数据揭示了
在流行病传播中的四个重要假设和拐点预测
新型冠状病毒传播和治愈趋势
在流行病防控过程中,所谓拐点是许多复杂因素相互作用产生的节点我们尽可能全面地考虑影响病毒传播的因素,并使用公共流行病数据来计算可能的时间拐点。计算结果的实质在于如何通过复杂的关键因素和关键节点控制来控制最终的疫情。因此,我们通过模型计算了拐点。
的第一个拐点:新确诊病例在2月6日左右见顶,而根据官方数据,新确诊病例在2月4日见顶后来,新病例的数量逐渐减少,全国范围的预防和控制措施显示出成效。2月10日前后,日本新确诊病例出现第一个低谷春节期间,许多省份实施了交通管制和检疫措施,并显示出抑制疫情蔓延的效果。每天新确诊病例的数量逐渐减少。然而,由于节后返程的影响,存在着疫情再次小规模爆发的隐患。因此,请注意保护措施
第二个拐点:从2月13日到15日左右,在新确诊病例或反弹后,我们可能会出现疫情的第二个拐点,新增病例数将逐渐减少然而,应该特别注意的是,这个时期是平均潜伏期的退潮,节点延长,导致变量增加。
第三个拐点:2月20日之前或之后,将出现第三个拐点。每日治愈病例将超过每日新增病例,患者总数将逐渐减少
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病毒传播防控模式
解释了重要因素的影响:
病毒再生基数、人口流动率、
医疗资源充足率和传播率
。本质上,病毒传播是一个复杂社会网络中节点互动的动态过程以传染病模型和动力学理论为基础,通过调用复杂社会网络分析、数据挖掘、计算机模拟等方法,通过构建病毒传播态势模型,揭示和推导出态势发展的关键节点和时间点。下面,我们选择了三个或三个有代表性的因素类别:病毒再生数、人口流动和医疗资源,以更通俗的方式说明数据与预防和控制之间的关系。预测模型是一个非常复杂的计算结构,任何一个因素都不能完全孤立地去讨论相关性,很少的话是很难全面的,更旨在说明我们可以通过更详细的计算来寻求更科学的控制节点。
1病毒再生基础因子和隔离措施病毒再生基础是指当一个病例进入易感人群时,在理想条件下可被感染的第二代病例数,或者我们将其理解为病毒的传播速度,病毒的传播速度越快,疫情就越严重。在相同的时间范围和相同的传染源下,感染病人的数量会随着病毒再生基数的变化而变化。病毒再生基数越高,受感染的患者就越多。根据现有研究,英美专家称再生基数达到3.8,而国内研究团队称再生基数达到6.47作为参考,2003年非典的初始R0值是2.9(不包括超级传播者),然后上升到2.0-3.5,隔离后下降到0.4。< br>
算法模拟,假设其他因素保持不变,病毒再生基数减半,从6.47降至3.23,最终感染率从38%降至28%,总体流行时间缩短约8%因此,为了控制疫情的蔓延,很有必要做好隔离和防护措施,特别是阻断传播途径,这样可以有效控制病毒的传播速度,减少人员感染。
2人口流动系数和政府延长假期人口流动增加了病毒传播的可能性。人口流动越快,病毒传播和感染的可能性就越大相反,人口流动越慢,受感染的目标越少,越有利于流行病控制。当平均人口流动意愿为1.42时,可感染的目标人群较少,新确诊病例数也将减少到2,068例。当人口流动意愿为3.5时,可感染的目标人群变得更多,最终新确诊病例数也将增加,达到3148例
为了控制疫情的蔓延,很有必要减少人口流动,特别是减少聚集活动,以便从源头上控制整个疫情的蔓延。然而,为了维持社会经济活动的正常运行,随着春运的回归,在一定程度上,人口流动性的增加会延长整个疫情控制过程。我们也在努力通过计算机模拟找到实施人口流动控制的时间窗口。
3医疗资源的充足比率和病毒传播速度医疗资源是一个非常复杂的因素类别,包括医院床位、医务人员、医疗用品、治疗方法等。该模型试图通过挖掘数据的关联度,为疾病控制实践提供必要的决策依据,实现医疗资源的合理配置。充分的医疗保健增加了隔离和治疗疾病或疑似病例的可能性。医疗资源的充足比率越高,控制病毒感染源的能力就越强,流行病控制就越有效。从1月23日武汉开始“封城”到2月2日,累计确诊病例数平均增长37.06%2月3日至2月11日,随着霍山医院、雷神山医院和收容所医院的筹建以及医护人员的支持,医疗资源逐渐充足。确诊病例数平均每日增长12.13%,数据持续改善。
在流行病学病毒传播研究的基础上,结合开源仿真程序,对其进行了优化和改进。在模拟过程中,我们考虑了总人数、初始病例数、潜伏期、人员流动性、医院/隔离区容量、医院/隔离响应时间、死亡率和治愈率等因素通过对这些因素的不同设置,试图描述和推导出人们在控制传染病疫情时的一些关键因素。
我们将总人数设置为5000,对应于模拟过程中的每个点人与人接触的概率由人的活动度来评估(从1到10,1是最小的,10是最大的)感染者与健康人接触,健康人有被感染的可能性。感染者首先进入潜伏期,并在疾病发作后的住院/隔离反应时间。所有感染都有死亡的可能性。如果病人能活下来,病人就会痊愈/自我治愈。
4我们尝试整合多模式数据来构建算法模型,用于查看和管理与特定位置相关的信息,分析空间关系和建模空间过程,为政府控制疾病传播、发展、预测结果和应急管理提供支持,有效地为传染病监测、爆发调查以及规划和响应活动提供信息技术工具我们试图根据区域和周围的数据,分析模拟流行病对生产活动、物质流通和经济活动的可能影响,例如区域人口流动、企业分布和就业、区域病毒传播和爆发模拟以及控制措施模拟。
5计算机可视化仿真:多变量场景可视化传播趋势分析传播病毒控制重点基于该模型,通过计算机可视化仿真,探讨武汉市新冠状动脉肺炎疫情的传播和防控情况首先,让我们看看疫情的开始,也就是从2019年12月到春节在此期间,湖北省处于高周转率状态。根据钟南山院士发布的最新数据,医院床位为50张,人员流动水平为10人,死亡率为1.4%。可以看出,短期资源有限,医院床位被迅速占用,导致“医疗资源的挤兑”< br>
新皇冠肺炎疫情的初始传播< br>
当医疗资源不能满足隔离需要时,疾病迅速传播
新皇冠肺炎疫情在医疗资源紧张的情况下蔓延
从2020年1月23日春节前夕,湖北开始启动“封市”措施,到2月2日,各省、市、区加强了人员流动控制,全国人员流动处于非常低的水平随着火烧山、雷神山和各种收容所医院以及全国各地“小汤山”的筹备,隔离和预防措施得到了更好的落实。此时,我们可以将人员流动的程度设置为1,将医院床位设置为100,死亡率将保持不变。可以看出,这种疾病的传播速度大大降低,并最终通过一个过程得到控制。
实施严格控制措施后,新皇冠肺炎疫情的传播和蔓延趋势推断为
。但是,随着全国经济的正常运行和各行各业对恢复工作的需求,人员流动将适度增加。我们将人员流量增加到5,以查看模拟效果。这种疾病的传播速度将会加快,整个疫情将会比以前持续更长时间。
当我们在保持其他条件不变的情况下,增加人与人之间的接触保护,如经常戴口罩和洗手,从而只调整人与人之间传播的难易程度,我们可以看到在不同的传播概率下有不同的情况。我们将人际接触传播的概率从0.8降低到0.4。我们可以看到,在同一时期,与实施严格控制措施后的疫情蔓延扣除相比,疫情规模是明显的。
继续加强防控新皇冠肺炎疫情的蔓延扣除
。此外,我们还通过计算机对人类历史上的一些大规模传染病进行了直观推断。两个最典型的是“1918年西班牙流感”和“1910年中国东北瘟疫”
第一次世界大战期间,西班牙流感在全球范围内造成约10亿人感染,近4000万人死亡这种传染病的大规模流行可以被认为是没有任何有效隔离和流动控制的典型病例。在此期间,这种流行病的传播甚至因美国参战而加速。将医院/隔离区的床位设置为0,将移动性级别设置为7(虽然100年前,交通没有现在这样发达,当时美国在战后将受感染的士兵送往战场,加速了疫情的传播),并将死亡率设置为5%(指H1N1死亡率),以模拟疫情。可以看出,在模拟过程中,疫情迅速蔓延,仅在22天内就感染了50%以上的人口,最终几乎每个人都被感染并导致大量死亡。在现实世界中,甚至有西班牙流感提前结束第一次世界大战的说法。
“1918年西班牙流行性感冒”疫情推断
“1910年中国东北鼠疫”连德武被任命为“华东三省防疫首席医官”。在确认该流行病是鼠疫后,分析认为它构成了通过呼吸道的人与人之间的传播。因此,决定通过隔离病人和控制人员流动来控制疫情最终,连德吴在4个月内成功控制了疫情在核心疫区的蔓延。我们将初始感染人数设置为20,隔离区的床位数设置为120,人员流动度设置为3,以模拟疫情,死亡率设置为60%可以看出,尽管最初的感染人数超过了“西班牙流感模拟”的人数,但疫情在一定时期内得到了控制,没有造成全体人口的感染。
《1910年中国东北鼠疫》疫情传播情况推演< br>
从以上不同模拟可以看出,隔离和控制人口流动是预防和控制传染病的重要手段
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流行病恐慌指数分析
GRPI全球风险感知指数是我们在2018年研究的一个重要指数,通过公开数据衡量市场情绪该指数基于新闻与传播、心理与社会风险、恐慌等原则。它主要针对媒体报道数据和网民社会活动轨迹数据。它是通过选择对恐慌有强烈影响的维度和测量标准,如危险度、集中度、关注度、陌生度、主观度、失控度、可信度、易怒度等,及时测量全球媒体和网民的综合恐慌波动度的指标标准。和权重分析,然后利用机器学习方法进行综合计算。
我们希望通过对恐慌指数的分析,找出病毒传播与恐慌形成之间的时间间隔,以便疾病预防控制的相关部门能够通过提供及时透明的信息、科学的指导和快速的治疗,减少因公众恐慌造成的病毒防控的负面影响,如短时间内医疗资源短缺。
通过机器学习量化市场对流行病的情绪态度,形成流行病恐慌指数。该指数的趋势如下图所示。“音量”是指当天与疫情相关的新闻报道量,“恐慌情绪”是指市场恐慌情绪的变化
流行性恐慌态度的关键词主要包括钟南山、人传人、丁香博士、新型冠状病毒、新型肺炎、新型冠状肺炎、武汉肺炎等我们通过机器学习来学习这些关键词,这样机器不仅能分析关键词,还能理解章节。通过关键词进行模糊信息检索,然后通过机器学习和算法推荐,机器能够通过关键词理解文本语义,从而实现恐慌分析。
1年1月11日至1月20日:虽然疫情从12月初开始出现,但由于相关信息披露较少,市场情绪相对稳定;
1年1月20日:钟南山在接受中央电视台采访时公开指出,病毒可能会在人与人之间传播。从这一点上看,疫情恐慌迅速上升,市场关注度迅速提高。
1年1月21日:经过对钟南山的采访,经过短暂的发酵和酝酿,人们对新皇冠疫情蔓延的担忧猛增。截至1月21日,恐慌指数首次突破至零,达到0.54。
1年1月23日:武汉宣布封锁和其他严厉措施,恐慌继续为零;
1年1月24日:湖北、安徽、北京、上海等省启动了一级反应,引起了巨大的公众恐慌,达到了3.85的最高水平。
1年1月30日:尽管感染人数仍在上升,恐慌仍存在,但随着一系列相关严厉措施在全国的实施,公众恐慌正在逐步缓解。
1年31日以来:随着隔离、交通管制等保护措施的实施,疫情逐步得到控制,恐慌情绪逐渐好转。
通过流行病恐慌指数拟合,我们可以看出三者之间存在合理的对应关系
1年1月26日以后,用于诊断的核酸试剂盒的使用增加了。新确诊病例数迅速增加,治愈病例数缓慢增加。一系列隔离和封闭措施促使公众的恐慌值迅速攀升。2月4日,新确诊病例达到高峰。
随着全国各地医务人员对武汉的救助等一系列保护和治疗措施的逐步实施,2月4日以后,新确诊病例数减少,新治愈病例数逐渐增加,公众情绪进入相对稳定期。
1年7月24日:54“武汉以小汤山模式建医院”新闻稿,1656条评论,737条转发,26435条表扬,新闻热开始酝酿网民们对医院的建设抱有很高的期望,并祈祷武汉会有所改善,疫情会结束。
| 25/1991 17:26“武汉决定再建小汤山医院”新闻稿,收到3565条意见,转发4632条,表扬68919条关于医院建设的消息,公众继续密切关注。1年10月27日,10:12“万岁!观看现场直播的“武汉火神山雷神山医院施工现场”,向观众动态展示医院的建设情况。该视频获得了2285万次浏览,207374条评论,20926条转发和10966611条评论。
1年26日,一线医院能够自行进行核酸检测。随着许多医院使用试剂盒,确诊病例数量增加。1月27日,日增长率达到64.54%的峰值结果,市场恐慌加剧。
1年1月24日至1月27日,国家出台了一系列稳定疫情和舆情的有效措施。其中,武汉版小汤山医院(霍山医院和雷神山医院)的建设可以说是重中之重。2003年非典疫情期间,北京昌平小汤山的建设,在疫情控制和患者救治中发挥了重要作用。因此,武汉小汤山示范医院的建设也给了人们信心。从数据来看,恐慌指数在四天内明显下降。
我们希望在复杂的情况下保持真实的态度。通过我们对数据行业的了解,在无数相关因素中,我们正在剥开丝绸并拉出茧。我们希望部分重现病毒传播过程中各种因素的内在关联,从而揭示其演变规律,进而计算相关管理策略可能产生的影响,从而为医院、疾病控制和政府部门赢得宝贵的时间来应对快速变化的社会网络中的疫情传播情况,提高检测和预警能力,履行企业的社会责任我们也是开放的,愿意向我们的医院、疾病控制机构和相关政府部门开放。我们希望我们的研究能对这场战争疫情有所贡献。
写在末尾。我要感谢这些天并肩作战的小伙伴们,包括数学大神(算法工程师)、攻城狮(大数据工程师)、画家(产品设计)、呼吸科医生、影像专家、疾病控制专家和北京青岩祥云科技有限公司谢谢你不眠之夜以及你的坚持和坚持!