新型冠状病毒肺炎疫情数据挖掘与离散随机传播动力学模型分析

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情已经蔓延至全国各地,包括陕西省在内很多省份的早期疫情均以输入病例为主,后期的疫情在严格的防控措施下也已呈下降趋势.评价防控措施的有效性、分析人口流动对疫情的影响对于研究陕西省(或其他以输入病例为主的地区)疫情和未来应对突发性传染病有着重要的意义.根据陕西省卫生健康委员会(简称卫健委)公布的详实数据信息可以挖掘传播链(感染树),得到从发病到首诊、入院、确诊的中位持续时间,每日潜伏者类、感染者类、治疗者类的具体人数和感染者状态转移的空间分布.本文计算确定COVID-19疫情的控制再生数(1.48–1.69),并发展新的统计推断方法获得陕西省严控措施下的有效再生数;进而提出一个全新的融入了公共卫生干预和输入病例的离散随机COVID-19疫情传播模型,通过多源数据实现了模型的参数化,分析不同的流动模式、输入人口中感染者的比例对二次暴发风险的影响.主要结论显示,间歇性的人口流动、密切关注和有效隔离流动人口中的感染者能有效降低二次暴发的风险,为有序组织复工、复学提供决策支持.     

具有跟踪隔离措施的新冠肺炎传播模型分析及应用

报道于2019年12月底的新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情, 由于2020年春运期间人口的大规模流动, 使得其迅速蔓延.自2020年1月23日起, 我国采取了各种措施使得疫情得到了有效的控制, 例如武汉封城、确诊病例的密切接触者跟踪隔离、湖北人员的居家隔离等.该文基于COVID-19在山西省的实际传播情况, 建立了具有输入病例和确诊病例密切接触者跟踪隔离的动力学模型.在不考虑输入病例的情况下, 分析了模型的动力学行为.利用山西省COVID-19病例数据, 计算了实时再生数, 发现山西省2020 年1月25日全省封村封街道有效控制了COVID-19疫情的传播, 即实时再生数小于1, 从宏观角度验证了防控措施的有效性.进一步通过模型的数值拟合得到: 早期染病者隔离14天的防控策略是合理有效的; 武汉封城时间越早, 染病者的规模越小; 跟踪隔离到大量确诊病例的接触者时, 染病者的规模越小.     

境外输入与无症状感染病例对COVID-19疫情二次暴发的影响分析

随着COVID-19无症状感染者传播风险以及境外输入病例的增加,给我国"外防输入,内防反弹"的防控策略带来巨大压力.本文通过构建能够刻画无症状感染者传播和输入病例对疫情演化影响的离散随机COVID-19传染病动力学模型,创新地量化疫情再次暴发的风险指数,探究不同输入比例、不同的防控措施(接触数)下疫情再次暴发的风险.论...     

武汉市COVID-19疫情与易感人群软隔离强度关系分析

本文基于2020年1月23日至2020年2月20日中国国家卫生健康委员会报告的武汉病例数据,通过引入表述易感人群行为特征的隔离强度,研究了易感人群软隔离行为对COVID-19在武汉的传播影响.我们将人群分为六类:隔离的易感者-暴露的易感者-潜伏者-无症状的感染者-有症状的染病者_恢复者,建立COVID-19传播动力学模型,利用蒙特卡罗法估计了参数并对模型进行数据拟合和数值模拟,得到了武汉市实施软隔离措施后的有效再生数、高峰到达时间、高峰规模、流行时间、最终规模等,同时评估了易感人群隔离率及易感人群暴露率对COVID-19疫情的影响.     

封闭空间中新型冠状病毒肺炎传播模型:以日本“钻石公主号”邮轮为例

该文以新型冠状病毒(SARS-Cov-2)在日本钻石公主号邮轮上传播为例,通过建立简单的易感者-感染者传染病模型,研究在封闭空间中新冠病毒肺炎(COVID-19)的传播机制.动力学分析和数值拟合预测了疾病传播过程和最终结果,讨论了不同隔离措施对疾病传播进程的影响,并给出防控策略建议.     

基于动力学模型的COVID-19疫情预测与控制策略研究

本文基于COVID-19的传播机理以及追踪隔离染病者的密切接触者、治疗等公共干预措施,建立了非自治的动力学模型,对湖北省疫情发展进行预测并评估相应控制策略的有效性.首先基于湖北省卫生健康委员会公布的数据,利用最小二乘法以及MCMC估计动力学模型中的待估计参数值.然后基于估计得到的参数值,验证模型预测的有效性,估计湖北省总病例数达峰时间,峰值规模以及流行时间.此外,研究发现湖北省每天的总病例数中隔离的潜伏者以及现存确诊者占比重较大,因此,加快对于隔离人群的筛查、对于确诊人群的治疗能够加快疫情的结束.最后对有效再生数进行敏感性分析,揭示了即使在疫情发展的后期,加强对密切接触者的追踪隔离依然是疫情控制最有效的措施.     

扬州城新冠疫情清零防控模式的建模和分析

新冠德尔塔病毒通过境外输入在广州、南京、扬州等地区局部散发.在中国政府强有力的监管防控政策和全市人民的密切配合下,通过“追踪-检测-隔离”清零防控模式,找出“零号病人”,确定传染链,进行全员核酸检测精准筛查密切接触者,并及时采取不同等级的隔离措施,阻断传染链,多地小规模的聚集性疫情在近一个月内能够得以控制.本文以扬州市COVID-19疫情防控为研究对象,通过区分社区和集中隔离点的感染者,建立了具有隔离和大规模检测的传染病模型,研究当前清零模式成功的机制,并利用相关参数模拟了扬州的抗疫成功的过程.利用新模型,我们比较分析“躺平”模式,消极模式以及推迟当前清零政策等,研究了多种情形下的疫情发展趋势及其影响.     

2019新型冠状病毒肺炎疫情传播能力及疫情控制效能的地域差异分析

2019年底武汉突发的新型冠状病毒疾病(COVID-19)疫情已进入"全球大流行"状态.本文基于Li等(New England Journal of Medicine,2020,382:1199-1207)关于2019年12月10日至2020年1月4日期间武汉最早的425例确诊病例数据,使用似然函数估计方法得到了COVID-19疫情的基本再生数为2.42,平均序列间隔为8.85天.为了刻画疾病瞬时传播能力的地域差异,利用湖北省内各地市和中国境内各省市的每日疫情报告数据(来自各省市卫生健康委员会网站),由统计模型得到了各地在2020年2月间的每日瞬时再生数估计值.进一步,基于瞬时再生数定义了一个新的疫情控制效能公式,定性评估了各地区采取的防控策略对COVID-19实时传播能力的影响.结果提示现阶段境外输入病例造成国内疫情复发的风险依然很大,COVID-19传播具有较明显的地域差异,但引起差异的因素值得后续进一步持续关注.     

基于脉冲微分方程的COVID-19境外输入型病例对我国疫情防控影响的分析

我国针对新型冠状病毒肺炎(COVID-19)展开了联防联控工作,目前国内防疫形势已趋于明朗,但境外疫情处于上升阶段,"外防输入"成为我国下一阶段疫情防控的重点.本文通过对COVID-19传播动力学模型引入脉冲项来描述境外输入型病例对于我国目前疫情防控的影响.本文研究3种控制程度不同的入境防疫政策,数值模拟了输入型病例对...     

南京关联新冠肺炎疫情及外溢风险的网络模型分析

本文考虑目前国内实施的跟踪隔离和筛查措施,以及南京关联疫情外溢情况,基于全国和江苏省疫情报告数据以及百度人口迁徙数据,构建了考虑中国大陆31个省、自治区和直辖市的新冠肺炎传播复杂网络模型.旨在研究疫情发展趋势、防控措施的有效性以及突发性疫情外溢传播风险.首先基于确诊病例、跟踪隔离密切接触者以及外溢省份数量等数据拟合模型,估计了本次疫情的发展趋势和感染规模,探讨了常规防控和应急响应措施对疫情发展态势和防控效果的影响.其次重点研究了给定初始暴发区域时其余地区的外溢感染风险,给出了外溢高风险区域识别方法,以及高风险区域排序.通过与2020年武汉、北京和辽宁疫情外溢情况对比,验证了方法的可靠性,并以此发布各省份高风险输入预警,为后期的突发疫情防控以及外溢风险提供早期预警.     

新型冠状病毒肺炎疫情预测预报的非线性回归方法

本文介绍几种累计新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情预测预报中的非线性增长曲线,并说明Richards增长曲线在这次COVID-19疫情预测预报中的合理性和可行性;在此基础上,建立累计COVID-19疫情预测预报中的非线性回归点模型,并给出参数估计方法;对全国COVID-19疫情进行即时跟踪预测预报,包括数据校准、整体和分时间段的预测预报,同时获得全国COVID-19疫情随时间的预测预报结果,为进一步的疫情防控打下良好基础.     

基于时滞动力学模型对钻石公主号邮轮疫情的分析

2019年末以来,新型冠状病毒肺炎迅速蔓延的疫情引发了全球关注.文献[5-6]提出了一类时滞动力学系统的新冠肺炎传播模型用以描述疫情的发展趋势.文献[7]在此基础上,结合CCDC统计数据,提出了一类基于CCDC统计数据的随机时滞动力学模型.本文将使用以上两类模型研究分析"钻石公主号"邮轮的疫情发展.基于日本厚生劳动省公布的数据,本文准确反演出模型参数,进而有效模拟当前疫情的发展,并预测疫情未来的趋势,发现在疫情爆发初期基本再生数R0(t)较大,而后随着防控措施加强而逐渐减小;约在2月下旬,累计确诊人数增长速度放缓,在3月上旬,累计确诊人数趋于稳定,即无新增确诊人数,疫情得到有效控制;最终累计确诊人数对隔离率变化敏感,隔离率升高,最终累计确诊人数将有显著下降.针对传染率较高、隔离率较低的问题,本文建议日本政府进一步加强防控措施,抑制疫情的大规模爆发.     

关于大规模使用康复者血浆治疗COVID-19重症患者的模拟研究

在全国范围内尤其是湖北开展的空前严格的防控措施已在很大程度上控制了COVID-19疫情,重症和危重症患者的有效治疗成为新的防疫焦点,国家卫健委已正式将康复者血浆治疗作为重症危重症患者的一种治疗方案.考虑到该传染病正在全球蔓延,在没有有效治疗方案的情况下,通过模型仿真来研究康复者血浆治疗的有效性及大规模使用该治疗方案可能存在的挑战具有非常重要的意义.本文以湖北省COVID-19疫情和防控措施为实际背景,建立了一个包含治疗-捐血-库存动力学的康复者血浆治疗数学模型,基于公开的疫情数据对模型的未知参数进行估计,通过敏感性分析研究血浆治疗可成功救治的重症患者人数,研究大规模使用血浆治疗的复杂性.研究结果显示符合捐献条件的康复者的血浆捐献概率对最终减少的死亡人数有重要影响.若血浆治疗死亡比例的降幅是80%,如果10%的康复者满足血浆捐献条件,当血浆捐献者捐献血浆的概率从10%上升到40%时,可以成功救治的重症患者数量可从879上升至1382,若25%的恢复者满足血浆捐献条件,40%的潜在血浆捐献者捐献血浆便可成功救治重症患者2000人以上.文章结论指出了扩大宣传、公开招募血浆捐献者的重要意义.     

基于SEIR模型的COVID-19疫情防控效果评估和预测

通过对COVID-19疫情在中国的传播情况进行分析,建立了一个SEIR流行病模型,模型中将确诊人群分成已收治和未收治两类.先从理论上分析了模型的无病平衡点及其稳定性、基本再生数等关键问题;再结合实际数据,对武汉封城前和封城后两个阶段疫情的发展趋势进行数值模拟和比较分析,讨论了模型中一些重要参数对确诊人数的影响;最后,针...     

基于FUDAN-CCDC模型对新冠肺炎的建模和确诊人数的预测

科学地预测疫情发展趋势对疫情防控至关重要.在新时滞动力学模型(TDD-NCP)的基础上,提出基于随机动力学的时滞卷积模型和离散卷积模型,并基于中国疾病预防控制中心的相关研究结果及公开数据以及Wallinga和Lipsitch的工作,反演出COVID-19的重要参数,拟合了武汉及上海市疫情发展趋势.     

基于一类时滞动力学系统对新型冠状病毒肺炎疫情的建模和预测

2019年12月,新型冠状病毒肺炎(novel coronavirus pneumonia, NCP)疫情从武汉开始暴发,几天内迅速传播到全国乃至海外.科学有效地掌控疫情发展对疫情防控至关重要.本文基于全国各级卫生健康委员会每日公布的累计确诊数和治愈数,提出一类基于时滞动力学系统的传染病动力学模型.在模型中引入时滞过程,用来描述病毒潜伏期和治疗周期.通过公布的疫情数据,首先准确反演模型的参数;其次有效地模拟目前疫情的发展,并预测疫情未来的趋势;最后分析各级政府防控措施手段的有效程度,并发现在现有的高效防控措施下,疫情将在近期好转.     

社会防控与信息公开：重大传染病疫情的演化机理与预测模型

世界各国对新冠肺炎疫情的抗疫模式产生了严重的分歧。本文根据中国新冠肺炎疫情防控的体制动员成功经验,将社会公共卫生防控措施的博弈因素与传染病模型相结合,构建了重大传染病疫情演化机理与情境预测的演化博弈模型。通过将传染病传播模型中感染系数参数加以内生化,解释了社会动员体制在疫情初期防控中的关键作用。最后使用感染系数内生化的SI模型分别对美国、意大利和中国三种抗疫模式进行Logistic方程拟合和峰值点分析,并将结果进行比对。本文研究表明,在缺少有效疫苗的情况下,采取隔离和政府疫情信息公开的中国疫情防控模式,在新型重大传染病疫情防控过程中发挥着关键性作用。     

动态传播率模型及其在疫情分析中的应用

应用数据驱动的动态传播率来代替基本传染数R_0,在全国和省市两个层面上研究COVID-19疫情发展的特点和趋势。首先,基于动态增长率建立传染病常微分方程,推导得出动态传播率模型。其次,选择幂函数作为动态传播率的拟合函数,以3天作为最优滑窗期,对各地拐点进行了估计。最后,通过动态模型对各地不同程度尾声开始的起点进行了预测,并在13个省市间进行9个疫情相关指标的对比分析。结果显示,各地动态传播率在经过短暂的波动后均稳步下降,疫情得到有效控制;估计的拐点主要集中在2月中旬,而预测的尾声都将在3月底之前到来;同时,各地疫情发展特点和趋势、防控措施力度和效果存在一定差异。     

动态传播率模型及其在疫情分析中的应用

应用数据驱动的动态传播率来代替基本传染数$R_0$,在全国和省市两个层面上研究COVID-19疫情发展的特点和趋势。首先,基于动态增长率建立传染病常微分方程,推导得出动态传播率模型。其次,选择幂函数作为动态传播率的拟合函数,以3天作为最优滑窗期,对各地拐点进行了估计。最后,通过动态模型对各地不同程度尾声开始的起点进行了预测,并在13个省市间进行9个疫情相关指标的对比分析。结果显示,各地动态传播率在经过短暂的波动后均稳步下降,疫情得到有效控制;估计的拐点主要集中在2月中旬,而预测的尾声都将在3月底之前到来;同时,各地疫情发展特点和趋势、防控措施力度和效果存在一定差异。     

新型冠状病毒肺炎疫情下武汉及周边地区何时复工?数据驱动的网络模型分析

基于全国和湖北省新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情报告数据以及百度人口迁徙与分布大数据,本文构建武汉及周边15个疫情严重城市的COVID-19传播复杂网络模型,重点分析武汉及周边地区复工的可能时间节点和复工对二次暴发风险的影响.首先基于各个城市的累计病例数估计1月23日武汉的累计病例数,得到不同时期湖北省16个主要城市控制再生数的估计值,揭示了早期的传播风险较大和目前的传播风险小(控制再生数的值小于1).本文基于2019年同期的流动网络结构和流动量模拟整个网络模型,给出2020年2月17日、2月24日和3月2日的复工对各个城市疫情的影响.主要结论显示,在较强的防控措施和自我防护下,2020年3月2日复工将在一段时间内不会引起疫情的二次暴发.