目的研究基于傳染病動(dòng)力學(xué)易感-暴露-感染-恢復(fù)（SEIR）模型對(duì)新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）疫情發(fā)展情況的預(yù)測(cè)效果,為有效應(yīng)對(duì)疫情提供指導(dǎo)。方法利用Python爬蟲自動(dòng)更新功能獲取中華人民共和國(guó)國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)公布的疫情數(shù)據(jù),通過改進(jìn)傳染病動(dòng)力學(xué)SEIR模型,自動(dòng)修正COVID-19基本再生數(shù)（R₀）,對(duì)中國(guó)湖北省和韓國(guó)的COVID-19疫情發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果模型預(yù)測(cè)的湖北省COVID-19疫情頂點(diǎn)在2020年2月21日,現(xiàn)有確診病例數(shù)約為50 000例（2月19日）,預(yù)計(jì)疫情將于3月4日回落至30 000例以下,并在5月10日左右結(jié)束。中華人民共和國(guó)國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)公布的實(shí)際數(shù)據(jù)顯示,確診人數(shù)頂點(diǎn)為53 371例。模型預(yù)測(cè)的韓國(guó)疫情峰值在3月7日,將于4月底結(jié)束。結(jié)論改進(jìn)的傳染病動(dòng)力學(xué)SEIR模型在COVID-19疫情早期實(shí)現(xiàn)了較準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè),政府相關(guān)部門在疫情中及時(shí)、有效的強(qiáng)力干預(yù)明顯影響了疫情的發(fā)展進(jìn)程,東亞其他國(guó)家如韓國(guó)的疫情在3月仍處于上升期,提示中國(guó)需要提防輸入性疫情風(fēng)險(xiǎn)。 

【文章來源】：第二軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,41(06)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

韓國(guó)COVID-19疫情預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)

建立一個(gè)改進(jìn)的傳染病動(dòng)力學(xué)SEIR模型用于預(yù)測(cè)湖北省COVID-19疫情發(fā)展趨勢(shì)。設(shè)定地區(qū)總?cè)丝跀?shù)為N,易感人數(shù)為S,患病潛伏期人數(shù)為E,現(xiàn)有確診人數(shù)為I,治愈人數(shù)為R,4種人群之間的動(dòng)力學(xué)模型見圖1。其中易感人群到患病潛伏期人群的轉(zhuǎn)化率為β,患病潛伏期人群到現(xiàn)有確診人群的轉(zhuǎn)化率為k,現(xiàn)有確診人群到治愈人群的轉(zhuǎn)化率為γ。與現(xiàn)有其他SEIR模型不同的是,本研究通過易感人群減少率λ建模政府管控措施,較好地模擬了政府干預(yù)措施逐漸增強(qiáng)的現(xiàn)象。該模型還考慮了患病人群的死亡情況,設(shè)死亡人數(shù)為D,病死率為μ,圖1所示SEIR模型可以寫成常微分方程組形式:

使用求解得到的參數(shù),通過模型外推,利用中華人民共和國(guó)國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)發(fā)布的截至2020年2月19日的疫情數(shù)據(jù),對(duì)截至2020年5月10日湖北省疫情發(fā)展情況進(jìn)行了預(yù)測(cè),結(jié)果見圖2。模型預(yù)測(cè)的湖北省疫情頂點(diǎn)在2月21日,現(xiàn)有(2020年2月19日)確診病例數(shù)約為50 000例,2月27日將回落至40 000例以下,3月4日將回落至30 000例以下,3月10日將回落至20 000例以下,3月20日將回落至10 000例以下,5月10日左右疫情結(jié)束。模型預(yù)測(cè)的累計(jì)死亡病例數(shù)為6 471例。由于使用常微分方程建模,因病死亡率在模型中是常數(shù)。在疫情消退階段,醫(yī)療資源被擠占的情況將有所緩解,實(shí)際死亡率會(huì)有所下降,最終因病死亡病例數(shù)應(yīng)少于6 471例。根據(jù)中華人民共和國(guó)國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)發(fā)布的COVID-19疫情進(jìn)展數(shù)據(jù),2020年1月28日至3月4日全國(guó)COVID-19疫情發(fā)展呈現(xiàn)停止上升趨勢(shì),即將出現(xiàn)疫情的頂點(diǎn)(圖3),湖北省COVID-19疫情也到達(dá)頂點(diǎn)(圖2)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]新型冠狀病毒肺炎聚集性疫情流行病學(xué)調(diào)查技術(shù)指南(試行第一版)[J]. EpidemiologyWorkingGroup,StrategyandPolicyWorkingGroupforNCIPEpidemicResponse,ChineseCenterforDiseaseControlandPrevention.  Chinese Journal of Epidemiology. 2020(03)
[2]基于SEIR模型分析相關(guān)干預(yù)措施在新型冠狀病毒肺炎疫情中的作用[J]. 耿輝,徐安定,王曉艷,張勇,尹小妹,馬茂,呂軍.  暨南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)與醫(yī)學(xué)版). 2020(02)
[3]基于一類時(shí)滯動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)對(duì)新型冠狀病毒肺炎疫情的建模和預(yù)測(cè)[J]. 嚴(yán)閱,陳瑜,劉可伋,羅心悅,許伯熹,江渝,程晉.  中國(guó)科學(xué):數(shù)學(xué). 2020(03)
[4]新型冠狀病毒肺炎流行病學(xué)特征分析[J]. EpidemiologyWorkingGroupforNCIPEpidemicResponse,ChineseCenterforDiseaseControlandPrevention.  Chinese Journal of Epidemiology. 2020(02)
[5]新型冠狀病毒肺炎基本再生數(shù)的初步預(yù)測(cè)[J]. 周濤,劉權(quán)輝,楊紫陌,廖敬儀,楊可心,白薇,呂欣,張偉.  中國(guó)循證醫(yī)學(xué)雜志. 2020(03)
[6]一類SEIR傳染病模型的動(dòng)力學(xué)行為分析[J]. 秦爽,張建剛,杜文舉,俞建寧,劉頔.  溫州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(03)



本文編號(hào)：3492412