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申请/专利权人：天津医科大学;首都医科大学

摘要：本公开提供了一种传播异质性估计方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：若接触追踪数据为高精度，则基于接触追踪数据，确定二代病例数分布数据；若接触追踪数据为低精度，则基于i个原发病例产生j个二代病例的分布模型和接触追踪数据，确定i个原发病例产生j个二代病例的负二项分布；若接触追踪数据为低精度，则基于包括i个原发病例的多代传播集群发生的概率，确定爆发规模为c时有i例原发病例的多代群组的概率；如此，能够反映个体间传播异质性。

主权项：1.一种传播异质性估计方法，其特征在于，所述方法包括：确定接触追踪数据的精度；其中，所述接触追踪数据包括传染病监测数据，其记录病例间、病例与密切接触者的接触信息和空间的流行病学信息；响应于接触追踪数据能重构全部原发病例引起的传播集群数据，则基于所述接触追踪数据，确定二代病例数分布数据；响应于接触追踪数据为单代传播集群对应的数据，且能重构多个原发病例引起的传播集群数据，则基于所述接触追踪数据确认i个原发病例产生j个二代病例的概率生成函数；基于所述概率生成函数，确认i个原发病例产生j个二代病例的概率分布模型；基于所述接触追踪数据和所述分布模型，确定i个原发病例产生j个二代病例的负二项分布；其中，基于所述接触追踪数据确认i个原发病例产生j个二代病例的概率生成函数，包括： 利用概率生成函数与概率分布函数之间的数学关系，用表示给定i个原发病例时产生j个二代病例的概率分布函数，得到： 使用ρRi替代，（1-ρ）R替换，则得到： 当ρ趋近于0时，德拉波特分布被会简化为负二项分布： 响应于接触追踪数据为多代传播集群对应的数据，且能重构多个原发病例引起的传播集群数据，则基于所述接触追踪数据确认包括i个原发病例的多代传播集群发生的概率，基于所述包括i个原发病例的多代传播集群发生的概率，确定爆发规模为c时有i例原发病例的多代群组的概率，其中，基于所述接触追踪数据确认包括i个原发病例的多代传播集群发生的概率包括： 对表达式进行代数重排，可以得到的精确公式： 用ρR代替RF且用1–ρR代替RV，得到： 当ρ接近0时，德拉波特分布被会简化为负二项分布： 其中，表征每个原发病例的二代病例数X的概率过程函数；s为随机变量，为0至正无穷范围的非负整数，为群体再生数R的固定参数，为群体再生数的非固定参数；为离散参数；ρ表征群体再生数固定分量的比例；a为二代病例数；表征c个原发病例引起c-i个二代病例的概率，是校正c个病例中有i个种二代病例的标准化因子，即规模为c的病例集群中有i个原发病例的因子；所述传播集群数据是指，由病例组成的集群中，原发病例数量、二代病例数量、一个原发病例所引起的二代病例数量；或者，由病例组成的集群中，原发病例数量、二代病例数量、二代病例引起的病例数量以及一个原发病例所引起的二代病例数量。

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百度查询： 天津医科大学 首都医科大学 传播异质性估计方法、装置、电子设备及存储介质