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申请/专利权人：南方科技大学
摘要：本发明涉及一种基于传播动力学的呼吸道传染病规模及医疗资源需求预测方法，本发明使用下一代矩阵法对有效接触率进行初步估计，后使用马尔科夫链蒙特卡罗算法对参数进行拟合矫正，提高模型预测的准确性。多数流行病学参数不能获得一个准确的数值，多为一个区间，因此本发明将其在区间内进行抽样，并计算95％置信区间，提高预测的可靠性。增加对住院床位数、ICU床位数等医疗资源需求的预测，可以有效评估医疗资源储备是否充足，必要时可根据预测结果及时调取资源。本发明实现在采取不同干预措施情况下，对感染规模及医疗资源需求预测，为采取适当的干预措施提供依据。
主权项：1.一种基于传播动力学的呼吸道传染病规模及医疗资源需求预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集过去一段时间内每日的目标呼吸道传染病的逐日新增累计病例数、流行病学参数以及目标呼吸道传染病发生的城市地区的人口学数据作为输入数据；步骤2、对经典SEIR模型进行改进，将感染人群分为有症状感染Is和无症状感染Ia两类；有症状感染者可进一步发展为普通住院人群Hs和ICU住院人群Hc；将移出人群分为死亡移出D和恢复移出R，共计8个人群，得到改进的经典SEIR模型；步骤3、将步骤1的流行病学参数输入改进的经典SEIR模型，使用下一代矩阵法计算得到基本再生数R0与有效接触率β之间的关系，用已知的R0对有效接触率β的取值进行初步估计；采用马尔科夫链蒙特卡罗算法，使用目标呼吸道传染病的逐日新增累计病例数对初步估计的β的取值进行拟合矫正，最终得到β的取值，进而得到SEIR预测模型；步骤4、根据干预措施的需要，设置SEIR预测模型中β的系数，β的系数的范围为0-1，得到设置好的预测模型；步骤5、采集近期一段时间内每日的目标呼吸道传染病的逐日新增累计病例数、流行病学参数以及目标呼吸道传染病发生的城市地区的人口学数据输入设置好的预测模型；步骤6、设置好的预测模型输出未来一段时间内每日的病例数、住院床位数、ICU床位数和死亡人数；步骤7、根据上一步得到的预测结果对医疗资源进行调度分配。
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百度查询： 南方科技大学 一种基于传播动力学的呼吸道传染病规模及医疗资源需求预测方法
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