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申请/专利权人：山西医科大学

摘要：本发明公开了基于传播动力学模型的重大传染病复盘与预测方法，包括：针对传统的SEIR模型构建SSqEEqBAI1I2I3QHVRD动力学模型，其中所述SSqEEqBAI1I2I3QHVRD动力学模型包括如下仓室：易感者S、集中管理易感者Sq、潜伏者E、集中管理潜伏者Eq、疑似者B、无症状感染者A、有症状感染者I、自我照护者Q、住院患者H、疫苗免疫者V、康复者R和死亡患者D；所述有症状感染者I可分为：轻型感染者I1、普通型感染者I2、重型和危重型感染者I3；并且构建所述SSqEEqBAI1I2I3QHVRD动力学模型的微分方程组。本发明不仅能够考虑到无症状感染者的存在和疫苗接种的效果，而且能够预测出住院患者、重型和危重型感染者的数量等等，从而提高对传染病的发展态势进行预测和评估的准确性。

主权项：1.基于传播动力学模型的重大传染病复盘与预测方法，包括：传统的SEIR模型为：易感者S、潜伏者E、感染者I、康复者R，其特征在于，针对传统的SEIR模型构建SSqEEqBAI1I2I3QHVRD动力学模型，其中所述SSqEEqBAI1I2I3QHVRD动力学模型包括如下仓室：易感者S、集中管理易感者Sq、潜伏者E、集中管理潜伏者Eq、疑似者B、无症状感染者A、有症状感染者I、自我照护者Q、住院患者H、疫苗免疫者V、康复者R和死亡患者D；所述有症状感染者I可分为：轻型感染者I1、普通型感染者I2、重型和危重型感染者I3；所述SSqEEqBAI1I2I3QHVRD动力学模型的微分方程组如下：dSdt＝-[1-m+1-τm]ct[β+qt1-β]SθE+kA+I1+I2+I3N+λSq-zS+b1-fB-vS+hVdSqdt＝[1-m+1-τm]ctqt1-βSθE+kA+I1+I2+I3N-λSqdEdt＝[1-m+1-τm]ctβ1-qtSθE+kA+I1+I2+I3N+ρ[1-m+1-τm]ct[β+qt1-β]VθE+kA+I1+I2+I3N-pαAE-1-pαIEdEqdt＝[1-m+1-τm]ctβqtSθE+kA+I1+I2+I3N-δqtEqdBdt＝zS-bBdAdt＝pαAE-δAt+γAt+ωAt+dAA dQdt＝ωAtA+ωI1tI1+ωI2tI2+ωI3tI3-γQt+dQQdHdt＝δAtA+δI1tI1+δI2tI2+δI3tI3+δqtEq+bfB-γHt+dHHdVdt＝vS-hV-ρ[1-m+1-τm]ct[β+qt1-β]VθE+kA+I1+I2+I3NdRdt＝γAtA+γI1tI1+γI2tI2+γI3tI3+γQtQ+γHtHdDdt＝dAA+dI1I1+dI2I2+dI3I3+dQQ+dHH；其中：该模型假设总人数N，且该模型假设总人数N不变，即不考虑生死或迁移；初始日期t＝0时，各类人群数量的初值为S0、Sq0、E0、Eq0、B0、A0、I10、I20、I30、Q0、H0、V0、R0、D0；将第t天时S类、Sq类、E类、Eq类、B类、A类、I1类、I2类、I3类、Q类、H类、V类、R类、D类人群数量分别记为St、Sqt、Et、Eqt、Bt、At、I1t、I2t、I3t、Qt、Ht、Vt、Rt、Dt；m为物理防护因子；τ为化学防护因子；ct为时变每日接触人数；β为病毒传染指数，qt为时变集中管理率；θ为潜伏者相对于有症状感染者的传染率系数；k为无症状感染者相对于有症状感染者的传染率系数；λ为集中管理解除速率；z为通过发热门诊进入疑似者的集中管理率；b为疑似者的检测率；f为疑似者的检出率；v为免疫阈值；h为抗体滴度衰退率；ρ为疫苗免疫者因抗体滴度衰退被感染为潜伏者的速率；p为无症状感染者构成比；αA为无症状感染者的潜伏期倒数；αI为有症状感染者的潜伏期倒数；轻型感染者构成比；普通型感染者构成比；重型和危重型感染者构成比；δqt为从集中管理潜伏者到住院患者的时变确认感染速率；δAt为从无症状感染者到住院患者的时变确认感染速率；δI1t为从轻型感染者到住院患者的时变确认感染速率；δI2t为从普通型感染者到住院患者的时变确认感染速率；δI3t为从重型和危重型感染者到住院患者的时变确认感染速率；ωAt为无症状感染者到自我照护者的时变转化速率；ωI1t为从轻型感染者到自我照护者的时变转化速率；ωI2t为从普通型感染者到自我照护者的时变转化速率；ωI3t为从重型和危重型感染者到自我照护者的时变转化速率；γAt为时变无症状感染者康复率；γI1t为时变轻型感染者康复率；γI2t为时变普通型感染者康复率；γI3t为时变重型和危重型感染者康复率；γQt为时变自我照护者康复率；γHt为时变住院患者康复率；dA为无症状感染者死亡率；dI1为轻型感染者死亡率；dI2为普通型感染者死亡率；dI3为重型和危重型感染者死亡率；dQ为自我照护者死亡率；dH为住院患者死亡率。

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