運算流行病學
運算流行病學(粵拼:wan6 syun3 lau4 haang4 beng6 hok6;英文:computational epidemiology)結合電腦科學同醫學,專門用運算方法(例如電腦模擬)做流行病學上嘅研究。
模擬方法
編輯睇埋:個體為本模型
- 例:2011 年傳染病 ABM 研究
醫療工作者好睇重「對疫潮做準備」呢樣工作:要為疫潮作出準備,起碼要估計應付疫潮需要幾多人力物力資源,而要準備呢啲資源,就要估計「會有幾多人惹到隻病」;流行病學專家好興用 ABM 電腦模擬[註 1],作出(簡化講)「如果每個人嘅行為係噉噉噉而隻病嘅傳染力係噉噉噉,最後會有幾多幾多人惹到隻病」噉嘅估計[1]。
喺 2011 年,有一班科學家做咗份研究,用 2009 年嘅墨西哥 A 型 H1N1 流行性感冒病毒爆發做數據。佢哋指出,傳染病嘅傳播主要取決於人嘅流動同埋人際接觸(睇埋社會網絡嘅概念)。佢哋個模型大致係噉嘅[2]:p. 3-4:
設 件物件,每件物件表示一個人,每個人有以下呢啲數值:(1) 3D 嘅位置值(position)、 移動模型(mobility model;表示嗰個人傾向喺座城市邊個區活動-包含「喺禮拜日,呢個人會喺 A 區嘅機率」噉嘅資訊)、 社會網絡(social network;表示嗰個人同邊啲人有密切關係-「有密切關係」表示「成日會喺同區活動,大機率會互相傳病」)、 佢獨有嘅 ID 值,方便部電腦監察住佢哋邊個打邊個 設 (時間)= 0;(2) 設定隻病嘅特性(disesase model): 個體間傳播(transmission)-反映「如果家陣有兩個人密切接觸,當中一個人有隻病,隻病會傳畀另外嗰個人嘅機率」等、 個體內漸進(progression)-反映「如果個人惹咗隻病,喺幾耐嘅時間會冇症狀、喺幾耐嘅時間會有傳染性...」噉嘅資訊 隨機揀個人,設定佢惹到隻病 While 場模擬行緊,(3 同 4) Foreach 人類個體 按 mobility model 設定佢嘅位置; Foreach 地區 計出佢有冇受感染嘅人喺入面; Foreach 有感染力嘅人類個體 i 搵出佢身處嗰區入面嗰啲可以受感染嘅個體; Foreach 可以受感染嘅個體 j 按社會網絡計出 j 同 i 密切接觸嘅機率; 按密切接觸嘅機率同 transmission,計出 j 畀 i 惹到嘅機率; 按 progression 更新 i 嘅狀態(例如由「有感染力」演變成「好返嗮」); # transmission 同 progression 入面嗰啲具體數值,可以由打前嘅研究度得知。 上升 1;(5)
班研究者睇過打前嗰啲研究,知道「如果家陣有兩個人密切接觸,當中一個人有隻病,隻病會傳畀另外嗰個人嘅機率」等嘅資訊。然後佢哋就攞咗 2009 年嘅墨西哥 H1N1 爆發嘅數據嚟睇,用手機數據估計啲人嘅移動模型同社會網絡,並且進行模擬,計吓「喺每點時間,會有幾多人惹到隻病」(想像畫幅圖,X 軸做時間 Y 軸做惹到隻病嘅人嘅數量;好似下圖噉)。佢哋嘅模擬顯示,政府下令限制啲人嘅流動(睇埋 lockdown 嘅概念)令惹到隻病嘅人數下降咗成 10% 咁多[2]。
喺呢個過程裏面,班研究者做到[2]:
「 | 考慮個體人嘅流動同埋人際接觸(微觀因素),估計個群體入面有幾多 % 嘅人惹咗隻病(整體現象)。
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」 |
註釋
編輯- ↑ 廿世紀尾嘅研究表明,齋靠「將人類群體想像成幾個子群體」唔能夠準確噉模擬傳染病嘅傳播。
睇埋
編輯攷
編輯- ↑ Epstein, J. M., Goedecke, D. M., Yu, F., Morris, R. J., Wagener, D. K., & Bobashev, G. V. (2007). Controlling pandemic flu: the value of international air travel restrictions. PloS one, 2(5), e401.
- ↑ 2.0 2.1 2.2 FRIÁS-MARTÍNEZ, E., Williamson, G. & Friás-Martínez, V. (2011). An agent-based model of epidemic spread using human mobility and social network information (PDF). IEEE Conference on Social Computing.