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.