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新冠病毒防治科研攻关成果 新冠病毒防治科研攻关成果

新冠肺炎传播时空计量建模及应急平台建设

  • 夏宁邵,纪荣嵘,陈田木
  • 发布时间:2020-05-08 17:06:15
  • 浏览量:183
新冠肺炎疫情智能预测联合攻关小组 新冠肺炎传播动力学模型流程图

新冠肺炎疫情智能预测联合攻关小组 新冠肺炎传播动力学模型流程图

新冠肺炎疫情智能预测联合攻关小组 合影照片

新冠肺炎疫情智能预测联合攻关小组 合影照片

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自新冠肺炎疫情防控阻击战打响以来,厦门大学信息学院纪荣嵘教授和公共卫生学院夏宁邵教授利用多学科交叉优势,集中科研力量和资源,在各学院带队教师金泰松老师和陈田木老师的组织下,成立了新冠肺炎疫情智能预测联合攻关小组。

本研究采用人工智能、传染病流行病学、理论流行病学等多学科交叉技术,结合新冠肺炎的自然史和人群传播机制构建多种群传播的新冠肺炎传播动力学模型,深入探讨模型稳定性和无病平衡点,通过建立新冠肺炎流行病学特征数据库,求解模型关键参数,探讨新冠肺炎的传播能力并模拟评估新冠肺炎关键措施效果。通过建立的新冠肺炎病毒传播动力学模型对COVID-19密切接触者开展流行病学追踪调查,摸清密切接触者中显性感染与隐性感染者的比例及影响因素,分析隐性感染相对于显性感染者的传播能力及潜伏期者相对于显性感染者的传播能力,对疫情传播速率的有效估计和峰值预测并对影响病毒传播的不同因素进行敏感性分析,揭示了新冠状病毒在人群中的传播动力学特征。


图1.新冠肺炎疫情智能预测联合攻关小组 新冠肺炎传播动力学模型流程图

此外,本团队通过设计基于大数据与人工智能技术的AI预测算法,构建基于新冠肺炎传播动力学模型的预测与防控措施效果模拟评估平台。攻关小组同学针对现有Berkeley Madonna(加利福尼亚大学伯克利分校开发的数学建模软件包)过于繁琐、步骤中操作的关联性强,但缺乏整合等缺点,攻关小组同学充分发挥专业优势,有针对性的构建了全新的疫情分析平台,实现速度、精度等多指标上的突破,积极响应了国家对重要软件的“国产化”战略。

针对本次的新型冠状病毒传染病模型,本平台将原先的疫情分析步骤进行深度整合,减少了不必要的人工操作,利用全新的管理器,对拟合、模拟预测、参数分析等操作进行统一管理,可以模拟任意的政府决策(例如封城、分批复工等),实现了一键式可分段的参数拟合、模型预测,免去了研究人员重新编程的繁琐操作。由于真实的疫情数据中,城市人口多而感染人相对少,总体感染率是一个极小的数字,要求平台能够处理十分高精度的变量和模型参数,考虑到本次疫情的这一特点,我们对算法进行了定向优化,利用多种不同的优化算法协同工作,极大提高了参数拟合的精度同时,并没有牺牲过多的速度,实现了任意分段任意变量的拟合、模拟操作,平台在测试数据上都表现出了远超常规方法的性能。

随着党中央的不断调控,广大医务人员的无私奉献下,现在中国疫情不断好转,而国外的疫情日趋严峻。针对跨境人口流动国内当前疫情控制应该如何调控,不同年龄组的传播动力学机制有何不同,复学后学校如何防控、是否会出现疫情二次暴发等一系列问题是本团队现阶段研究的主要问题,同时也是我国面临亟待解决的实际问题。


图2.新冠肺炎疫情智能预测联合攻关小组 合影照片

本团队的研究预期能为科学防控和应对疫情等重大突发公共卫生事件、减轻其对我国经济社会的影响、完善国家治理体系和提升社会管理能力提供决策支撑和对策建议,先期成果已为国家相关部门防疫决策提出了综合性评估意见和重要参考,预期还能够为其它新发突发传染病的防控提供技术支持和有效解决方案。

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新冠肺炎疫情智能预测联合攻关小组 合影照片

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