COVID-19 大流行控制：在 ICU 可持续性下平衡检测策略与封锁干预
种群与进化
2020-05-25 v3 系统与控制
系统与控制
物理与社会
摘要
我们在此考虑一个扩展的 SIR 模型，包含近期 COVID-19 暴发的若干特征：特别是感染与康复个体可被检测（+）或未被检测（-），并且我们整合了重症监护病房（ICU）容量。我们的模型能够对使用封锁与检测干预手段控制疫情动态的最优策略进行易处理的定量分析。基于 COVID-19 相关文献的参数设定，我们研究了各量对最优策略的敏感性，同时考量大流行卫生与经济社会成本之间的微妙权衡，以及 ICU 的有限容量水平。我们将最优封锁政策确定为分 4 个连续阶段的干预：首先是快速而强烈的封锁干预以阻止传染的指数增长；其次是短暂的过渡阶段以降低病毒流行率；第三是 ICU 满负荷且病毒流行率稳定的长期阶段；最后是随着病毒消失恢复正常社会交往。只要封锁释放得足够缓慢，该最优情景可避免第二波感染。我们还提供了 ICU 容量增加下的最优干预措施，以及对感染与免疫个体检测力度的优化。每当引入大量资源检测感染者时，社交距离的压力可获缓解，而对免疫个体检测的影响则较为温和。
引用
@article{arxiv.2005.06526,
title = {COVID-19 pandemic control: balancing detection policy and lockdown intervention under ICU sustainability},
author = {Arthur Charpentier and Romuald Elie and Mathieu Laurière and Viet Chi Tran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.06526},
year = {2020}
}