基于智能体模型的免疫建模

疫苗政策在公共卫生干预中占据核心位置，模型常被用于评估这些政策的有效性。许多疫苗具有渗透性，此时观察到的疫苗有效性依赖于暴露力。模型中，实现观察到的疫苗有效性所需的免疫参数进一步受到模型特征的影响，如其传递算法、接触网络结构以及疫苗模拟方法。我们提出一种方法，用于确定智能体模型中的参数，以实现一组目标免疫值的设定。我们构建了包含新冠疫情在内的多种疾病结果下，针对疫苗和既往感染而构建的所需 population 层面免疫值数据集。该数据集融合了免疫学数据、数据收集方法、免疫模型以及生物学洞察。随后我们描述如何选择最小参数，以实现连续衰减免疫曲线，使目标值在仿真中得以实现。我们利用家庭二次攻击率仿真建立了保护每次感染尝试与整体免疫之间的关系，从而考虑了暴露力与模型特征对保护的依赖。