基于个体的高分辨率建模：新冠病毒在小城镇中的传播

在持续的新冠肺炎(COVID-19)大流行中，公共卫生当局和广大民众正努力在安全与常态之间取得平衡。不断变化的情况要求发展理论与仿真工具，以精细刻画社会的多个阶层，同时支持对“假设”情景的评估。尤其重要的是评估潜在检测方法与疫苗接种策略的有效性。本文提出一个基于个体的建模平台，以单一个体分辨率模拟新冠病毒在小城镇与城市中的传播。该平台基于纽约州新罗谢尔（美国最早报告的疫情暴发地之一）的真实数据进行了验证。在专家知识支撑与报告数据启发下，模型在统计上真实的人口中纳入了传播的详细要素。除检测、治疗与疫苗接种选项等相关功能外，模型还考虑了与COVID-19症状相似的其他疾病所造成的负担。该模型的独特之处在于可探索不同的检测方法（医院内或免下车设施）以及可优先保护脆弱群体的疫苗接种策略。因其细粒度分辨率、开源特性与广泛的功能，公共卫生当局的决策可受益于该模型。