通过复合仓室模型对流感样疾病建模
社会与信息网络
2018-05-16 v1 物理与社会
种群与进化
摘要
用于描述病原体在人群中传播的流行病学模型通常只能描述单一病原体。这使得当多种具有相似症状的病原体在同一人群中同时传播时，其应用变得不切实际。本文描述了一种方法，使得在最小条件下应用多个单菌株模型成为可能。因此，我们的方法在流行病学理论模型与用于流感及其他类似病毒建模的数据驱动方法之间架起了一座桥梁。我们的模型将易感-感染-恢复（SIR）模型扩展到更高维度，从而能够对感染多种病毒的人群进行建模。我们进一步提供了一种方法，基于 SIR 解可行实现的过完备字典，将代表人群中感染人数的时序数据盲分离为各个独立成分，每个成分代表单一病原体的影响。我们利用从 Twitter 数据估算的五年季节性流感样疾病（ILI）发病率，展示了所提方法的适用性。我们证明，该方法平均能描述 ILI 时序数据中 44% 的方差。从模型导出的各个感染成分与人群中已知的病毒谱相匹配，我们证明这与独立收集的流行病学数据相符。我们进一步表明，匹配成分的基本再生数（）处于这些病原体已知的范围内。我们的结果表明，所提方法可应用于其他病原体和地理区域，为估计人群中流行病的参数提供了一种简便方法。
引用
@article{arxiv.1706.02280,
title = {Modeling influenza-like illnesses through composite compartmental models},
author = {Nir Levy and Michael Iv and Elad Yom-Tov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.02280},
year = {2018}
}