传染病模型 告诉你传染病到底有多猛

传染病大家都知道，可是很多人还是不把传染病的危害性当一回事，很多人照样留连在一些传染病高发地，根本就没有一点危险的感觉。还有有些人就认为，只要自己有钱，什么病都不怕，认为自己有钱，都可以治愈它。可是有些传染病是你无法根治的。今天我们就通过传染病模型来告诉你传染病到底有多猛。

传染病模型主要做什么？

动力学模型主要是用以预测传染病的发生发展趋势及评估干预措施的效果，较少用以探究环境因素对传染病的影响。一方面是因为传染病动力学模型中未知参数过多会影响到目标参数求解，另一方面，目前主流算法对目标参数的求解需要较强的计算机资源支持。

当然，随着近些年计算机能力的快速发展，各种类型的服务器及超级计算机相继问世，使得计算资源这个门槛已经不那么严重。但这些年看来，往往是软能力的缺乏，导致了环境因素与传染病间关系的研究一直没有较大突破。对于传染病研究，软能力更加侧重于传染病流行规律及其动力学模型内在意义的理解，这些知识将是准确探究环境因素与传染病关系的基石。

通过传染病模型了解传染病

易感者S(t)：t时刻未染病但有可能被该类疾病传染的人数；

染病者I(t)：t时刻已被感染成病人而且具有传染力的人数；

移出者R(t)：t时刻已从染病者类移出的人数；

β：传染力系数，一个病人能传染的易感者数目与此环境内易感者总数S(t)成正比，比例系数为β；

γ：移出率系数，单位时间内从染病者类移出的人数与病人数量成正比，比例系数为γ(即该类疾病自然病程的倒数)；

经典的SIR仓室模型不考虑人口的出生、死亡、流动等种群动力学因素，因此，对每一个仓室的人口变化率建立平衡方程式，便得到以下模型：

dS/dt=-βSI

dI/dt=βSI-γI

dR/dt=γI

数学模型建立后，结合该类疾病某次暴发疫情具体数据，运用BerkeleyMadonna软件，便可以拟合出本次暴发疫情的传染力系数β，继而计算基本再生系数R0=β*S0*(1/γ)。

以上就是关于传染病模型的相关知识介绍。我们现在的医疗水平在不断进步之中，很多传染性疾病在早期发现，及时治疗是完全可以治愈的，所以感染传染病的患者也不用过于担心害怕，保持好心态，及时控制治疗病情对于康复有好的帮助。