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美国基于数据驱动的个体流行病仿真实验平台准确预测疫情传播趋势

美国流行病动力学仿真系统将全球划成了25公里乘以25公里的若干网格,每个格子里面的人口密度,人口结构,家庭结构,学校和企业规模分布数据都有,还有网格间的人口流动数据(美国最准确,其他地方数据质量参差不齐)。因此可以建立一个网络传播模型,每个节点就是一个网格。网格内部还有更精细的网络传播模型,每一个节点是一个人。有了这样的模型,就能比较准确地预测疫情传播趋势,量化人员隔离、交通限制、停工停学等不同防控措施的效果。

该系统的最大难点是采集这些数据并且保持高精度的实时更新。举个例子,因为不同年龄段的人对病毒易感性不同,我们需要知道不同年龄段人接触的频度,例如30岁的人和40岁的人接触频度。还比如在不同场所出现的密切接触的数量和密度等等。获得这些数据需要多方面配合的长期努力。

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