赠书 |流行病暴发如何做到实时预测?这本书告诉你答案

来源:蝌蚪五线谱发布时间:2020-02-26

好书别错过。

近期由于新冠肺炎疫情的蔓延

网络科学在流行病传播等领域的作用受到重视

本期推荐的书目:《巴拉巴西网络科学》

针对此话题有不少观点讨论和成果展示

值得大家参考

巴拉巴西

复杂网络权威

首次系统揭秘

网络科学的重磅之作

小号

作者

艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西

巴拉巴西一直是网络科学发展和复杂系统统计物理学的主要贡献者。他最大的贡献就是发现了无标度的网络概念。

精彩内容

在历史的大部分时期,人类面对大规模流行病时总是束手无策。由于缺乏药物和疫苗,传染病一次次席卷全世界, 夺走了大量的生命。直到1796年,才有第一支疫苗投入测试;直到20世纪90年代,针对新病原体的系统性的疫苗开发和治疗才成为可能。

尽管医学发展进步巨大,我们也只是对少数病原体开发出了有效的疫苗。因此,降低传染率和基于隔离的措施仍然是卫生系统对抗新病原体的主要工具。为了让疫苗、治疗和隔离措施的组合手段生效,我们需要预测何时何地将出现下一次病原体暴发,从而让当地卫生机构优化部署可用资源。

关于流行病暴发的实时预测是近期才出现的研究领域。其发展基础来自20世纪80年代的传染病模型框架 和 2003 年非典型性肺炎大暴发。后者确定了全球疫情的报告准则。随后出现的与流行病相关的可用数据为建模提供了实时输入。这些技术进展首次派上用场是在2009年H1N1甲型流感暴发期间——第一次实时预测了该流行病的传播。

新病原体的出现总是伴随着几个关键的问题:

● 病原体从哪里起源?

● 新发病例会出现在哪里?

● 流行病什么时候会到达各个人口稠密地区?

● 预计有多少人会被感染?

● 该如何减缓其传播进程? 

● 如何能消灭它?

如今,这些问题都可以通过强大的流行病仿真工具来回答。

仿真工具使用人口学信息、移动信息和流行病学数据作为输入。从随机种群模型到基于代理人的计算机仿真(可建模百万个体的行为和交互), 都是这些工具背后的算法。在本书中我们将概述这些工具的用途,指出网络科学在这些技术发展中的作用。

*内容节选自9.7章节流行病预测

小号

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