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传染病模型医学科学的发展已经可以有效地避免和控制许多传染病,但是仍然有某些传染病爆发或流行,危害人们的健康和生命。社会、经济、文化、风俗习惯等因素都会影响传染病的传播,而最直接的因素是:传染者的数量及其在人群中的分布、被传染者的数量、传播形式、传播能力、免疫能力等。一般把传染病流行范畴内的人群提成三类:S类,易感者(Susceptible),指未得病者,但缺少免疫能力,与感染者接触后容易受到感染;I类,感病者(Infective),指染上传染病的人,它可以传播给S类成员;R类,移出者(Removal),指被隔离或因病愈而具有免疫力的人。问题提出请建立传染病模型,并分析被传染的人数与哪些因素有关?如何预报传染病高潮的到来?为什么同一地区一种传染病每次流行时,被传染的人数大体不变? 核心字:传染病模型、建模、流行病 摘要:随着卫生设施的改善、医疗水平的提高以及人类文明的不断发展,诸如霍乱、天花等曾经肆虐全球的传染性疾病已经得到有效的控制。但是某些新的、不断变异着的传染病毒却悄悄向人类袭来。20世纪80年代十分险恶的爱滋病毒开始肆虐全球,至今带来极大的危害。尚有近来的SARS病毒和禽流感病毒,都对人类的生产生活导致了重大的损失。长期以来,建立制止传染病蔓延的手段等,始终是各国有关专家和官员关注的课题。 不同类型传染病的传播过程有其各自不同的特点,弄清这些特点需要相称多的病理知识,这里不也许从医学的角度一一分析多种传染病的传播,而只是按照一般的传播模型机理建立几种模型。模型1 在这个最简朴的模型中,设时刻t的病人人数x(t)是持续、可微函数, 方程(1)的解为 成果表白,随着t的增长,病人人数x(t)无限增长,这显然是不符合实际的。 建模失败的因素在于:在病人有效接触的人群中,有健康人也有病人,而其中只有健康人才可以被传染为病人,因此在改善的模型中必须区别健康人和病人这两种人。 模型2 SI模型 假设条件为 1.在疾病传播期内所考察地区的总人数N不变,即不考虑生死,也不考虑迁移。人群分为易感染者即健康人(Susceptible)(S)和已感染者即病人(Infective)(i)两类(取两个词的第一种字母,称之为SI模型),如下简称健康者和病人。时刻t这两类人在总人数中所占比例分别记作s(t)和i(t)。 2.每个病人每天有效接触的平均人数是常数,称为日接触率。当病人与健康者接触时,使健康者受感染变为病人。 方程(5)是Logistic模型。它的解为 这时病人增长的最快,可以觉得是医院的门诊量最大的一天,意味着传染病高潮的到来,是医疗卫生部门应当关注的时刻。其因素是模型中没有考虑到病人可以治愈,人群中的健康者只能变成病人,病人不会再变成健康者。 模型3 SIS模型 有些病毒人在感染并治愈之后,没有免疫性,即尚有也许再被感染。模型假设 在模型二假设条件的前提下我们再增长一种假设条件3.病人每天治愈的比例为日治愈率。一种感染期内每个病人的有效接触人数模型构成于是有 (8)可得微分方程 0 (9)得到 (10)模型 4 SIR模型大多数传染者如天花 流感 肝炎 麻疹等治愈后均有很强的免疫力,因此冰域的人即非易感者,也非感病者,因此她们将被移除传染系统,我们称之为移除者,记为R类SIR模型是指易感染者被传染后变为感染住,感病者可以被治愈,并会产生免疫力,变为移除者。人员流动图为:S-I-R。假设:1 总人数为常数N,且i(t)+s(t)+r(t)=1;2 .病人的日接触率(每个病人每天有效接触的平均人数)为常数,日治愈率(每天被治愈的病人占总病人数的比例)为常数,显然平均传染期为1,传染期接触数为=。该模型的缺陷是成果常与实际有一定限度差距,这是由于模型中假设有效接触率传染力是不变的。3 单位时间内病愈免疫的人数与但是的病人人数成正比,比例系数l。称为恢复系数。 在以上三个基本假设条件下,易感染者从患病到移出的过程框图表达如下:sisiri 模型构造在假设1中显然有:s(t) + i(t) + r(t) = 1 (1)对于病愈免疫的移出者的数量应为 (2)不妨设初始时刻的易感染者,染病者,恢复者的比例分别为(0),(0),=0.SIR基本模型用微分方程组表达如下: (3)s(t) , i(t)的求解极度困难,在此我们先做数值计算来预估计s(t) , i(t)的一般变化规律。数值计算在方程(3)中设=1,=0.3,i(0)= 0.02,s(0)=0.98,用MATLAB软件编程:function y=ill(t,x)a=1;b=0.3;y=a*x(1)*x(2)-b*x(1);-a*x(1)*x(2);ts=0:50;x0=0.20,0.98;t,x=ode45(ill,ts,x0);plot(t,x(:,1),t,x(:,2)pauseplot(x(:,2),x(:,1) 输出的简要计算成果列入表1。i(t) , s(t)的图形如下两个图形,is图形称为相轨线,初值i(0)=0.02,s(0)=0.98相称于图2中的P0点,随着t的增,(s,i)沿轨线自右向左运动.由表1、图1、图2可以看出,i(t)由初值增长至约t=7时达到最大值,然后减少,t,i0,s(t)则单调减少,t,s0.0398. 并分析i(t),s(t)的一般变化规律.表1 i(t),s(t)的数值计算成果t 0 1 2 3 4 5 6 7 8i(t)0.02000.03900.07320.12850.20330.27950.33120.34440.3247s(t)0.98000.95250.90190.81690.69270.54380.39950.28390.2027 t 9 10 15 20 25 30 35 40 45i(t)0.28630.24180.07870.02230.00610.00170.00050.00010s(t)0.14930.11450.05430.04340.04080.04010.03990.03990.03981相轨线分析我们在数值计算和图形观测的基本上,运用相轨线讨论解i(t),s(t)的性质。D = (s,i)| s0,i0 , s + i 1在方程(3)中消去并注意到的定义,可得 (5)因此: (6)运用积分特性容易求出方程(5)的解为: (7)在定义域D内,(6)式表达的曲线即为相轨线,如图3所示.其中箭头表达了随着时间t的增长s(t)和i(t)的变化趋向图3下面分析s(t),i(t)和r(t)的变化状况(t时它们的极限值分别记作, 和).1. 不管初始条件s0,i0如何,病人将消失,即:2. 最后未被感染的健康者的比例是 ,在(7)式中令i=0得到, 是方在(0,1/)内的根.在图形上 是相轨线与s轴在(0,1/)内交点的横坐标3.若1/,则开始有,i(t)先增长, 令=0,可得当s=1/时,i(t)达到最大值:然后s1/(即1/s0)时传染病就会蔓延.而减小传染期接触数,即提高阈值1/使得1/(即 1/),传染病就不会蔓延(健康者比例的初始值是一定的,一般可觉得接近1)。并且,虽然1/, 减小时, 增长(通过作图分析), 减少,也控制了蔓延的限度.我们注意到在=中,人们的卫生水平越高,日接触率越小;医疗水平越高,日治愈率越大,于是越小,因此提高卫生水平和医疗水平有助于控制传染病的蔓延.从另一方面看, 是传染期内一种病人传染的健康者的平均数,称为互换数,其含义是一病人被个健康者互换.因此当 即时必有 .既然互换数不超过1,病人比例i(t)绝不会增长,传染病不会蔓延。群体免疫和避免:根据对SIR模型的分析,当 时传染病不会蔓延.所觉得制止蔓延,除了提高卫生和医疗水平,使阈值1/变大以外,另一种途径是减少 ,这可以通过例如避免接种使群体免疫的措施做到.忽视病人比例的初始值有,于是传染病不会蔓延的条件 可以表为这就是说,只要通过群体免疫使初始时刻的移出者比例(即免疫比例)就可以制止传染病的蔓延。这种措施生效的前提条件是免疫者要均匀分布在全体人口中,事实上这是很难做到的。据估计当时印度等国天花传染病的接触数 =5,至少要有80%的人接受免疫才行。据世界卫生组织报告,虽然耗费大量资金提高,也因很难做到免疫者的均匀分布,使得天花直到1977年才在全世界根除。而有些传染病的更高,根除就更加困难。模型验证:上世纪初在印度孟买发生的一次瘟疫中几乎所有病人都死亡了。死亡相称于移出传染系统,有关部门记录了每天移出者的人数,即有了的实际数据,Kermack等人用这组数据对SIR模型作了验证。一方面,由方程(2),(3)可以得到 ,两边积分得 因此: (8)再 (9)当 时,取(13)式右端Taylor展开式的前3项得: (10)在初始值=0 下解高阶常微分方程得: (11)其中, 从而容易由(10)式得出:然后取定参数 s0, 等,画出(11)式的图形,如图4中的曲线,实际数据在图中用圆点表达,可以看出,理论曲线与实际数据吻合得相称不错。模型的应用与推广:根据传染病的模型建立研究进而推广产生了传染病动力学模型。传染病动力学1是对进行理论性定量研究的一种重要措施,是根据种群生长的特性,疾病的发生及在种群内的传播,发展规律,以及与之有关的社会等因素,建立能反映传染病动力学特性的数学模型,通过对模型动力学性态的定性,定量分析和数值模拟,来分析疾病的发展过程,揭示流行规律,预测变化趋势,分析疾病流行的因素和核心。对于发生的SARS疫情,国内外学者建立了大量的动力学模型研究其传播规律和趋势,研究多种隔离避免措施的强度对控制流行的作用,为决策部门提供参照.有关SARS传播动力学研究多数采用的是SIR或SEIR模型.评价措施效果或拟合实际流行数据时,往往通过变化接触率和感染效率两个参数的值来实现.石耀霖2建了SARS传播的系统动
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