基于手机信令数据的传染病时空干预评估与建模方法

本发明属于传染病建模领域，尤其涉及一种基于手机信令数据的传染病时空干预评估与建模方法。

背景技术：

1、突发性传染病的大流行曾给人类带来巨大的灾难，数次影响人类社会的进程。如14世纪黑死病的爆发造成了欧洲约30％-60％的人口死亡；20世纪初的西班牙流感感染了约1/4的世界人口。制定实施各项非药物干预措施是限制流行病传播的有效手段，尽管大多数国家普遍对传染病传播应对积极，但各地区在限制人群感染和大流行方面的成功程度有着非常大的差异，并且像人口流动限制等干预措施会给社会带来相当大的经济成本负担。因此有必要针对传染病的特性以及非药物干预措施的效果进行模拟和评估，这对未来公共突发紧急卫生事件的决策制定可能有借鉴和指导意义。

2、传染病过程的模拟通常使用传染病动力学模型(仓室模型)，其通过数学方程和统计方法描述和预测传染病在人群中的传播和演化过程，模型考虑到了人群结构、传播方式和传播参数等因素。因此可以很好的将如公共交通限制、禁止公共聚餐等措施的干预效果结合进模型当中。但是，现有传染病动力学模型主要关注的是研究区域的整体曲线趋势，而忽略了干预措施在研究区域内部的效果差异性，这会导致模型在空间尺度上的预测能力相对不足。故本发明亟需一种基于手机信令数据的传染病时空干预评估与建模方法，以解决现有技术中的不足之处。

技术实现思路

1、针对现有技术中的不足，本发明提出了基于手机信令数据的传染病时空干预评估与建模方法，利用手机信令数据来精准刻画干预措施对高分辨率人群出行网络的影响，从而提升干预措施的模拟评估效果的精准程度。

2、为实现上述目的，本发明提供了基于手机信令数据的传染病时空干预评估与建模方法，包括以下步骤：

3、通过手机信令数据，获取各子区域的初始人口流动矩阵；

4、构建seirq模型，并模拟病原体的传播过程；

5、获取干预措施，对所述干预措施进行组合优化，获取若干个组合措施；

6、基于所述seirq模型和若干个所述组合措施，获取最优组合措施，并获取所述最优组合措施模拟实施后的最终人口流动矩阵；

7、将所述初始人口流动矩阵与所述最优组合措施模拟实施后的最终人口流动矩阵进行对比，对基于手机信令数据的传染病时空干预效果进行评估。

8、可选的，通过所述手机信令数据，获取所述各子区域的初始人口流动矩阵包括：

9、获取空间单元尺度，所述空间单元尺度为街道单元；

10、基于所述街道单元将研究区域进行划分，获取若干个子区域；

11、通过所述手机信令数据模拟各子区域的人口流动，获取用户轨迹；

12、根据所述用户轨迹提取用户停留点，并获取地理网格之间的用户出行总数，所述地理网格包括出发地网格和目的地网格；

13、将所述地理网格之间的用户出行总数聚合到各子区域之间的出行总数，并获取所述各子区域的初始人口流动矩阵。

14、可选的，构建所述seirq模型，并模拟所述病原体的传播过程包括：

15、利用所述seirq模型在各子区域中生成人口仓室，所述人口仓室包括：易感仓室、潜伏仓室、感染仓室、移除仓室和隔离仓室；

16、基于所述易感仓室，所述易感仓室中的易感者被转移到所述潜伏仓室时，进行病原体检测；

17、若所述潜伏仓室中的潜伏者为阳性，则将所述潜伏者转移到所述隔离仓室进行隔离，若所述潜伏者为非阳性，则将所述潜伏者转移到所述感染仓室，进而移至所述移除仓室。

18、可选的，所述seirq模型包括：各个子区域所述易感仓室、所述潜伏仓室、所述感染仓室、所述移除仓室和所述隔离仓室的变化信息；

19、所述易感仓室的变化信息为：

20、

21、所述潜伏仓室的变化信息为：

22、

23、所述感染仓室的变化信息为：

24、

25、所述移除仓室的变化信息为：

26、

27、所述隔离仓室的变化信息为：

28、qi(t)＝qi(t-1)+ei(t-1)*ε(i，t)

29、其中，si(t)为t时刻在区域i中易感者仓室的人口数量，ei(t)为t时刻在区域i中潜伏者仓室的人口数量，ii(t)为t时刻在区域i中感染者仓室的人口数量，ri(t)为t时刻在区域i中移除者仓室的人口数量，qi(t)为t时刻在区域i中隔离者仓室的人口数量，ni为区域i的总人口数量，为t时刻时从区域i流出的人口数量，为时刻时从区域j流出的人口数量，k(i，j)、k(j，i)为人口流动系数，ε(i，t)为单元隔离系数，αi为区域i中感染者的传染力βi为区域i中的潜伏期，γi为区域i中的康复率。

30、可选的，所述干预措施包括流动性控制、病原体检测、空间单位隔离和疫苗有效性。

31、可选的，对所述干预措施进行组合优化，获取若干个所述组合措施包括：

32、利用组合措施模型对所述干预措施进行调整和组合优化，并根据预定时间在目标子区域内实施所述干预措施，获取若干个所述组合措施。

33、可选的，所述组合措施模型包括病毒传染力量化信息、病原体检测量化信息、疫苗接种有效率量化信息和流动限制量化信息；

34、所述病毒传染力量化信息为：

35、

36、

37、

38、

39、所述病原体检测量化信息为：

40、

41、

42、所述疫苗接种有效率量化信息为：

43、α_vi＝αi*eff

44、所述流动限制量化信息为：

45、k_control(i，j)＝k(i，j)*c，c∈[0，1]

46、其中，αi为区域i中感染者的传染力，为子区域i的基本再生数，d为传染病感染周期，avec表示各子研究区域的感染力，ivec表示各子研究区域的初始感染数，rvec表示各子研究区域的康复数量，m表示研究区域的子研究区域，k表示子研究区域的数量，ε(i，t)为单元隔离系数，μ为衰减因子，为衰减天数，c为流动限制因子，α_vi为接种疫苗后的传染病传染力，k_control(i，j)为管控措施下子区域i、j之间的流动系数，k(i，j)为人口流动系数。

47、可选的，若干个所述组合措施包括：第一组合措施、第二组合措施和第三组合措施；

48、所述第一组合措施包括高频病原体检测、高效疫苗接种和松散流动管控；

49、所述第二组合措施包括低频病原体检测、中等效果疫苗接种和中等流动管控；

50、所述第三组合措施包括较低频病原体检测、低效疫苗接种和严格流动管控。

51、可选的，基于所述seirq模型和若干个所述组合措施，获取所述最优组合措施，并获取所述最优组合措施模拟实施后的最终人口流动矩阵包括：

52、获取所述seirq模型的参数，所述seirq模型的参数包括感染者传染力、潜伏期和康复率；

53、利用所述seirq模型的参数，对若干个组合措施进行调整，获取所述最优组合措施；

54、通过所述最优组合措施和所述手机信令数据，获取所述最优组合措施模拟实施后的最终人口流动矩阵。

55、本发明具有以下有益效果：

56、相较于传统传染病动力学模型，本发明提出的模型能更准确地捕捉到不同地区之间的传播差异和流行病的局部爆发并能对流行病在空间上的演变进行可视化，从而更好地指导流行病控制和干预措施的制定；传统的seir模型通常将人口视为一个整体，而本发明提出的模型可以在不同的空间尺度上进行建模，并使用手机信令手机融合进了seirq模型，考虑到了人口在空间上的流动，将人口流动模式等地理信息纳入模型，可以更好的刻画流行病的空间传播演变情况；本发明同时融合了非药物干预措施进入模型，模型将考虑这些措施的实施程度、时机和效果，对非药物干预措施的有效性进行评估，从而提供了更准确的预测和决策支持。