SSTIR推出“疫情新增Rt预测模型”--北京市


SSTIR推出“疫情新增Rt预测模型”--北京市

  • 本模型由上海科创资源数据中心SCIECO™提供,模型所使用的数据收集自国家卫健委和各省卫健委通报,模型根据数据源变化每日更新一次。R0的计算方法参考了电子科技大学周涛教授的论文Preliminary Prediction of the Basic Reproduction Number of the Wuhan Novel Coronavirus 2019-nCoV(设Tg=10,ρ=0.65),预测模型则采用了多项式特征(PolynomialFeatures)+逻辑回归(Logistic Regression)。关于模型,欢迎邮件[email protected]询问。

  • 折线表示动态传染指数Rt,代表了病毒在各地的传播速度,反应疫情严峻程度,是预测病毒传播未来趋势的关键;柱状图则表示新增确诊人数,折线表示动态传染指数Rt,虚线部分为模型预测结果(仅供参考)。关于Rt的具体解释如下: 传染指数R0,流行病学上称基本传染数或基本再生数(Basic reproduction number),通俗理解起来可以认为是一个病人可以传染给多少个人。随着时间推移,t时刻的传染指数Rt会受到外界因素的影响而发生变化。Rt>1传染病以指数方式加速传播;Rt<1则表示传染病的传染正在减速,走向消亡(但仍需要注意防护)。

  • 面对疫情,我们正在做的就是通过政府干预政策的实施(隔离、封城、接种疫苗)、个人卫生行为的改变(戴口罩、减少出门)来降低有效传染数;同时,病后产生的免疫力等因素也会对有效传染数产生影响。让我们通过出门戴口罩,宅宅更健康等行为一同来让Rt变得更低吧!

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