Чтение онлайн

на главную

Жанры

Искусственный интеллект в прикладных науках. Медицина
Шрифт:

Рассмотрим пример простой реализации SEIRS-модели на языке Python с использованием библиотеки `numpy` для вычислений и `matplotlib` для визуализации:

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def seirs_model(beta, sigma, gamma, delta, susceptible, exposed, infectious, recovered, days):

N = susceptible + exposed + infectious + recovered

S = [susceptible]

E = [exposed]

I = [infectious]

R = [recovered]

for _ in range(days):

new_exposed = beta * S[-1] * I[-1] / N

new_infectious = sigma * E[-1]

new_recovered = gamma * I[-1]

new_susceptible = delta * R[-1]

susceptible -= new_exposed

exposed += new_exposed – new_infectious

infectious += new_infectious – new_recovered

recovered += new_recovered – new_susceptible

S.append(susceptible)

E.append(exposed)

I.append(infectious)

R.append(recovered)

return S, E, I, R

#

Параметры модели

beta = 0.3 # Скорость инфекции

sigma = 0.2 # Скорость инкубационного периода

gamma = 0.1 # Скорость выздоровления

delta = 0.05 # Скорость временного иммунитета

susceptible = 990

exposed = 10

infectious = 0

recovered = 0

days = 160

# Запуск модели

S, E, I, R = seirs_model(beta, sigma, gamma, delta, susceptible, exposed, infectious, recovered, days)

# Визуализация результатов

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.plot(S, label='Susceptible')

plt.plot(E, label='Exposed')

plt.plot(I, label='Infectious')

plt.plot(R, label='Recovered')

plt.xlabel('Days')

plt.ylabel('Population')

plt.title('SEIRS Model')

plt.legend

plt.grid(True)

plt.show

```

Этот код создает функцию `seirs_model`, которая моделирует SEIRS-модель в течение определенного количества дней. Затем задаются параметры модели и вызывается функция `seirs_model` с этими параметрами. Результаты моделирования визуализируются с помощью библиотеки `matplotlib`.

На графике, полученном в результате выполнения этого кода, можно увидеть изменение численности каждой категории популяции (подверженные инфекции, инфицированные, выздоровевшие) в течение времени (в днях).

– "Susceptible" (подверженные инфекции) показывает, как меняется количество людей, которые могут быть инфицированы.

– "Exposed" (инфицированные, но еще не заразные) показывает количество людей, которые уже заразились, но еще не стали инфекциозными.

– "Infectious" (инфициозные) отображает количество людей, которые являются инфекциозными и могут передавать болезнь.

– "Recovered" (выздоровевшие) показывает количество людей, которые уже выздоровели от болезни и временно имеют иммунитет.

График позволяет визуализировать динамику эпидемии: как изменяется число подверженных инфекции, инфицированных, выздоровевших с течением времени в моделируемой популяции.

4. SIS– модель – это математическая модель, которая описывает динамику распространения инфекционных заболеваний в популяции, учитывая только переход между инфицированными и восприимчивыми состояниями, без учета выздоровления или приобретения иммунитета. В этой модели популяция делится на две основные категории: инфицированные (Infected) и восприимчивые (Susceptible).

Основное предположение SIS-модели состоит в том, что после инфицирования человек остается восприимчивым к заболеванию снова, после того как вылечится или станет носителем болезни. Это означает, что в модели нет категории выздоровевших или имеющих иммунитет.

Математически SIS-модель описывается системой дифференциальных уравнений, которые описывают скорость изменения численности инфицированных и восприимчивых во времени, учитывая параметры, такие как скорость заражения и скорость выздоровления. Эта модель может быть использована для прогнозирования динамики эпидемии, определения оптимальных стратегий контроля и оценки эффективности мер по борьбе с распространением инфекционных заболеваний.

Модель SIS, хоть и является простой, играет важную роль в изучении динамики распространения инфекционных заболеваний в популяции. Ее преимущество заключается в доступности и понятности как для исследователей, так и для практиков в области общественного здравоохранения. Универсальность этой модели позволяет применять ее для анализа различных эпидемических сценариев, не требуя сложных вычислений или данных.

Однако упрощенный характер модели означает, что она не учитывает некоторые ключевые аспекты реальной динамики заболевания. Основным ограничением является отсутствие учета приобретения иммунитета после инфекции или вакцинации. Это может привести к недостаточно точным прогнозам и рекомендациям при планировании мер по контролю за распространением болезни.

В то же время модель SIS остается ценным инструментом для идентификации рисков и прогнозирования тенденций в эпидемиологии. Она позволяет легко оценить влияние различных параметров, таких как скорость инфицирования и выздоровления, на динамику заболевания в популяции. Несмотря на свои ограничения, модель SIS остается важным инструментом для исследования основных механизмов распространения инфекционных заболеваний и разработки стратегий по их контролю.

SIS-модель представляет собой важный инструмент для изучения динамики распространения инфекционных заболеваний и принятия решений в области общественного здравоохранения, особенно там, где не предполагается приобретение стойкого иммунитета после выздоровления.

Рассмотрим пример реализации SIS-модели на языке Python с использованием библиотеки `numpy` для вычислений и `matplotlib` для визуализации:

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def sis_model(beta, gamma, susceptible, infected, days):

N = susceptible + infected

S = [susceptible]

I = [infected]

for _ in range(days):

new_infections = beta * S[-1] * I[-1] / N

new_recoveries = gamma * I[-1]

susceptible -= new_infections

Поделиться:
Популярные книги

Жестокая свадьба

Тоцка Тала
Любовные романы:
современные любовные романы
4.87
рейтинг книги
Жестокая свадьба

Вернуть невесту. Ловушка для попаданки

Ардова Алиса
1. Вернуть невесту
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
8.49
рейтинг книги
Вернуть невесту. Ловушка для попаданки

Дарующая счастье

Рем Терин
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
6.96
рейтинг книги
Дарующая счастье

Назад в СССР 5

Дамиров Рафаэль
5. Курсант
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
6.64
рейтинг книги
Назад в СССР 5

Утопающий во лжи 3

Жуковский Лев
3. Утопающий во лжи
Фантастика:
фэнтези
рпг
5.00
рейтинг книги
Утопающий во лжи 3

Средневековая история. Тетралогия

Гончарова Галина Дмитриевна
Средневековая история
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
9.16
рейтинг книги
Средневековая история. Тетралогия

В тени большого взрыва 1977

Арх Максим
9. Регрессор в СССР
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
В тени большого взрыва 1977

Неожиданный наследник

Яманов Александр
1. Царь Иоанн Кровавый
Приключения:
исторические приключения
5.00
рейтинг книги
Неожиданный наследник

Вторая невеста Драконьего Лорда. Дилогия

Огненная Любовь
Вторая невеста Драконьего Лорда
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
5.60
рейтинг книги
Вторая невеста Драконьего Лорда. Дилогия

Кодекс Охотника. Книга XXIII

Винокуров Юрий
23. Кодекс Охотника
Фантастика:
боевая фантастика
попаданцы
5.00
рейтинг книги
Кодекс Охотника. Книга XXIII

Неудержимый. Книга II

Боярский Андрей
2. Неудержимый
Фантастика:
городское фэнтези
попаданцы
5.00
рейтинг книги
Неудержимый. Книга II

Искатель. Второй пояс

Игнатов Михаил Павлович
7. Путь
Фантастика:
фэнтези
боевая фантастика
6.11
рейтинг книги
Искатель. Второй пояс

Совок 5

Агарев Вадим
5. Совок
Фантастика:
детективная фантастика
попаданцы
альтернативная история
6.20
рейтинг книги
Совок 5

Элита элит

Злотников Роман Валерьевич
1. Элита элит
Фантастика:
боевая фантастика
8.93
рейтинг книги
Элита элит