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摘要
目的：本文采用SEIR(Susceptible-Exposed-Infected-Recovered)模型模拟我国传染病暴发、传播及流行机制，应用数字化仿真技术以解决传统重大疫情应急预案更新不及时、多使用场景难以同时适用以及医疗资源分配不均衡等问题。方法：以2022年8月1日-8月20日的密接、次密接及康复者数据为基础，设计干预函数，拟合流行病学特征参数，构建改进SEIR模型，并使用MATLAB软件搭建数字化仿真环境生成《新型冠状病毒肺炎诊疗方案(试行第九版)》应急预案内容。结果：在疫苗接种率从89.7%提升到95.0%以上，携带者数量可减少约37.9%。对密接者采取14日集中隔离+6日居家健康监测和对次密接者采取14日居家健康监测的防控策略，本地感染者数量最多可下降60.0%。将感染者集中救治时间由14天降至7天，可最多节约7.6%的床位。结论：数字化技术生成的应急预案，可快速指导政策制定者适时调整疫苗接种、密接和次密接隔离时间及感染者集中治疗时间等策略，以实现精准高效防控。
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