传染病动力学模型及其在新型冠状病毒肺炎疫情仿真预测中的应用综述

作者：李昊; 段德光^*; 陶学强; 陈恩; 高树田

来源：医疗卫生装备, 2020, 41(03): 7-12.

DOI：10.19745/j.1003-8868.2020052

• 传染病
• 传染病动力学
• 传染病动力学模型
• 新型冠状病毒肺炎
• 疫情预测

介绍了GGM(generalized-growth model)、GRM(generalized Richards model)、SIR(susceptible-infected-recovered)、SEIR(susceptible-exposed-infected-removed)模型及元胞自动机模型、人工神经网络模型等常用的传染病动力学模型,结合新型冠状病毒肺炎疫情发展现状,总结了传染病动力学模型在疫情仿真预测中的应用情况,指出了传染病动力学模型应用的局限性,得出了加强传染病认知、推进疫情信息实时共享、开展多模型结合应用等未来发展启示。