人工智能应用- 预测新冠病毒传染性:07. 预测不同类型病毒的传播能力
研究者利用 M-H 模型对各个病毒变种的传播能力进行了研究结果如图所示图:AI 模型预测的病毒传播力。横轴为变种出现时间纵轴为预测传播能力表示为相对基本再生数R/RA其中 RA 是武汉变种的基本再生数。图中每个圆圈代表一个变种圈的大小代表实际病例规模整体来看不同变种的传染性呈现逐步上升的趋势。2021 年底出现的奥密克戎OmicronBA.1.1 更是将传染性推到了武汉初始毒株的 8 倍左右而其后续的 BA.2 等亚系还进一步增强了传播能力。研究者还发现M-H 模型在几次较大规模的爆发式传播中都给出了比较准确的预判。例如2020 年底前后出现的AlphaB.1.1.7和DeltaB.1.617.2两个变种模型都给出较高的传染性评分而从实际感染人数圆圈的大小来看它们确实产生了大规模传播的影响。值得说明的是M-H 模型对于传染能力的预测与传统基于流行病学的分析方法有很大不同。流行病学通过追溯传播路径来估算传染性而M-H 模型直接基于病毒基因序列来预测其传播风险因而可以在疫情真正到来之前就判断出某些新变种的潜在威胁。
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2438371.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!