传染病模型.ppt
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1、动态微分方程模型 传 染 病 模 型 (四个模型)问题提出 本世纪初,瘟疫常在世界上某地流行,随着人类文明的不断进步,很多疾病,诸如天花、霍乱已经得到有效的控制然而,即使在今天,一些贫穷的发展中国家,仍出现传染病流行的现象,医疗卫生部门的官员与专家所关注的问题是:(1)如何描述传染病的传播过程(2)如何分析受感染人数的变化规律(3)如何预报传染病高潮的到来问题分析 不同类型传染病的传播过程有不同的特点。故不可能从医学的角度对各种传染病的传播过程一一进行分析,而是按一般的传播机理建立模型 由于传染病在传播的过程涉及因素较多,在分析问题的过程中,不可能通过一次假设建立完善的数学模型 思路是:先做出
2、最简单的假设,对得出的结果进行分析,针对结果中的不合理之处,逐步修改假设,最终得出较好的模型。模型一SI模型模型假设:(1)一人得病后,久治不愈,人在传染 期内不会死亡。(2)单位时间内每个病人传染人数为常 数k。为什么假设不会死亡?为什么假设不会死亡?(因为死亡后便不会再传播疾病,因而可认为此时已退出系统)模型建立:I(t)表示t时刻病人的数量,时间:天则:I(t+t)I(t)k0I(t)t于是模型如下:模型的解:举个实例最初只有1个病人,1个病人一天可传染1个人模型的缺点问题:随着时间的推移,病人的数目将无限增加,这一点与实际情况不符原因:当不考虑传染病期间的出生、死亡和迁移 时,一个地区
3、的总人数可视为常数。因此 k0应为时间t的函数。在传染病流行初期,k0较大,随着病人的增多,健康人数减少,被传染的机会也减少,于是k0将变小。模型修改的关键:k0的变化规律模型二(SI模型)设t时刻健康人数为S(t)病人数为I(t)模型假设:(1)总人数为n不变,既不考虑生死,也不考虑 迁移,I(t)十S(t)n(2)一人得病后,久治不愈,且在传染期内不 会死亡。(3)一个病人在单位时间内传染的人数与当时 健康的人数成正比,比例系数为k(称之为 传染系数)模型改进方程的解:对模型作进一步分析传染病人数与时间t关系传染病人数的变化率与时间t的关系 染病人数由开始到高峰并逐渐达到稳定 增长速度由低
4、增至最高后降落下来疾病的传染高峰期此时计算高峰期得:意义:1、当传染系数k或n增大时,t0随之减少,表示传 染高峰随着传染系数与总人数的增加而更快 的来临,这与实际情况比较符合。2、令=kn,表示每个病人每天有效接触的平均 人数,称日接触率日接触率。t0与 成反比。表示该 地区的卫生水平,越小卫生水平越高。故 改善卫生水平可推迟传染病高潮的来临。模型的缺点缺点:当t时,I(t)n,这表示所有的人最 终都将成为病人,这一点与实际情况不 符合原因:这是由假设1)所导致,没有考虑病人可 以治愈及病人病发身亡的情况。思考题:考虑有病人病发身亡的情况,再对模型 进行修改。模型三(SIS模型)有些传染病(
5、如痢疾)愈后免疫力很低,还有可能再次被传染而成为病人。模型假设:(1)总人数为:s(t)+i(t)n(2)一个病人在单位时间内传染的人数与当时健康人数成 正比,比例系数为k(3)单位时间治愈的人数与病人总数成正比,比例系数为h(称日治愈率日治愈率),病人治愈后成为仍可被感染的健康者,称1/h为传染病的平均传染期平均传染期(如病人数保持10人,每天治愈2人,h 1/5,则每位病人平均生病时间为1/h 5天)。模型的建立假设2、3得:将假设1代入,可得模型:模型的解:阈值=nk/h的意义 一个病人在平均传染期内传染的人数与当时健康的人数成正比,治愈率为h模型的意义(t,i(t))图(1)当1时,指
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