[发明专利]一种COVID-19境外输入风险评估预测方法

权利要求书

1.一种COVID-19境外输入风险评估预测方法，其特征在于，包括：

步骤S100：获取模型参数和基础数据；所述基础数据包括入境检疫数据、全球每日疫情数据、医疗资源数据TMR、人口数据和人口年龄结构；所述模型参数包括传播率β，康复率γ，接触矩阵M_ij和易感染率σ_i；其中i和j表示年龄段，i,j＝1,2,...,n；

步骤S200：给出模型的假设和限定条件：设置易感染人群S、感染人群I、康复人群R和境外输入人群P分别对应第m天第i个年龄段的易感染人数S_i[m]、感染人数I_i[m]、康复人数R_i[m]和第k个国家的入境人数P_ki[m]，设置第k个国家在第m天统计的平均确诊率μ_k[m]，则第m天第i年龄段人群输入的感染人群人数为第m天对第i年龄段人群输入的易感染人群人数为第m天输入地区第i年龄段总人数N_i[m]，有：

其中，为第m天输入的总人数，K为国别个数；

步骤S300：基于SIR模型建立风险评估预测模型，包括第i个年龄段中的易感染人群在第m+1天的人数S_i[m+1]、第i个年龄段中的感染人群在第m+1天的人数I_i[m+1]、第i个年龄段中的康复人群在第m+1天的人数R_i[m+1]：

R_i[m+1]＝R_i[m]+γI_i[m]                                  (3)

其中，N_j[m]各年龄段总人数；

根据式(2)计算得到第i个年龄段中的感染人群在第m天的人数I_i[m]，进一步得到第m天的感染总人数结合医疗资源数据TMR，计算第m天境外输入传播的风险评估值Risk[m]，Risk[m]＝I[m]/TMR；

步骤S400：获取管控措施生效日期T前后预设间隔时间D₀内的入境人员数据，并采用周期循环的方式，分别推算出不同管控措施下的预设时间间隔D₁内的入境人数P_ki[m]，再由估算得到每天各年龄段境外输入感染者人数，由估算得到每天各年龄段境外输入易感染者人数；

步骤S500：将不同管控措施下的每天各年龄段境外输入感染者人数、每天各年龄段境外输入易感染者人数分别输入易感染人数S_i[m]、感染人数I_i[m]和康复人数R_i[m]，得到风险预测值Risk[m]。

2.根据权利要求1所述的一种COVID-19境外输入风险评估预测方法，其特征在于，所述步骤S400中的管控措施包括核酸检测时，所述模型参数还包括核酸错检率p₀，将预设时间间隔D₁内的入境人数P_ki[m]与第k个国家在第m天统计的平均确诊率μ_k[m]以及核酸错检率p₀加权相乘，得到再由得到每天各年龄段境外输入感染者人数以及由得到每天各年龄段境外输入易感者人数，在进行核酸检测并考虑错检率的情况下，第i个年龄段中的易感染人群在第m+1天的人数S'_i[m+1]、第i个年龄段中的感染人群在第m+1天的人数I'_i[m+1]、第i个年龄段中的康复人群在第m+1天的人数R'_i[m+1]为：

R'_i[m+1]＝R'_i[m]+γI_i[m]                               (6)

得到在进行核酸检测并考虑错检率的情况下的预测结果Risk'[m]＝I'[m]/TMR。