Динамика развития эпидемии – СД в медицине

В предыдущих моделях мы, в-основном, рассказывали о применении системной динамики в бизнесе. Но Максим ранее писал, что области приложения СД не ограничиваются бизнесом. В этом посте я расскажу о модели, описывающей динамику развития эпидемий (очень актуально, по-моему, ввиду приближающейся весны).Скачать модельОбычно, эпидемия развивается по такому сценарию: один из заболевших входит в контакт с группой подверженных заболеванию людей и заражает их. Это заражение не обязательно происходит сразу, скорее с некоторой вероятностью . Эпидемия развивается за счет того, что заболевание не сразу выявляется (проходит некоторая задержка) и заболевший не всегда сразу помещается на диспансеризацию (часто, заболевший школьник еще пару дней ходит в школу, пока его окончательно не срубит – по крайней мере, я именно так делал ). Иными словами: количество инфицированных превышает количество выздоровевших. Количество инфицированных растет за счет контактов между инфицированными и подверженными инфекции людьми. Ограничивается эпидемия лишь размером населения. Но жизненный опыт нам подсказывает, что эпидемия не всегда развивается, а может сразу потухнуть.Так что же влияет на масштабы эпидемии? Сколько людей нужно диспансеризовать, чтобы предотвратить развитие эпидемии?Известно, что эпидемия не развивается, когда интенсивность распространения инфекции ниже интенсивности выздоравливания, т.е., в среднем, один инфицированных заражает меньше 1го человека прежде, чем выздоравливает.Модель, рассматриваемая в этом посте, помогает ответить на часть из этих вопросов. В модели присутствует 4 группы людей, представленные в виде резервуаров: “Подверженные инфекции”, “Инфицированные”, “Диспансеризованные” и “Выздоровевшие”. Модель предполагает, что количество населения в рассматриваемый период неизменно, поэтому все оно распределено по этим 4м группам.В модели имитируется ситуация, когда всего 1 инфицированный человек помещается в группу здоровых, но подверженных инфекции, людей. Интенсивность инфицирования зависит от количества инфицированных людей, частоты контакт инфицированных с подверженными инфицированию, и вероятности инфицирования (не каждый контакт является контактом инфицированного с неинфицированным;  более того, не каждый контакт завершается передачей инфекции). В модели также предусмотрена возможность диспансеризации инфицированных людей. Интенсивность диспансеризации зависит от доли людей, согласных на диспансеризацию, и задержек времени на выявление инфекции и диспансеризацию. Также, в модели предусмотрена возможность смоделировать неэффективную диспансеризацию: когда диспансеризованный человек все-таки входит в контакт с подверженным инфекции.Итак, прогнав модель с различными параметрами мы можем прикинуть сколько людей нужно диспансеризовать, чтобы предотвратить эпидемию, а также как неэффективная диспансеризация влияет на развитие эпидемии и эффективность мер по диспансеризации.

Оформить и получить займ на карту мгновенно круглосуточно в Москве на любые нужды в день обращения. Взять мгновенный кредит онлайн на карту в банке без отказа через интернет круглосуточно.

1 отзыв

Ссылки на эту статью

1. Закон Брукса - СД в разработке программного обеспечения — April 13, 2008 @ 6:35 pm

Оставить отзыв