数据驱动多层网络上传染病监测策略的效果评估

摘要

当前传染病监测策略的效果评估研究主要基于单层网络建模，未能充分考虑真实接触模式的多层性以及传染病的流行病学特征。该文采用包含症前感染与无症状状态的机制模型刻画疾病状态转变，并用真实感染数据估计模型参数，开展了基于数据驱动多层网络上的传染病监测策略研究。从早期时滞、波峰时延、波峰比率3个维度评估不同监测策略的效果，同时提出了兼顾接触权重与流行病学特征的集体影响策略。结果表明，经典策略在数据驱动多层网络上仅能提前约3天感知疫情，而考虑网络结构的策略可将感知时间提升至7天。相比之下，集体影响策略能提前约14天感知疫情，且该策略受监测子集规模影响较小，具有鲁棒性。

关键词

数据驱动 / 疾病监测 / 多层复杂网络 / 集体影响