MIT SEIR模型:有必要将疫情隔离政策延续到2022年
本月初,MIT的研究人员建立了一个AI预测模型(SEIR),该模型能够用量化的方式,呈现隔离措施对新型冠状病毒传播的积极影响。与其他模型不同,它并不依赖于以往疫情的研究数据,而是利用AI算法,经过训练后,准确地捕捉受感染个体的数量。
SEIR将人们分为“易感”、“暴露”、“感染”和“康复”等类别。这种算法产出的结果准确性要高于以往的预测方式,有助于更好地向政府、卫生系统和非营利组织提供信息,帮助他们就调整隔离决策。该模型发现,韩国在实行隔离政策后,病毒的传播变骤然停滞,这一数据也为隔离期的政策合理性提供了佐证。
“请时刻保持警惕!”
隔离政策有可能延续到2022年
“我们的模型显示,检疫限制政策成功地使病毒有效繁殖数量从大于1减少到小于1的阈值。这就相当于我们可以把曲线变平,开始看到更少的感染。 ”MIT机械工程教授乔治?巴巴斯塔斯(George Barbastathis)介绍道。他和研究员吉?丹德卡尔(Raj Dandekar)一起,花费数周时间开发出了SEIR模型,通过数据分析,他们得出了病毒的传播规律,即当严格的隔离政策开始实行时,病毒的传播速度会滑坡式下降。
冠状病毒结构放大图
SEIR模型以来自中国武汉、意大利、韩国和美国的病毒传播曲线数据作为子数据集,对AI助手进行数据喂养。在获取每个地区(各标志性病例分别于1月24日、2月27日和2月22日,在武汉、意大利和韩国被发现和记录)的第500个病例之后,经过500次迭代,它学会了预测病毒感染传播的模式,得出了隔离措施与病毒有效繁殖数量减少现象之间的相关性。
MIT SEIR预测模型的数据集曲线示意图
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