“比如,政府计划在5年内将某地区的血吸虫病患病率从30%降到5%,制定什么样的方案可以达到这样的预期?”屠小明打开软件界面,选择“血吸虫病”为例介绍:首先在疫区采用化疗的方法,键盘输入化疗的覆盖率、有效率,荧幕上随即出现的2012―2017年患病率曲线仍呈上升趋势。
“这说明化疗效果不佳,要换种方法。”屠小明说,然后他选择“启动灭螺”和“行为干预”两个选项并输入相应数值。“行为干预就是告知百姓远离疫水,不去有钉螺的河边洗衣,鱼虾养殖户下河穿皮裤,尽量使用自来水等等。”他指着电脑计算出的呈下降的患病率曲线说,“可以看出,这两项措施在未来五年内的效果不错。”
“传染病流行是有一定规律可循的,比如一些疾病有固定的易传染时段,传染能力、致死率等也可获知,这就意味着我们可以建立数学模型来描述其传播特点,预测传播规模、速度等,并预估防控效果。”屠小明介绍,建立这样的数学模型,必须拥有详尽的疫情历史统计资料、疾病的初始流行率、疫区人口出生率、迁入迁出量、人口年龄构成等,在此基础上,依靠微分方程分析传染病未来的传播情况、蔓延条件、控制措施等。
“以数学模型预测传染病发展变化,分析流行原因和关键因素,有助于医疗卫生部门寻求防控最优策略。”他说,“不过,传染病传播受多种因素影响,错综复杂,数学模型只能为政策的制定提供参考依据。”
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