Искусственный интеллект в прикладных науках. Медицина - стр. 20

Модель SIS, хоть и является простой, играет важную роль в изучении динамики распространения инфекционных заболеваний в популяции. Ее преимущество заключается в доступности и понятности как для исследователей, так и для практиков в области общественного здравоохранения. Универсальность этой модели позволяет применять ее для анализа различных эпидемических сценариев, не требуя сложных вычислений или данных.

Однако упрощенный характер модели означает, что она не учитывает некоторые ключевые аспекты реальной динамики заболевания. Основным ограничением является отсутствие учета приобретения иммунитета после инфекции или вакцинации. Это может привести к недостаточно точным прогнозам и рекомендациям при планировании мер по контролю за распространением болезни.

В то же время модель SIS остается ценным инструментом для идентификации рисков и прогнозирования тенденций в эпидемиологии. Она позволяет легко оценить влияние различных параметров, таких как скорость инфицирования и выздоровления, на динамику заболевания в популяции. Несмотря на свои ограничения, модель SIS остается важным инструментом для исследования основных механизмов распространения инфекционных заболеваний и разработки стратегий по их контролю.

SIS-модель представляет собой важный инструмент для изучения динамики распространения инфекционных заболеваний и принятия решений в области общественного здравоохранения, особенно там, где не предполагается приобретение стойкого иммунитета после выздоровления.

Рассмотрим пример реализации SIS-модели на языке Python с использованием библиотеки `numpy` для вычислений и `matplotlib` для визуализации:

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def sis_model(beta, gamma, susceptible, infected, days):

N = susceptible + infected

S = [susceptible]

I = [infected]

for _ in range(days):

new_infections = beta * S[-1] * I[-1] / N

new_recoveries = gamma * I[-1]

susceptible -= new_infections

infected += new_infections – new_recoveries

S.append(susceptible)

I.append(infected)

return S, I

# Параметры модели

beta = 0.3 # Скорость инфекции

gamma = 0.1 # Скорость выздоровления

susceptible = 990

infected = 10

days = 160

# Запуск модели

S, I = sis_model(beta, gamma, susceptible, infected, days)

# Визуализация результатов

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.plot(S, label='Susceptible')

plt.plot(I, label='Infected')

plt.xlabel('Days')

plt.ylabel('Population')

plt.title('SIS Model')

plt.legend()

plt.grid(True)

plt.show()

```

Этот код создает функцию `sis_model`, которая моделирует SIS-модель в течение определенного количества дней. Затем задаются параметры модели и вызывается функция `sis_model` с этими параметрами. Результаты моделирования визуализируются с помощью библиотеки `matplotlib`.

На графике, полученном в результате выполнения этого кода, можно увидеть изменение численности двух категорий популяции – восприимчивых к инфекции (Susceptible) и инфицированных (Infected) – в течение времени (в днях), согласно модели SIS.

– "Susceptible" показывает, как изменяется количество людей, которые могут быть инфицированы.

– "Infected" отображает количество людей, которые являются инфицированными и могут передавать болезнь.

График позволяет визуализировать динамику эпидемии, показывая, как число инфицированных и восприимчивых меняется в течение времени в моделируемой популяции.