[PYTHON] Neue Corona-Virus-Infektion: Die Rolle sozialer Distanzstrategien mit einem einfachen Modell verstehen

Ecmo-Nutzung (Japan Intensive Treatment Society) Die Anzahl der getragenen ECMOs ist gesunken.

Verstehen Sie den Mechanismus einer neuen Coronavirus-Infektion mit einem einfachen Modell und üben Sie soziale Distanzierung.

Ich habe ein einfaches Infektionsmodell erstellt, das jeder verstehen kann, damit er verstehen kann, warum die Aktivität um 80% reduziert werden muss. Es reicht aus, um sich einen Überblick über die Situation zu verschaffen.

Nehmen wir zunächst an, dass die Anzahl der Personen konstant ist. Angenommen, es gibt kein neues Leben, das geboren werden könnte, oder kein Leben, das verschwinden könnte. Teilen Sie als nächstes die Personen in drei Gruppen ein. Diejenigen, die infiziert werden können, diejenigen, die infiziert sind und diejenigen, die sich erholt haben. Was hier wichtig ist, ist, dass eine Person, die sich erholt hat, sich mit ihrer eigenen Immunität erholt haben soll, und weil sie Immunität hat, wird sie niemals infiziert sein. Es wird wie folgt ausgedrückt.

Das Erstellen eines eigenen Modells verbessert Ihr Verständnis für Infektionen und gibt Ihnen eine bessere Vorstellung davon, was zu tun ist.

Das einfachste Modell

Sei S die Anzahl der Personen, die infiziert werden können. Ich denke, dass eine Person zuerst infiziert ist und sich ausbreitet. Das Vermehrungsverfahren ist wie folgt.

Eine potenziell infizierte Person kommt mit einer Person in Kontakt. Sei C die Anzahl der Personen oder Aktivitäten, die die Person an einem Tag kontaktiert. Die Wahrscheinlichkeit, dass die nächste zu kontaktierende Person eine infizierte Person ist, wird als unglücklich definiert. Dann wird unter denen, die in Kontakt kommen, die infizierte Person C x unglücklich. Und wenn die Wahrscheinlichkeit, mit einer infizierten Person in Kontakt zu treten, Beta ist, beträgt die Anzahl der nicht immunisierten Personen, die infiziert werden können, S, also die Anzahl der neu infizierten Personen new_I

new_I =　S(t) x C x unluck x beta

Wird sein. Dann die Anzahl der Infizierten ich

I(t+1)　=　I(t) + new_I

Wird sein. Selbst wenn sie infiziert sind, besteht die Möglichkeit, dass sie sich erholen, indem sie selbst Immunität erlangen. Das Verhältnis sei Gamma pro Tag. Wenn die Anzahl der Personen, die sich an einem Tag erholen, new_R die Anzahl der infizierten Personen I (t) x gamma ist,

new_R= I(t) x gamma

Wird sein.

Die Anzahl der infizierten Personen

I(t+1) = I(t) + new_I - new_R

Wird sein. Es wird angenommen, dass sich eine Person immer von einer Infektion erholt, Immunität erlangt und nie wieder infiziert wird. Sei R die Anzahl der Menschen, die niemals infiziert werden

R(t+1) = R(t) + new_R

Die Anzahl der Infizierten S.

S(t+1) = S(t)-new_I

Deshalb,

S (t + 1) + I (t + 1) + R (t + 1) = S (t) - neues_I + I (t) + neues_I-neues_R + R (t) + neues_R = S (I) + I. (t) + R (t) = S (0) + I (0) + R (0) = konstant

Wird sein.

Lass uns programmieren.

#Initialisieren
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

Zeichnen Sie als nächstes die Anzahl der neu infizierten Personen.

S=1000 # the number of people without immunity
beta=0.2 #rate of infection
gamma=0.1 #recovery rate
I=1
R=0
alpha=I/(S+I+R)
C=2 # the number of person to meet/contact
inf=[]
sus=[]
rec=[]
for t in range(100):
    alpha=I/(S+I+R)#infection rate of contact person
    new_R=I*gamma
    new_I=S*C*alpha*beta
    if new_I<0:
        new_I=0
    I=I+new_I-new_R
    R=R+new_R
    S=S-new_I
    if S<=0:
        S=0
    inf.append(I)
    sus.append(S)
    rec.append(R)
    #print(t,new_inf,n)
plt.plot(inf,label='infection')
plt.plot(sus,label='susceptible')
plt.plot(rec,label='recover')
plt.legend()

Als nächstes erhöhen wir die Anzahl der Kontakte, um die Rolle der sozialen Distanzierung zu verstehen. Ändern Sie c = 2 im obigen Code in c = 10.

Die Zahl der Infizierten nimmt zu und die Spitzenzeit kommt bald. Dies wird das Krankenhaus mit Patienten überfluten.

Versuchen Sie als Nächstes, die Anzahl der Kontakte zu verringern. Versuchen Sie, im Programmcode c = 1 zu setzen.

Wie erwartet. Die Zahl der Infizierten ist zurückgegangen und hat sich auf den Höhepunkt verlagert. Dies verhindert, dass das Krankenhaus überfüllt wird.

In jedem Fall bleibt keine andere Wahl, als sich durch Immunität zu erholen. Die ersten beiden infizieren schließlich fast jeden und konvergieren erst, wenn fast jeder immun ist. Das letzte Beispiel ist nicht eindeutig. In allen Simulationen beträgt der maximale Schrittwert 100 (Bereich (100)). Setzen wir dies auf 1000 (Bereich (1000)).

Wenn wir den Kontakt mit Menschen verringern, die Infektionsrate verlangsamen und uns mit unserer eigenen Immunität erholen, gibt es keine infizierten Personen und keine infizierten Personen. Nicht jeder wird infiziert. Dies ist der Grund für eine soziale Distanzstrategie!

Wiki SIR-Modell setzt C x alpha x beta als Beta .. Im Allgemeinen ist die Infektionsrate eine Zahl, die die Kontaktpersonen nicht einschränkt, und die Behandlung des Modells ist hier eine Ausnahme.

In diesem Modell ist der Zustand der Coronavirus-Infektion

Es wird viel einfacher ausgedrückt als es wirklich ist.

Es gibt Todesfälle im Corona-Virus.

Es gibt eine Latenzzeit.

Nach der Erholung von der Infektion erfolgt eine erneute Infektion.

Die Bestätigung der Infektion dauert lange.

Die Infektionsmethode ist nicht linear und nimmt mit zunehmender Geschwindigkeit zu. In diesem Modell wird sie jedoch einfach als proportionale Beziehung ausgedrückt.

Der Infektionszustand in diesem Modell ist einheitlich, wie z. B. Influenza, und die Infektion wird vom Patienten übertragen. Im Fall einer Clusterinfektion kann die Verwaltung des Clusters die Infektion jedoch schnell unterdrücken.

Es gibt einen Punkt, an dem ein so einfaches Modell auch gut ist.

Einfach zu verstehen.

In der gegenwärtigen Situation ohne Medikamente ist es wichtig, den grundlegenden Mechanismus der Infektion mit diesem Modell zu verstehen. Wenn Sie Medikamente haben, ist es wichtig, mit der Behandlung zu beginnen, aber das ist jetzt nicht der Fall. Dann ist es wichtig, sowieso nicht mit Menschen in Kontakt zu kommen.

Das Reduzieren der Infektionsrate führt zu Einschränkungen wie Händewaschen, Anbringen von Mäusen und nicht zu Menschenmassen. Impfstoffe sind einer von ihnen. Obwohl es wichtig ist, die Infektionsrate durch solche Maßnahmen zu verringern, gibt es Grenzen. Versuchen Sie, die Beta des Modells auf verschiedene Arten zu ändern.

Dieses Modell betont, dass die einzige Möglichkeit zur Reduzierung der Infektionsraten derzeit darin besteht, den Kontakt mit Menschen zu vermeiden.

Um die Wiederherstellungsrate zu erhöhen, ist es außerdem erforderlich, so ruhig wie möglich zu bleiben und den Kontakt mit Personen zu vermeiden.

Beispiele für komplexere Situationen:

Ein Fall, in dem das Virus erhalten bleibt, auch wenn es sich erholt zu haben scheint und erneut auftritt.

Situationen, in denen Medikamente hergestellt und behandelt werden können

Situation, in der eine Impfung möglich ist

Es braucht Zeit, um die Infektion zu bemerken

Jüngste Notfallerklärungen verlangen, dass der Kontakt mit bis zu 80% der Menschen reduziert wird. Aber tatsächlich ist es nicht um 50% gesunken. Überprüfen Sie mit einem einfachen Modell

Ab Schritt 20 wurde C = 2 unter Verwendung der if-Anweisung (wenn t> 20 :) um 80% auf C = 2 * 0,2 = 0,4 reduziert.

S=1000 # the number of people without meneki
beta=0.2 #rate of infection
gamma=0.1 #recovery rate
I=1
R=0
alpha=I/(S+I+R)
C=2 # the number of person to meet
inf=[]
sus=[]
rec=[]
for t in range(100):
    if t>20:
        C=2*0.2
    alpha=I/(S+I+R)
    new_R=I*gamma
    new_I=S*C*alpha*beta
    if new_I<0:
        new_I=0
    I=I+new_I-new_R
    R=R+new_R
    S=S-new_I
    if S<=0:
        S=0
    inf.append(I)
    sus.append(S)
    rec.append(R)
    #print(t,new_inf,n)
plt.plot(inf,label='infection')
plt.plot(sus,label='susceptible')
plt.plot(rec,label='recover')
plt.legend()

Das Ergebnis ist gut. Die Infektion wird unterdrückt. Als nächstes machen wir es 50%. Sei C = 2 * 0,5 im ersten wenn.

Es ist nicht viel anders als die erste Flugbahn. Immerhin ist es nutzlos, wenn es nicht um 80% reduziert wird. Es wird gesagt, dass 80% selbst bei der Blockade von Städten in Europa und den Vereinigten Staaten schwierig sind. Derzeit ist ein autonomes System erforderlich. Lassen Sie uns freiwillig unser Bestes geben, nicht weil es uns jemand sagt.

Nach dem von der Stadtregierung von Tokio angekündigten U-Bahn-Nutzungsstatus wurde das Reduktionsziel nicht erreicht. Das Ziel für die Nutzungsreduzierung liegt bei 80% und jetzt bei 50%.

Wenn ein medizinischer Kollaps nicht verhindert wird, verlängert sich die Konvergenz der Infektion.

[Spanische Kälte](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B9%E3%83%9A%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%81%8B%E3% Es dauerte drei Jahre (Januar 1918 - Dezember 1920), bis 81% (9C) konvergierten.

[Die Störung des medizinischen Systems, nicht die Virulenz des Virus, verlängerte die Konvergenz der Infektion](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B9%E3%83%9A%E3% 82% A4% E3% 83% B3% E3% 81% 8B% E3% 81% 9C). [Infektion und Reduzierung von Ärzten und Krankenschwestern führen zu einem medizinischen Zusammenbruch](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B9%E3%83%9A%E3%82%A4%E3% 83% B3% E3% 81% 8B% E3% 81% 9C). Der Schutz von Medizinern schützt die Gesellschaft.

Konvergenz von Asia Cold Dauert 1-2 Jahre (Februar 1957-1958).

Trat 1956 in den Provinzen Kishu und Yunnan der Volksrepublik China auf In Japan trat es im Mai 1957 auf und zwei Wellen konvergierten im Frühjahr 1958.

Neue Verbreitung von Corona-Virus-Informationen durch Shinya Yamanaka ist voller wertvoller Informationen.