Идентифицируемость математических моделей эпидемиологии: туберкулез, вич, covid-19 Научная публикация
| Журнал |
Математическая биология и биоинформатика (Mathematical Biology and Bioinformatics)
ISSN: 1994-6538 |
||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Вых. Данные | Год: 2023, Том: 18, Номер: 1, Страницы: 177-214 Страниц : 38 DOI: 10.17537/2023.18.177 | ||||||
| Ключевые слова | Epidemiology, SIR, Sensitivity-Based Identifiability Analysis, Identifiability, A priori Information, Bayesian Methods, Sobol Method | ||||||
| Авторы |
|
||||||
| Организации |
|
Информация о финансировании (1)
| 1 | Министерство науки и высшего образования РФ | 075-00337-20-03 |
Реферат:
В работе сделан обзор методов анализа идентифицируемости и чувствительности математических моделей эпидемиологии и связанных с ними процессов, описываемых системами дифференциальных уравнений и агентными моделями. Рассмотрены методы анализа чувствительности параметров к вариации данных, а также анализ чувствительности состояний модели по отношению к вариации параметров, на основе подходов линейной и дифференциальной алгебры, байесовском, Монте-Карло. Показано, что для структурной идентифицируемости базовых SIR-моделей (состоящих из системы трех нелинейных обыкновенных дифференциальных уравнений, описывающих динамику восприимчивой (S), инфицированной (I) и удаленной (R) из популяции групп населения) распространения эпидемии и линейных компартментных моделей возможно использование априорной информации о процессе. Продемонстрировано, что модель может быть структурно идентифицируемой, но при этом быть практически неидентифицируемой по причине неполных данных. Показано, что в SEIR-HCD-модели распространения COVID-19, описываемой системой семи обыкновенных дифференциальных уравнений и основанной на законе действующих масс, параметр приобретения гуморального иммунитета является наименее чувствительным к изменениям количества выявленных, критических и умерших в результате COVID-19 случаев. В пространственной SEIR-HCD-модели распространения COVID-19 продемонстрировано увеличение чувствительности параметра длительности частичного иммунитета со временем, а также уменьшение границ изменения параметров заразности и инфицирования. В случае SEIR-HCD-модели среднего поля распространения COVID-19 показана чувствительность системы к индексу самоизоляции и отсутствие чувствительности стохастических параметров системы. В случае агентной модели распространения COVID-19 границы изменения параметра заразности удалось уменьшить более чем в два раза по сравнению с известными оценками методами анализа чувствительности к измерениям выявленных, критических случаев и количества смертей в результате COVID-19. Разработана дифференциальная модель распространения коинфекции туберкулеза и ВИЧ с учетом множественной лекарственной устойчивости и показана ее локальная идентифицируемость.
Библиографическая ссылка:
Криворотько О.И.
, Кабанихин С.И.
, Петракова В.С.
Идентифицируемость математических моделей эпидемиологии: туберкулез, вич, covid-19
Математическая биология и биоинформатика (Mathematical Biology and Bioinformatics). 2023. Т.18. №1. С.177-214. DOI: 10.17537/2023.18.177 РИНЦ OpenAlex
Идентифицируемость математических моделей эпидемиологии: туберкулез, вич, covid-19
Математическая биология и биоинформатика (Mathematical Biology and Bioinformatics). 2023. Т.18. №1. С.177-214. DOI: 10.17537/2023.18.177 РИНЦ OpenAlex
Даты:
| Поступила в редакцию: | 18 янв. 2023 г. |
| Опубликована в печати: | 20 июн. 2023 г. |
| Опубликована online: | 20 июн. 2023 г. |
Идентификаторы БД:
| РИНЦ: | 54273303 |
| OpenAlex: | W4381432548 |