Читать книгу Искусственный интеллект в прикладных науках. Медицина онлайн

plt.show()

```

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

На графике, полученном в результате выполнения этого кода, можно увидеть изменение численности каждой категории популяции (подверженные инфекции, инфицированные, выздоровевшие) в течение времени (в днях).

– "Susceptible" (подверженные инфекции) показывает, как меняется количество людей, которые могут быть инфицированы.

– "Exposed" (инфицированные, но еще не заразные) показывает количество людей, которые уже заразились, но еще не стали инфекциозными.

– "Infectious" (инфициозные) отображает количество людей, которые являются инфекциозными и могут передавать болезнь.

– "Recovered" (выздоровевшие) показывает количество людей, которые уже выздоровели от болезни и временно имеют иммунитет.

График позволяет визуализировать динамику эпидемии: как изменяется число подверженных инфекции, инфицированных, выздоровевших с течением времени в моделируемой популяции.

SIS

Основное предположение SIS-модели состоит в том, что после инфицирования человек остается восприимчивым к заболеванию снова, после того как вылечится или станет носителем болезни. Это означает, что в модели нет категории выздоровевших или имеющих иммунитет.

Математически SIS-модель описывается системой дифференциальных уравнений, которые описывают скорость изменения численности инфицированных и восприимчивых во времени, учитывая параметры, такие как скорость заражения и скорость выздоровления. Эта модель может быть использована для прогнозирования динамики эпидемии, определения оптимальных стратегий контроля и оценки эффективности мер по борьбе с распространением инфекционных заболеваний.

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.