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创建了第一个算法，该算法可以高度准确地确定零个患者

欢迎使用iCover博客页面。今天我们讨论的主题是所谓的。空病人是流行病开始的人群。准确，早期识别“空病人”的问题对于世界医学极为重要。拥有有关第一个病毒携带者的信息，可以追踪感染的传播，找出其起源并开发出对抗该疾病的最有效方法。2015年，克罗地亚开发了首个能够高度准确地检测空患者的软件算法。关于零患者现象，所提方法的优缺点，我们将在本文中停止。



零病史


为了对正在考虑的现象有所了解，一段时间以来，我们转向一个为我们保留了许多经典例子的故事。

伤寒


如果我们可以谈论因病而臭名昭著的空患者的等级，那么也许历史上的领导者可以从纽约州授予玛丽·马伦，玛丽·马隆曾以笔名伤寒·玛丽（伤寒·玛丽）而广为人知。玛丽是20世纪上半叶在美国大陆上第一个健康的伤寒携带者，她完全否认了她对这种迅速蔓延的疾病的态度。



玛丽·穆隆（Mary Mullon）出生于爱尔兰，于1884年移居美国。 “玛丽之路”是一位顶级厨师，从1900年到1907年在组织和私人家庭中工作，在她临时居所的几乎所有地方都有一系列伤寒病例。此外，在许多“值班”案件中，玛丽被指控照顾她感染的病人。 47名受感染的玛丽中有3名患者无法存活。

最早在玛丽与后来的斑疹伤寒之间建立逻辑联系的是专门从事卫生预防工作的乔治·索珀。在1906年再次发生此类暴发之后，以严谨和狂躁细致着称的索珀（Soper）致力于调查马伦小姐的“往绩”，并得出的结论是，自从纽约州成立以来，正是她成为了困扰纽约州的问题的根源。玛丽本人坚决否认与该疾病有关，并坚决拒绝索帕拉坚持要接受全面医学检查的提议。



如果不是因为Soper的坚持，Mary Mallon可能会继续她的旅程，后者设法将警察带到了公事。诊所的强制检查显示，伤寒玛丽的身体是该病的病因，这证实了乔治·索珀拉的guess测。根据检查结果，该患者被分配到北哥哥岛上的一家医院，她将在那里隔离三年。根据在截止日期之后交付的分析结果，玛丽·马伦被认为是健康的，并宣誓要释放，永远不会在任何地方和任何情况下在厨房工作。

穿越大陆后，伤寒玛丽找到了一份微薄的薪水，直到1915年。您可能会猜到，下一个职位是斯隆妇女医院的厨师职位，玛丽被送往斯隆妇女医院，但名字不同。在她在场的情况下，我们的空病人使另外25名病人（其中一名死亡）丰富了她的往绩。
欺诈被揭露后，伤寒玛丽再次被护送到北兄弟岛进行生活隔离，并于1938年在这里安息，享年69岁。尸检表明，该病的病原是在胆囊Mallon中发现的伤寒沙门氏菌。

PS Mary Mallon出生时完全健康，尽管她的母亲在怀孕期间因伤寒而生病。

SARS，SARS，严重急性呼吸系统综合症，SARS




这些名字是幸存和康复的空病患者之一，焕兴初是广东省佛山市人。像Mallon一样，Shinchu在被病毒感染后还担任厨师。自从胡安感受到非典的第一个明显迹象以来，这一大流行就已经覆盖了29个国家，并杀死了750人。
专家们对SARS的传播方式意见分歧。他们经常坚持采用病毒的接触传播方法，有人认为SARS就像我们所知道的流感一样，是通过空气中的飞沫传播的，这在很大程度上解释了疾病的传播速度。多数人的权威意见是，空病患者的感染源是麝猫的肉，麝猫是维夫家族的掠食性哺乳动物，是华南居民的传统食物。

尽管该疾病的传播链已在香港和新加坡得以恢复，但中国的专家无法追踪这种感染在中国的传播情况，因为中国的大部分病例都集中在北京和广东省。

埃博拉热




来自几内亚东南部Meljandu小村庄的两岁的Emil Ouamouno成为零伤病人，不由自主地打开了潘多拉魔盒-埃博拉病毒，夺走了7800人的生命。一组研究人员发现，2013年12月2日，婴儿在蝙蝠筑巢的树洞中玩耍。到家后，孩子感到非常热，四天后死亡。埃博拉病毒的下一批受害者和携带者是准备埋葬尸体的三名妇女。埃米尔（Emil）的妹妹菲洛梅娜（Filomena）未能逃脱悲惨的命运。结果，在包括母亲，祖母和父亲在内的所有家庭成员中，只有一家之主Etienne Owamouno得以幸存。

罗伯特·科赫研究所（柏林）的一次探险发现，感染的原因是生活在一个不幸的空洞中的食虫蝙蝠。爆发后立即被雷击烧毁的大树洞是整个村庄孩子最喜欢玩耍的地方，但注定要成为零病患者的是埃米尔。

现代研究证明埃博拉病毒是动物来源的（动物病）。蝙蝠，猪和猴子尤其属于对人类危险的类别。2014年最大的埃博拉疫情在西非记录，并一直持续到今天。

查找无效的患者计划会有所帮助




长期以来，旨在发现和准确识别空患者的研究一直是世界领先实验室的科学家特别关注的领域。克罗地亚各个领域的专家小组开发了一种算法，可以高度准确地实现这一目标。由于研究组可用的理论工具最少，为了开发有效的搜索模型，有必要收集大量的统计数据，然后接受分析程序处理。结果，科学家能够识别出模式，这些模式构成了所提出的用于搜索空患者的算法的模型的基础。

在大多数考虑的情况下，检查算法在实际统计数据上的有效性已证明在确定流行病的起点方面具有很高的准确性。

为了确定目标，该算法构建了一个节点网络，以识别该流行病中的感染者和健康人。使用分析方法和蒙特卡洛估计方法对生成的网络进行数字处理。计算结果使您可以获取每个人节点准确的“概率图”。找到概率接近100％的节点后，将完成对空患者的程序搜索。该任务被认为已解决。

方法局限性


尽管在大多数分析案例中令人信服的搜索结果，但开发的算法都有其局限性。因此，例如，一次识别几个零患者是可能的。在这种情况下，最终的决定需要更多分析工具的潜力以及小组专家的亲自参与。

在评估该算法对真实数据的有效性的过程中，注意到该算法的准确性越高，该流行病传播的速度和面积越大。相反，该方法在发病后很长一段时间内在该流行病覆盖了相当长一段时间的较小区域上的应用常常为每个居民带来接近100％的结果。

尽管讨论了局限性，但克罗地亚科学家提出的方法是目前唯一允许大多数情况下准确识别空病患者并确定流行病定位的方法。科学家们确信，考虑到的算法可以在虚拟空间中有效，在虚拟空间中，计算机病毒的流行根据类似的情况而发展。

有关实验结果的更多详细信息，请参见此处。


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Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN384987/

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