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網上不止流傳著讀書無用的荒唐言論，也有人“大論”數學無用，其實你說無用，或許只是對于你這個水平層次來說沒用，有沒有對你都無所謂的那種；但事實卻不這樣，不僅有用，而且越發有用！今天博科園就來談談數學在預測和控制疾病爆發這方面的應用：根據一項新的研究，隨著數學模型的廣泛應用，預測和控制疾病暴發將至關重要，同時也變得更容易和更可靠，其研究成果發表在《自然微生物學》期刊上。  這項研究是由滑鐵盧大學，馬里蘭大學和耶魯大學公共衛生學院的研究人員進行。除了主要研究結果外，研究還得出結論，涉及來自多個醫療和公共衛生來源的信息的建模，例如微生物學家、免疫學家和流行病學家，將為公共衛生規劃者在考慮干預策略時提供最多的信息。滑鐵盧應用數學系的教授Chris Bauch說：疾病傳播的數學模型在理解和控制傳染病方面非常有益。在嘗試使用數學建模時，必須克服某些挑戰。此外，需要良好的數據，以達致建模的目標，以及最有效地控制傳染病。  鮑奇與馬里蘭大學教授梅根·菲茨帕特里克(Meagan Fitzpatrick)、耶魯大學公共衛生學院教授杰弗里·湯森德(Jeffrey Townsend)和艾莉森·加爾瓦尼(Alison Galvani)共同進行了這項研究。研究人員還解釋了數學模型如何幫助理解關于疫苗的想法、觀點和信念如何通過社會網絡傳播，從而制定干預措施，向民眾傳達事實，并更好地支持疫苗接種選擇。滑鐵盧數學學院的Bauch說：對于正在構建數學模型的研究人員來說，與提供信息并幫助管理疫情應對的衛生當局合作非常重要。  首先，獲得所需的數據會更容易；其次，它將確保模型針對那些前線人員需要解答的問題，最后，它將有助于培養對建模過程的信任。數學建模可以證明有用的另一個領域是對抗疫苗猶豫，隨著獲得疫苗的機會在全世界變得不那么成問題，疫苗猶豫可能會成為確保疫苗高吸收率的最重要障礙。世界人口的持續增長和相互連通性的增加，增加了傳染病對全世界人類健康構成的風險。流行病學建模是一種工具，可用于通過預測疾病傳播或量化不同干預策略對疾病傳播動態的影響，來減輕這種風險。  研究說明了四十年來方法的進步和數據質量的提高如何促進建模對應對全球衛生挑戰的貢獻，例如艾滋病毒危機、新出現的病原體和大流行準備的模型。貫穿始終，研究設計一個適合研究問題和現有數據模型的重要性。在模型開發、驗證和解釋中可能出現的問題。經驗主義者和建模人員之間的密切合作，將能繼續提高預測的準確性和公共衛生決策模型的優化。 博科園｜研究/來自：滑鐵盧大學 |
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