统计与数据科学学院
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系列学术讲座
讲座题目：数学流行病学 (Mathematical Epidemiology)
讲 座 人：黄森忠 教授
智英健康数据研究中心，Nankai Univ. & Univ. Rostock
时 间：此系列讲座共分6次完成，具体内容和时间安排如下
第一讲: “数学流行病学”简介 及 微分和卷积方程建模的基本模式
时间: 2018 年10月18日（周四）晚上18:30 –20:30。
第二讲: 微分和卷积方程建模的基本模式(续第一讲)
时间: 2018 年10月25日（周四）晚上18:30 –20:30
第三讲: 单种群的SEIR 模型
时间: 2018 年11月1日（周四）晚上18:30 –20:30
第四讲: 疾控理论，疫苗的效率估计及生物恐袭回应
时间: 2018 年11月8日（周四）晚上18:30 –20:30
第五讲: 数值模拟方法: EpiSIX程序使用指导
时间: 2018 年11月15日（周四）晚上18:30 –20:30
第六讲: EpiSIX应用范例: 萨斯 和 伊波拉
时间: 2018 年11月22日晚上（周四）18:30 –20:30
地 点：统计与数据科学学院432教室
摘 要: 传统上，“数学流行病学”归入到“生物数学”范畴里。它是用数学的方法研究流行病的一个医学和数学的交叉学科。
自第二次世界大战后， 在国际上每次发生的流行病期间，都能看到由WHO(世界卫生组织)和CDC(美国国家疾病预防及控制中心)主导的数学模型方面的结果对抗击灾疫的指导。最近的例子是WHO和CDC的数学模型对终止2014年初至2016年初集中在西非的伊波拉出血热症的贡献。在国内，正是2003年的萨斯使人们特别关注到了数学模型方面的结果对抗击灾疫的指导意义，并由此建立了由中国CDC主导的“国家传染病自动预警系统”。
数学流行病学的起源可以追踪到Kermack & McKendrick在1927年发表的这方面的第一篇论文。在这个学科近一百年的发展里，最早起主要推动作用的是天花的灭绝(1979年10月26日由世界卫生组织宣布)--它给数学家和医学家们提出了个很重要的问题，就是如何用数学研究方面的结果去改善并指导预防药物的研制。 而2003年新的人禽病毒萨斯的突然出现和新世纪以来各种计算机病毒灾难的不断爆发，则给数学家和计算机专家们提了一个新的课题:交互网络为载体的信息传播模型下的各种(人禽的和机器的)病毒预防及控制。
各种病毒(人禽及计算机网络病毒等)的传播都可以归类为以交互网络为载体的一种信息传播。在传播过程中，信息载体通常历经如下四种状态:
病源↓
易感染态(S) →潜伏态(E) →传染态(I) →康净态(R)或→易感染态(S)
SEIR(S)模型是对这种信息传播模式的数学建模，它的基本思路是通过建立恰当的数学表达关系来刻画信息载体各个状态的如下变化过程: S→E，E→I，I→R (or I→R→S)。我们做数学建模的总归目的，有如下两个重点: (1)数学模型的研究，(2)数值模拟预测。
以SEIR模型为原型的一般四基态模型具有广泛的应用，它们包括疾控效率和疫苗效率的评估，生物恐袭回应决策的制定，安全网络的设计问题，和诸如群体事件的处理等等。
这个讲座将分成三部分:
基本建模理论：着重介绍建立SEIR模型的方法，和理论结果。
数值模拟方法：着重介绍由演讲者本人开发的应用软件EpiSIX，及其应用范例(萨斯和伊波拉)。
为听讲者提供更多的可能应用范例，如科学文献引用的“传染”现象，顾客论坛里的毁誉“传染”现象，交互网络上的SEIR模型及网络安全，“传染”框架下的一般“增长”模式及对抗癌药研制的数据评估，等等。这些存在的应用范例，也将是听讲者的学业论文的可能选项。
欢迎广大师生参加！
统计与数据科学学院
2018年10月15日