記者從(cong) 電子科技大學獲悉，該校數據研究中心博士劉權輝聯合美國東(dong) 北大學，以豬流感傳(chuan) 播為(wei) 例提出，流行病傳(chuan) 播要受親(qin) 友、社區及更廣範因素的影響，並據此建立了一套新的流行病傳(chuan) 播計算機模型，以實現更準確追蹤、預測流行病傳(chuan) 播。

“早期，由於(yu) 無法收集到大規模真實人際接觸數據，經典流行病理論認為(wei) ，流行病呈指數增長趨勢傳(chuan) 播，每次病毒擴大傳(chuan) 播的節點上，平均新感染的人數幾乎不變。”劉權輝以最近的非洲豬瘟為(wei) 例解釋說，傳(chuan) 統理論認為(wei) ，一頭病豬感染兩(liang) 頭豬，這兩(liang) 頭豬各自感染另兩(liang) 頭豬，以此類推，病豬數目增長關(guan) 係呈1，2，4，8，16，32，64……的等比數列。但事實真是如此嗎？

為(wei) 進一步研究流行病傳(chuan) 播的影響，劉權輝團隊選擇了社會(hui) 人口統計數據詳細的意大利、荷蘭(lan) ，並建立起一種更真實的人際接觸模型，其包含家庭成員、公司同事、學校師生及社區任意兩(liang) 人間的疾病傳(chuan) 播可能。他們(men) 在這個(ge) 模型中模擬豬流感傳(chuan) 播，把結果與(yu) 2009年意大利、荷蘭(lan) 真實的豬流感傳(chuan) 播數據對比，由此發現，相比於(yu) 以往的模型，這個(ge) 模型結果更接近事實。“我們(men) 發現，在病毒擴大傳(chuan) 播的節點上，平均新感染的人數不是穩定不變，而是隨時間不斷變動。”劉權輝說，他們(men) 據此構建的新計算機模型能夠基於(yu) 流行病暴發期間每日患病人數，預測新感染人數，幫助預測流行病暴發時段及選擇疫苗分發區域。11月21日該研究成果在《美國科學院院刊》刊發。