统计分析助力分析传染病疫情数据有助于传染病流行数据分析的统计分析
西浦宏司，北海道大学医学院教授
由于国际间人员流动增多、与动物和自然界接触增多等因素，新发、再发传染病疫情相继暴发。从2002-2003年的严重急性呼吸道综合征（SARS）开始，各种传染病疫情相继出现，包括高致病性禽流感、2009年H1N1猪流感、中东呼吸综合征、埃博拉出血热、寨卡热等。此外，可通过疫苗接种预防的风疹和麻疹疫情仍在包括日本在内的发达国家持续发生。当此类疫情发生时，首先需要了解感染的自然史和传播特点，准确掌握当前形势，然后再考虑各项疫情应对措施。到目前为止，日本等国在流行病期间收集观察数据的方法已经得到了显著发展，流行病学基础设施也逐渐形成，并且已经培养出国立传染病研究所现场流行病学家培训计划（FETP）的毕业生。这逐渐使得高级建模研究成为可能。在本演讲中，演讲者将简单总结数理统计模型的研究在传染病流行病学中的应用，以及如何利用其研究经验为制定流行病对策做出贡献。特别是，在寨卡病毒和麻疹病例中，我们在 JMP 中实施了最大似然估计，作为与合作者共享代码的一部分，所以我希望您也能看看这一点。我们希望向对JMP和统计学感兴趣的专家介绍我们的研究成果，例如（1）估计输入性传染病感染风险和流行风险，（2）分析传播模式和流行对策，以及（3）因果推断的新方法，例如检疫的影响。
