时 间：2024年01月13日（周六），10:00-11:30
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报告人：孙小丹，西安交通大学副教授
摘要：自1981年首例艾滋病患者发现以来，HIV在全球范围内迅速蔓延，给人类健康带来了很大威胁。由于艾滋病潜伏期长，高危人群隐蔽性高等特点，艾滋病疫情的有效评估一直以来都是艾滋病预防和控制的重点和难点。本研究基于HIV感染者体内的CD4水平及病毒载量等个体微观数据，单位时间内新报告的HIV感染者人数和艾滋病人数等宏观疫情数据，建立马尔可夫统计学模型和微分方程确定性模型，采用反向计算、贝叶斯推断等方法对我国艾滋病的新发感染、发现率、流行率等进行估计。为公共卫生部门有效评估我国艾滋病的宏观疫情提供定量的参考。
个人简介：孙小丹，西安交通大学数学与统计学院副教授，数学与生命科学交叉中心成员，博士生导师。分别于2012年与2016年获西安交通大学应用数学硕士与博士学位，受国家CSC资助于2014年9月至2015年9月至加拿大约克大学联合培养。先后访问日本北海道大学、加拿大维多利亚大学。长期从事生物数学，动力系统分支理论及应用，生物、医学数据建模与统计分析领域的研究工作。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目、中国博士后项目等，参与国家自然科学基金国际合作重点项目，科技部重点项目，科技部“十二五”、“十三五”国家科技重大专项课题等。
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