具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

本说明书中使用用语“一个”、“一”、“该”和“所述”用以表示存在一个或多个要素/组成部分/等；用语“包括”和“具有”用以表示开放式的包括在内的意思并且是指除了列出的要素/组成部分/等之外还可存在另外的要素/组成部分/等；用语“第一”和“第二”等仅作为标记使用，不是对其对象的数量限制。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。

针对相关技术中存在的问题，本公开提出了一种疫苗接种比例的计算方法。图1示出了疫苗接种比例的计算方法的流程示意图，如图1所示，疫苗接种比例的计算方法至少包括以下步骤：

步骤S110.获取疫苗的接种参数；其中，接种参数包括疫苗有效性、疫苗免疫周期和传染病的基本再生数。

步骤S120.基于接种参数和接种计算关系，计算在预定时间段内达到群体免疫的疫苗的接种比例；其中，接种计算关系至少部分基于目标传染病模型和群体免疫条件确定，目标传染病模型用于指示不同疾病状态的人群之间的转换关系。

在本公开的示例性实施例提供的方法及装置中，获取体现疫苗以及传染病特性的接种参数，根据指示不同疾病状态的人群之间转换关系的目标传染病模型以及群体免疫条件确定出接种比例与接种参数之间的接种计算关系，完善了影响接种比例的因素，进而提高了满足群体免疫条件的疫苗接种比例计算结果的精确度，提高了疫苗注射的效率。

下面对疫苗接种比例的计算方法的各个步骤进行详细说明。

在步骤S110中，获取疫苗的接种参数；其中，接种参数包括疫苗有效性、疫苗免疫周期和传染病的基本再生数。

在本公开的示例性实施例中，疫苗接种参数指的是与目标疫苗对应的接种参数，例如可以是与治疗新型冠状病毒肺炎的疫苗对应的接种参数，也可以是与治疗埃博拉的疫苗对应的接种参数，还可以是与治疗任何一种传染病的疫苗对应的接种参数，本示例性实施例对此不做特殊限定。

除此之外，接种参数还与地区有关，例如对于2020年全球爆发的新型冠状病毒肺炎而言，各个国家相继研制出了治疗新型冠状病毒肺炎的疫苗，其中包括中国、美国以及其他国家。然而，与中国研制出的疫苗对应的接种参数和与美国研制出的疫苗对应的接种参数是存在差异的，基于此，接种参数可以是与中国研制出的疫苗对应的接种参数，也可以是与美国研制出的疫苗对应的接种参数，还可以是与任何一个国家研制出的疫苗对应的接种参数，本示例性实施例对此不做特殊限定。

进一步的，接种参数是描述疫苗以及传染病特性的参数，并且，接种参数包括了疫苗的疫苗有效性、疫苗免疫周期和与疫苗对应的传染病的基本再生数。

具体地，疫苗有效性指的是疫苗在实际情况下预防与疫苗对应的传染病的效率，疫苗免疫周期指的是疫苗注射进入人体后，产生对应的抗体到抗体消失所经历的时间，基本再生数指的是一个感染者在患病周期内可以传染的平均人数。

举例而言，疫苗为治疗新型冠状病毒的疫苗，因此，疫苗有效性指的是治疗新型冠状病毒的疫苗在实际情况下预防新型冠状病毒的效率，疫苗免疫周期指的是新型冠状病毒在注射进入人体后，产生对应的抗体到抗体消失所经历的时间，例如可以是1年，基本再生数指的是一个感染新型冠状病毒的感染者在患病周期内(例如可以是6个月)可以传染的人数，例如可以是8人。

在本示例性实施例中，获取疫苗的接种参数，并且接种参数为体现疫苗以及传染病特性的参数，有助于后续得出与接种参数对应的疫苗的接种比例，完善了影响接种比例的因素，进而提高了接种比例计算结果的精确度。

在步骤S120中，基于接种参数和接种计算关系，计算在预定时间段内达到群体免疫的疫苗的接种比例；其中，接种计算关系至少部分基于目标传染病模型和群体免疫条件确定，目标传染病模型用于指示不同疾病状态的人群之间的转换关系。

在公开的示例性实施例中，目标传染病模型用于指示不同疾病状态的人群之间的转换关系，其中，不同疾病状态的人群可以包括易患病人群，即容易患上传染病的人群，不同疾病状态的人群可以包括感染者人群，即已经患上传染病的人群，不同疾病状态的人群还可以包括康复人群，即通过治疗或自愈，不具有传染病的人群，不同疾病状态的人群还可以包括接种人群，即易患病人群中接种了疫苗的人群和康复人群中接种了疫苗的人群，本示例性实施例对此不做特殊限定。值得说明的是，不同疾病状态人群构成了总人群。

对应的，接种计算关系指的是上述不同疾病状态人群之间的转换关系以及与群体免疫条件对应的免疫计算关系，其中，群体免疫条件指的是能促使人群达到群体免疫的条件，即促使对传染病具有抵抗力的人群占总人群的比例达到一定预设比例的条件，基于此，通过接种参数和接种计算关系得出的疫苗的接种比例，就是可以促使对传染病具有抵抗力的人群占总人群的比例达到一定预设比例的最低接种比例。

在得到接种比例之后，可以在终端中显示与接种比例对应的图形，具体地，与接种比例对应的图形指的是以接种参数为自变量，以根据接种参数计算出的接种比例为应变量得出的图形。具体地，该图形可以是接种比例与疫苗有效性之间的二维图形，可以是接种比例与基本再生数之间的二维图形，可以是接种比例与疫苗免疫周期之间的二维图形，还可以是接种比例与基本再生数以及疫苗免疫周期之间的三维图形，还可以接种比例与基本再生数以及疫苗有效性之间的三维图形，还可以是接种比例与疫苗有效性以及疫苗免疫周期之间的三维图形，本示例性实施例对此不做特殊限定。

举例而言，根据目标传染病模型确定出不同疾病状态的人群之间的转换关系，并获取与群体免疫条件对应的免疫计算关系，基于转换关系以及免疫计算关系计算出预定时间内达到群体免疫的疫苗的接种比例，并在得到疫苗的接种比例之后，可以以疫苗有效性、疫苗免疫周期作为自变量，疫苗的接种比例作为应变量得出一图形，用以描述接种参数与疫苗的接种比例之间的关系。

在可选的实施例中，图2示出了疫苗接种比例的计算方法中计算疫苗的接种比例的流程示意图，如图2所示，不同疾病状态的人群包括接种疫苗人群、易患病人群以及康复人群，接种计算关系基于模型计算关系以及免疫计算关系得到，该方法至少包括以下步骤：在步骤S210中，根据目标传染病模型确定预定时间段内接种人群比例与易患病人群比例以及康复人群比例之间的模型计算关系，并获取与群体免疫条件对应的免疫计算关系；其中，接种人群比例、易患病人群比例以及康复人群比例分别为接种疫苗人群、易患病人群以及康复人群占不同疾病状态人群的比例。

其中，图3示出了目标传染病模型的结构示意图，其中，X(t)为t时刻易患病人群比例，即某一时刻易患病人群占总人群的比值，Y(t)为t时刻感染者人群比例，即某一时刻感染者人群占总人群的比值，R(t)为t时刻康复人群比例，即某一时刻康复人群占总人群的比值，V(t)为t时刻接种人群比例，即某一时刻接种人群占总人群的比值。β为传染病传播率参数，η为易患病人群与康复人群通过接种疫苗获取免疫的比例参数，γ为感染者人群转变为康复人群的移除率参数，γ₁为康复人群免疫丧失率参数，γ₂为接种人群免疫丧失率参数。

并且，在目标传染病模型中，不同人群之间不考虑异质性，总人群在空间和时间上均匀分布，不同人群在空间和时间上混合分布，并且假设康复人群获得的免疫力会随着时间慢慢丧失，同时接种人群通过接种疫苗所获得的免疫了也会随着时间慢慢丧失，易患病人群和康复人群每个周期会按照特定的比例α接种疫苗，其中，α为易患病人群和康复人群疫苗接种比例参数，即易患康复接种比例。

基于此，可以根据目标传染病模型确定不同疾病状态人群比例之间转换的关系，具体地，可以确定出4个不同疾病状态人群比例之间的转换关系，分别如公式(1)、公式(2)、公式(3)以及公式(4)所示。

其中，X(t)为某一时刻易患病人群比例，Y(t)为某一时刻感染者人群比例，R(t)为某一时刻康复人群比例，V(t)为某一时刻接种人群比例，β为传染病传播率参数，η为易患病人群与康复人群通过接种疫苗获取免疫的比例参数，γ为感染者人群转变为康复人群的移除率参数，γ₁为恢复人群免疫丧失率参数，γ₂为接种人群免疫丧失率参数。值得说明的是，公式(4)为接种人群比例与易患人群比例以及康复人群比例之间的模型计算关系。

群体免疫指的是人群对传染病的抵抗能力，群体免疫水平越高，表示群体中对传染病具有抵抗能力人群占总人群的比例越高。群体免疫条件指的是群体中有一定数量的人都获得了对传染病的免疫能力，具体地，群体免疫条件如公式(5)所示。

其中，V^*为达到群体免疫条件的接种人群比例，R₀为传染病的基本再生数。基本再生数指的是在人群爆发传染病的初期，当所有人均为易感者时，一个感染传染病的病人在其平均患病周期内所传染的平均人数。患病周期指的是一个人患上传染病到康复所需要的时间。

基于此，至少根据接种参数和群体免疫条件可以得到免疫计算公式(将在后文结合图5详细说明)，其中，免疫计算公式指的是满足于群体免疫条件的易感人群和康复人群疫苗接种比例与基本再生数、疫苗有效性以及疫苗免疫周期之间的免疫计算关系，具体的，可以如公式(6)所示。

其中，α^*为目标传染病模型达到平衡时，易感人群和康复人群疫苗接种比例参数，即目标传染病模型达到平衡时，易患康复接种比例，R₀为基本再生数，D为疫苗免疫周期，ε为疫苗有效性。

举例而言，确定用于指示不同疾病状态的人群之间的转换关系的目标传染病模型，具体地，目标传染病模型如图2所示，根据图2示出的不同人群之间的关系，可以确定出如公式4所示的计算关系，该计算关系即是接种人群比例与易患病人群比例以及康复人群比例之间的模型计算关系。

在步骤S220中，根据模型计算关系以及免疫计算关系确定预定时间内达到群体免疫的接种比例与接种参数之间的接种计算关系，并基于接种计算关系，计算得到与疫苗的接种参数对应的疫苗的接种比例。

其中，基于模型计算关系以及免疫计算关系，可以确定出预定时间内达到群体免疫的接种比例与接种参数之间的接种计算关系，并将疫苗的接种参数代入接种计算关系中，就可以得出可以满足群体免疫条件的疫苗的接种比例。

举例而言，获取免疫计算关系如公式(6)所示，模型计算关系如公式(4)所示。基于此，根据公式(4)以及公式(6)可以确定出接种计算关系，如公式(7)所示。

其中，p^*(T)为T时间内满足群体免疫条件的疫苗最低接种比例，R₀为基本再生数，ε为疫苗有效性，D为疫苗免疫周期。

获取某疫苗的接种参数，并将接种参数代入公式7，即可以得到预定时间段T内达到群体免疫条件该疫苗的最低接种比例。

在可选的实施例中，图4示出了疫苗接种比例的计算方法中确定模型计算关系的流程示意图，如图4所示，该方法至少包括以下步骤：在步骤S410中，根据目标传染病模型确定易患病人群比例与接种人群比例之间的第一接种关系，并确定与第一接种关系对应的获得免疫参数。

其中，如图2所示，第一接种关系指的是易患病人群比例与接种人群比例之间的关系，具体地，第一接种关系指的是易患病人群通过接种疫苗获得免疫后转化为接种人群的关系，基于此，获得免疫参数指的是图2中的η，即易患病人群与康复人群通过接种疫苗获取免疫的比例参数。

举例而言，如图2所示，易患病人群比例与接种人群比例之间具有两个关系，一个关系为易患病人群通过接种疫苗获得免疫后转化为接种人群的关系，另一个关系为随着疫苗免疫性的衰退，接种人群转换为易患病人群的关系。

显然，第一接种关系为易患病人群通过接种疫苗获得免疫后转化为接种人群的关系，并且与第一接种关系对应的获得免疫参数为易患病人群转化为接种人群的转化率，即图2中易患病人群和康复人群通过接种疫苗获得免疫的比例参数η。

在步骤S420中，根据目标传染病模型确定接种人群比例与易患病人群比例之间的丧失免疫关系，并确定与丧失免疫关系对应的丧失免疫参数。

其中，在接种人群在接种疫苗后会获取免疫，但是疫苗所形成的免疫具有衰减周期，即接种人群通过接种疫苗获得免疫后，疫苗所产生的免疫会随着时间逐渐消失，当疫苗所产生的免疫消失时，接种人群又转变为了易患病人群。

基于此，丧失免疫关系指的是由于接种人群体内免疫丧失而导致的接种人群转化为易患病人群的转化关系，并且与丧失免疫关系对应的丧失免疫参数为接种人群的免疫丧失率。

举例而言，如图2所示，接种人群比例转化为易患病人群比例的转化关系即为免疫丧失关系，则免疫丧失参数为图2中所示的γ₂，即接种人群的免疫丧失率参数。

在步骤S430中，根据目标传染病模型确定康复人群比例与接种人群比例之间的第二接种关系，并确定与第二接种关系对应的获得免疫参数。

其中，第二接种关系指的是康复人群通过接种疫苗转化为接种人群的转化关系，获得免疫参数为易患病人群与康复人群通过接种疫苗获取免疫的比率。

举例而言，如图2所示，第二接种关系的指的是康复人群比例转化为接种人群比例的转化关系，获得免疫参数为图2中所示的η，即易患病人群与康复人群通过接种疫苗获取免疫的比例参数。

在步骤S440中，基于第一接种关系、获得免疫参数、丧失免疫关系、丧失免疫参数以及第二接种关系，确定接种人群比例与易患病人群比例以及康复人群比例之间的模型计算关系。

其中，根据第一接种关系、第二接种关系、丧失免疫关系、与第一接种关系对应的获得免疫参数、与丧失免疫关系对应的丧失免疫参数以及与第二接种关系对应的获得免疫参数，确定接种人群比例与易患病人群比例以及康复人群比例之间的模型计算关系。

举例而言，如图2所示，基于γ₂为接种人群免疫丧失率参数，接种人群会转换为易患病人群，基于η易患病人群与康复人群通过接种疫苗获取免疫的比例参数，即获得免疫参数，易患病人群会转换为接种人群，相应的康复人群会转换为接种人群，其中，基于γ₂的接种人群与易患人群之间的转换关系为丧失免疫关系，基于η的易患人群与康复人群之间的转换关系为第一接种关系，基于η的康复人群与接种人群之间的转换关系为第二接种关系，γ₂为接种人群免疫丧失率参数，η为获得免疫参数。

根据上述转换关系可以得到如公式(4)所示的模型计算关系，并且模型计算关系表示的是接种人群比例与易患人群比例以及康复人群比例之间的关系。

在本示例性实施例中，模型计算关系是根据目标传染病模型确定出来的，并且在确定的过程中引入了接种人群与易患人群以及康复人群之间的转换关系，还引入了免疫丧失参数以及获得免疫参数，完善了影响接种人群比例的因素，有助于后续提高计算出的满足群体免疫条件的接种比例的准确度。

在可选的实施例中，图5示出了满足群体免疫条件的疫苗最小接种比例的计算方法中确定免疫计算关系的流程示意图，如图5所示，该方法至少包括以下步骤：在步骤S510中，确定接种人群比例与丧失免疫参数以及获得免疫参数之间的平衡关系，并获取与群体免疫条件对应的接种人群比例与基本再生数之间的群体免疫关系。

其中，平衡关系指的是让目标传染病模型中不同人群的转移过程相互平衡的关系，群体免疫关系指的是与群体免疫条件对应的如公式(5)所示的接种人群比例与基本再生数之间的关系。

举例而言，如图2所示，当目标传染病模型中不同人群的转移过程相互平衡时，易患病人群转换为接种人群的数量与接种人群转换为易患病人数的数量一致。并且，此时，易患病人群比例与接种人群比例的和为1。基于此，平衡关系如公式(8)所示。

其中，V^*为平衡关系中的接种人群比例，η为易患病人群与康复人群疫苗接种比例参数，γ₂为接种人群免疫丧失率参数。

除此之外，还需获取如公式(5)所示的群体免疫关系。

在步骤S520中，获取丧失免疫参数与疫苗免疫周期之间的倒数关系，并获取易患康复接种比例与疫苗有效性以及获得免疫参数之间的免疫获取关系；其中，易患康复接种比例为易患病人群与康复人群接种疫苗的比例。

其中，丧失免疫参数即接种人群免疫丧失率，其与疫苗免疫周期之间具有倒数关系，如公式(9)所示。

其中，γ₂为接种人群免疫丧失率参数，D为疫苗免疫周期。

免疫获取关系为获取免疫参数与易患康复接种比例以及疫苗有效性之间的关系，其中易患康复接种比例为易患病人群中接种疫苗的人数与康复人群中接种疫苗的人数的比值，将该比值与疫苗有效性相乘可以得到易患病人群与接种人群通过接种疫苗获取免疫的比率，即得到获得免疫参数，基于此，免疫接种关系如公式(10)所示。

η＝α×ε (10)

其中，η为易患病人群与接种人群通过接种疫苗获取免疫的比例参数，α为易患康复接种比例，ε为疫苗有效性。

举例而言，获取如公式(9)所示的倒数关系，并获取如公式(10)所示的免疫获取关系。

在步骤S530中，基于平衡关系、群体免疫关系、倒数关系以及免疫获取关系得到易患康复接种比例与基本再生数、疫苗免疫周期以及疫苗有效性之间的免疫计算关系。

其中，通过平衡关系可以得到接种人群比例与接种人群免疫丧失率参数以及易患病人群与接种人群通过接种疫苗获取免疫的比率参数之间的关系。

通过群体免疫关系可以得到接种人群比例与基本再生数、易患病人群与接种人群通过接种疫苗获取免疫的比率参数以及接种人群免疫丧失参数之间的关系，通过免疫获取关系可以得到易患病人群与接种人群通过接种疫苗获取免疫的比率参数与基本再生数、疫苗免疫周期以及疫苗有效性之间的关系。

基于此，基于平衡关系、群体免疫关系、倒数关系以及免疫获取关系可以得到如公式(6)所示的免疫计算关系。

举例而言，获取如公式(8)所示的平衡关系，并获取如公式(5)所示的群体免疫关系，因为公式(8)以及公式(5)的等式左边都为接种人群比例，所以令公式(8)的等式右边与公式(5)的等式右边相等，可得到公式(11)。

η＝γ₂(R₀-1) (11)

其中，η易患病人群与康复人群通过接种疫苗获取免疫的比例参数，R₀为基本再生数，γ₂为接种人群免疫丧失率参数。

基于此，获取如公式(9)所示的倒数关系，因为倒数关系表示的是接种人群免疫丧失率参数与疫苗免疫周期之间的关系，因此，将公式(11)中的接种人群的免疫丧失率参数替换为疫苗免疫周期的倒数得到如公式(12)所示的计算关系。

其中，η易患病人群与康复人群通过接种疫苗获取免疫的比例参数，R₀为基本再生数，D为疫苗免疫周期。

基于此，获取如公式(10)所示的免疫获取关系，因为免疫获取关系表示的是获得免疫参数与易患康复接种比例以及疫苗有效性之间的关系，因此根据公式(10)以及公式(12)可以得到如公式(6)所示的免疫计算关系。

在本示例性实施例中，利用平衡关系、群体免疫关系、倒数关系以及免疫获取关系可以得到免疫计算关系，有助于后续与模型计算关系确定出满足群体免疫条件的某个时间内的疫苗的最低接种比例，进而不仅完善了影响接种比例的因素，还提高了接种比例计算的精准度。

在可选的实施例中，确定接种人群比例与丧失免疫参数以及获得免疫参数之间的平衡关系，包括：构建使得目标传染病模型达到稳定的目标方程组，并根据目标方程组确定接种人群比例与丧失免疫参数以及获得免疫参数之间的平衡关系。

其中，目标方程组指的是当目标传染病模型达到稳定时，根据不同人群之间的关系构建出的方程组，具体地，当目标传染病模型达到稳时，易患病人群转换为接种人群的数量与接种人群转换为易患病人数的数量一致，并且，易患病人群比例与接种人群比例的和为1。基于此，得到的目标方程组如公式(13)以及公式(14)所示。

X^*(t)×η＝V^*(t)×γ₂ (13)

X^*(t)+V^*(t)＝1 (14)

其中，X^*(t)为目标传染病模型达到稳定时的易患病人群比例，η易患病人群与康复人群通过接种疫苗获取免疫的比例参数，V^*(t)为目标传染病模型达到稳定时的接种人群比例，γ₂为接种人群免疫丧失率参数。

基于此，根据公式(13)以及公式(14)可以得到如公式(8)所示的平衡关系。

举例而言，获取目标方程组如公式(13)以及公式(14)所示，根据公式(13)可以得到V^*(t)与X^*(t)、η以及γ₂之间的关系，如公式(15)所示。

其中，V^*(t)为目标传染病模型达到稳定时的接种人群比例，X^*(t)为目标传染病模型达到稳定时的易患病人群比例，η为易患病人群与康复人群通过接种疫苗获取免疫的比例参数，γ₂为接种人群免疫丧失率参数。

根据公式(14)可以得到V^*(t)与X^*(t)之间的关系，如公式(16)所示。

V^*＝1-X^* (16)

其中，V^*(t)为目标传染病模型达到稳定是的接种人群比例，X^*(t)为目标传染病模型达到稳定时的易患病人群比例。

基于此，由于公式(15)与公式(16)表示的都是V^*，因此，根据公式(15)以及公式(16)可以得到如公式(8)所示的平衡关系。

在本示例性实施例中，根据目标方程组得到的平衡关系，使得后续确定的接种比例为最低接种比例，提供了与实际接种比例进行比较的衡量标准，加快了满足群体免疫条件的速度。

在可选的实施例中，图6示出了疫苗接种比例的计算方法中确定接种计算关系的流程示意图，如图6所示，该方法至少包括以下步骤：在步骤S610中，根据目标传染病模型确定易患病人群比例、康复人群比例、接种人群比例之间的人群关系。

其中，可以通过目标传染病模型确定出易患病人群比例、康复人群比例以及接种人群比例之间的人群关系。

举例而言，目标传染病模型，将总人群划分为四类，分别为易患病人群、康复人群、感染者人群以及接种人群。基于此，可以确定易患病人群比例、康复人群比例、感染者人群比例以及接种人群比例之间的关系如公式(17)所示。

X(t)+Y(t)+V(t)+R(t)＝1 (17)

其中，X(t)为某一时刻的易患病人群比例，Y(t)为某一时刻感染者人群比例，V(t)为某一时刻接种人群比例，R(t)为某一时刻康复人群比例。

因为，感染者人群比例较低，所以可以根据公式(17)得到如公式(18)所示的人群关系。

X(t)+R(t)≈1-V(t) (18)

其中，X(t)为某一时刻的易患病人群比例，V(t)为某一时刻接种人群比例，R(t)为某一时刻康复人群比例。

在步骤S620中，基于人群关系以及模型计算关系得到接种人群比例与获得免疫参数以及丧失免疫参数之间的人群免疫微分关系。

其中，人群免疫微分关系指的是接种人群比例与获得免疫参数以及丧失免疫参数之间的微分计算关系。

举例而言，模型计算关系如公式(4)所示，因为在模型计算关系中存在易患病人群比例与康复人群比例之和，所以利用公式(18)以及模型计算关系可以得到如公式(19)所示的人群免疫微分关系。

其中，V(t)为接种人群比例，η易患病人群与康复人群通过接种疫苗获取免疫的比例参数，γ₂为接种人群免疫丧失率参数。

在步骤S630中，对人群免疫微分关系进行计算得到目标免疫关系，并基于目标免疫关系以及免疫计算关系确定预定时间内达到群体免疫条件的接种比例与接种参数之间的接种计算关系。

其中，对人群免疫微分关系进行相应的计算可以得到目标免疫关系，并利用目标免疫关系以及免疫计算关系得到接种计算关系，并且，接种计算关系中的接种参数包括基本再生数、疫苗免疫周期以及疫苗有效性。

举例而言，获取的人群免疫微分关系如公式(19)所示，对公式(19)进行解微分计算可以得到公式(20)。

其中，V(t)为接种人群比例，η为易患病人群与康复人群通过接种疫苗获取免疫的比例参数，γ₂为接种人群免疫丧失率参数。

因为易患康复接种比例与疫苗有效性的乘积为易患病人群与康复人群通过接种疫苗获取免疫的比率参数，即如公式(10)所示的免疫获取关系，因此对公式(20)中相应的部分进行替换得到公式(21)。

其中，V(t)为接种人群比例，α为易患康复接种比例，ε为疫苗有效性，γ₂为接种人群免疫丧失率参数。

由于开始T时间内疫苗接种比例的计算公式如公式(22)所示，因此，将公式(21)代入公式(22)可得公式(23)，公式(23)即为开始T时间内疫苗接种比例与接种参数以及易患感染接种比例之间的计算关系。值得注意的是，易患感染接种比例与接种参数之间的关系即为如公式(6)所示的免疫计算关系，因此将公式(23)与公式(6)结合可得如公式(24)所示的满足群体免疫条件的最低接种比例与接种参数之间的接种计算关系。

其中，α为易患康复接种比例，V(t)为接种人群比例，γ₂为接种人群免疫丧失率参数，ε为疫苗有效性，D为疫苗免疫周期，R₀为基本再生数，P(T)为疫苗接种开始T时刻内疫苗接种比例，P*(T)为T时间内形成群体免疫最低的疫苗接种比例。

在本示例性实施例中，基于免疫计算关系以及目标免疫关系得到满足群体免疫条件的接种计算关系，并且接种计算关系表示的是最低接种比例与接种参数之间的关系，基于此，在计算满足群体免疫条件的接种比例的过程中引入了接种参数，完善了影响接种比例的因素，提高了满足群体免疫条件的最低接种比例计算结果的准确性。

在可选的实施例中，图7示出了疫苗接种比例的计算方法中确定人群关系的流程示意图，如图7所示，不同疾病状态的人群包括感染者人群；该方法至少包括以下步骤：在步骤S710中，根据目标传染病模型确定易患病人群比例、康复人群比例、接种人群比例以及感染者人群比例之间的模型人群关系；其中，感染者人群比例为感染者人群占不同疾病状态人群的比例。

其中，在目标传染病模型中将总人群划分为了四类人群，分别为易患病人群、康复人群、接种人群以及感染者人群，基于此，易患病人群比例即为易患病人群占总人群的比例，康复人群比例即为康复人群占总人群的比例，接种人群比例即为接种人群占总人群的比例，感染者人群比例即为感染者人群占总人群的比例。并且，由于总人群被分为了上述四类，所以可以得到如公式(17)所示的易患病人群比例、康复人群比例、接种人群比例以及感染者人群比例之间的模型人群关系。

举例而言，因为目标传染病模型将总人群划分为了四类人群，因此可以得到如公式(17)所示的模型人群关系。

在步骤S720中，获取与目标传染病模型对应的感染阈值，当感染者人群比例小于或等于感染阈值时，在模型人群关系中忽略感染者人群比例，确定易患病人群比例、康复人群比例以及接种人群比例之间的人群关系。

其中，感染阈值指的判定感染者人群与总人群的比值在计算过程中是否可以忽略的值，例如感染阈值可以设置为0.0005。

具体地，当感染者人群比例小于或等于感染阈值时，可以将模型人群关系中的感染者人群比例的值忽略不计，并得到如公式(18)所示的人群关系。

举例而言，感染者人群比例为0.0001，且与目标传染病模型对应的感染阈值为0.0005，显然，此时感染者人群比例小于感染阈值，则将公式(17)中的感染者人群比例忽略不计得到公式(18)所示的人群关系。

在本示例性实施例中，当感染者比例小于感染阈值时，忽略感染者人群比例得到人群关系有助于引入接种参数，进而得到接种比例与接种参数之间的接种计算关系，完善了影响接种比例的因素，进而提高后续计算接种比例的精确度。

在可选的实施例中，对人群免疫微分关系进行计算得到目标免疫关系，包括：基于免疫获取关系，对人群免疫微分关系进行计算得到接种人群比例与易患康复接种比例、疫苗有效性以及丧失免疫参数之间的目标免疫关系。

其中，人群免疫微分关系如公式(19)所示，对公式(19)进行解微分计算可以得到公式(20)，并且在公式(20)中包括易患病人群和康复人群通过接种疫苗获得免疫的比率参数，而在如公式(10)所示的免疫获取关系中，易患病人群和康复人群通过接种疫苗获得免疫的比率参数等于易患康复接种比例与疫苗有效性的乘积，基于此，将公式(10)代入公式(20)可以得到如公式(21)所示的计算关系。

由于开始T时间内疫苗接种比例的计算公式如公式(22)所示，因此，将公式(21)代入公式(22)可得公式(23)，公式(23)为开始T时间内疫苗接种比例与接种参数以及易患感染接种比例之间的计算关系，即为目标免疫关系。

在本示例性实施例中，基于免疫获取关系对人群免疫微分关系进行计算，有助于完善影响接种比例的因素，进而提高了后续确定接种计算关系的准确度，进而提高计算出的满足群体免疫条件的疫苗最小接种比例的准确度。

在本公开的示例性实施例提供的方法及装置中，获取体现疫苗以及传染病特性的接种参数，根据指示不同疾病状态的人群之间转换关系的目标传染病模型以及群体免疫条件确定出接种比例与接种参数之间的接种计算关系，完善了影响接种比例的因素，进而提高了满足群体免疫条件的疫苗接种比例计算结果的精确度，提高了疫苗注射的效率。

下面结合一应用场景对本公开实施例中疫苗接种比例的计算方法做出详细说明。

图8示出了在应用场景下疫苗接种比例的计算方法的流程示意图，传染病为新型冠状病毒肺炎，如图8所示，其中，步骤S810为确定与新型冠状病毒肺炎对应的目标传染病模型，并根据目标传染病模型得到模型计算关系，步骤S820为根据步骤S810中的目标传染并模型确定模型人群关系，并根据模型人群关系得到人群关系，步骤S830为根据步骤S810中得到的模型计算关系以及步骤S820中得到的模型人群关系得到人群免疫微分关系，步骤S840为对人群免疫微分关系进行计算得到目标免疫关系的过程。

步骤S850为确定目标方程组，并根据目标方程组得到平衡关系的过程，步骤S860为基于群体免疫关系、倒数关系、免疫获取关系得到免疫计算公式的过程，步骤S870为根据步骤S840得到的目标免疫关系以及步骤S860中得到的免疫计算关系得到新型冠状病毒达到群体免疫条件的接种计算关系。

基于此，步骤S880为获取接种参数，并根据接种计算关系对接种参数进行计算得到接种比例的过程。

具体地，可以获取100个不同时间段内的接种参数，并对应生成与这100个接种参数对应的接种比例，并形成与接种比例对应的三维图形。若中国海关人员需要确定是否可以放行韩国籍A某进入中国，需要输入韩国所使用的治疗新型冠状病毒肺炎的疫苗的接种参数1，并根据三维图形确定与接种参数1对应的满足于群体免疫条件的新型冠状病毒肺炎疫苗的最低接种比例为78％，若此时韩国对于新型冠状病毒疫苗的接种比例为75％，则此时不可放行韩国籍A某。

在本应用场景中，获取体现疫苗以及传染病特性的接种参数，根据指示不同疾病状态的人群之间转换关系的目标传染病模型以及群体免疫条件确定出接种比例与接种参数之间的接种计算关系，完善了影响接种比例的因素，进而提高了满足群体免疫条件的疫苗接种比例计算结果的精确度，提高了疫苗注射的效率。

此外，在本公开的示例性实施例中，还提供一种疫苗接种比例的计算装置。图9示出了疫苗接种比例的计算装置的结构示意图，如图9所示，疫苗接种比例的计算装置900可以包括：获取接种参数模块910、和接种计算模块920。其中：

获取接种参数模块910，被配置为获取疫苗的集中参数；其中，所述接种参数包括疫苗有效性、疫苗免疫周期和传染病的基本再生数；接种计算模块920，被配置为基于所述接种参数和接种计算关系，计算在预定时间段内达到群体免疫的所述疫苗的接种比例；其中，所述接种计算关系至少部分基于目标传染病模型和群体免疫条件确定，所述目标传染病模型用于指示不同疾病状态人群之间的转换关系。

上述疫苗接种比例的计算装置900的具体细节已经在对应的疫苗接种比例的计算方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及疫苗接种比例的计算装置900的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。

下面参照图10来描述根据本发明的这种实施例的电子设备1000。图10显示的电子设备1000仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图10所示，电子设备1000以通用计算设备的形式表现。电子设备1000的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元1010、上述至少一个存储单元1020、连接不同系统组件(包括存储单元1020和处理单元1010)的总线1030、显示单元1040。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元1010执行，使得所述处理单元1010执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施例的步骤。

存储单元1020可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)1021和/或高速缓存存储单元1022，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)1023。

存储单元1020还可以包括具有一组(至少一个)程序模块1025的程序/使用工具1024，这样的程序模块1025包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包含网络环境的现实。

总线1030可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备1000也可以与一个或多个外部设备1070(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备1000交互的设备通信，和/或与使得该电子设备1000能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口1050进行。并且，电子设备1000还可以通过网络适配器1060与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器1060通过总线1030与电子设备1000的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备1000使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAI系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施例中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施例的步骤。

参考图11所示，描述了根据本发明的实施例的用于实现上述方法的程序产品1100，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。