基于智能体建模评估无病状态下牛布鲁氏菌病监测控制系统的效率

本研究针对法国牛布鲁氏菌病(Brucella abortus)监测系统在无病状态下的成本效益问题，通过开发随机智能体模型(ABM)比较了7种监测方案。研究发现现行系统能在49-51周内检测到疫情，而优化后的"流产系列报告+年度筛查"方案(A2-P1-I2)可降低26%成本。该研究为资源有限条件下维持"官方无疫"状态提供了重要决策依据。

　　

布鲁氏菌病作为一种重要的人畜共患病，在全球范围内对畜牧业和公共卫生构成持续威胁。尽管法国自2005年起获得"官方无疫"地位，但维持现有监测系统每年仍需耗费1700万欧元，其中临床流产报告的漏报率高达70%。在动物卫生预算紧缩的背景下，如何平衡监测成本与防控效果成为亟待解决的难题。法国食品环境与职业健康安全署(ANSES)联合INRAE的研究团队通过创新性建模研究，为这一难题提供了科学答案。

研究团队开发了基于EMULSION框架的随机智能体模型，模拟了61个代表性农场中布鲁氏菌的传播动态。模型整合了三种关键监测方式：流产报告(A)、年度筛查(P)和引入检测(I)，并在高低两种传播率(β=0.2/0.6)背景下测试了7种方案。主要技术方法包括：1)利用法国国家牛只识别数据库(BDNI)构建农场人口学特征；2)采用状态机模型模拟繁殖、泌乳等生理过程；3)整合Rose Bengal试验(RBT)、ELISA和补体结合试验(CF)的诊断特性参数。

研究结果揭示：

1. 检测时效性：现行系统(A1-P1-I1)中位检测延迟为49周(低传播)至51周(高传播)，90%情况下感染农场不超过3-8个。替代方案中，A2-P1-I2方案表现最优。
2. 成本效益：取消引入检测(I2)可节省13%成本，而将年度筛查改为1/3农场(P2)会使成本增加25-29%。
3. 监测方式贡献：76-95%的检出源于年度筛查，仅0.07%来自引入检测。流产系列报告(A2)比单独报告可降低12-15%成本。

讨论部分指出，该研究的创新性在于首次将经济成本纳入布鲁氏菌病传播模型，突破了传统场景树方法的局限。特别值得注意的是，即使在最不利情景(高传播率+部分筛查)下，感染农场比例仍低于0.02%，显著低于欧盟要求的0.2%阈值。研究提出的A2-P1-I2方案不仅符合欧盟指令，每年还可节约600万欧元，这些资源可用于提高对其他流产病原体的监测力度。

该模型虽然未考虑间接传播途径等限制，但其框架已成功应用于法国官方决策，为其他无疫国家的监测系统优化提供了重要参考。研究结果证实，在维持有效防控的前提下，通过科学配置资源完全可以在人畜共患病防控领域实现"少花钱、多办事"的目标。