建立傳染病數學模式模擬及分析疫情可能的發展趨勢，協助政府超前佈署、迅速擬定防疫策略，預測疫情控制與防疫策略之成效。本技術發展結合防疫不同時期之流病參數的精準動態數學模型、以個體為層級的疾病傳播動態模型及藉由時間延遲路徑模型分析如何透過政府非醫藥管制措施與民眾不同類型活動程度對於疫情傳播與阻斷的效果。

以數學常微分方程為基礎，運用感染症傳播參數，結合統計貝氏方法，從原始病毒株模擬出Omicron之傳染力與感染時間的關係，估計不同傳播途徑的貢獻。建立還原真實環境的地理模型及真實人流移動模型，亦採用時間延遲路徑分析模式呈現因果路徑的反應時間效應，民眾風險知覺透過社交或日常活動對於疫情傳播的中介效果。

以動態模型模擬不同檢疫隔離天數(如10+7、3+4)及不同快篩方案對Omicron邊境防疫及社區感染的影響，實質協助政府在防疫政策的判斷和決策。以真實地區的模型模擬不同的防疫政策及傳播程度，分析疫情和政策的實施如何影響人口流動。時間延遲的分析成果可應用評估重大疫情由民眾活動減少對產業衝擊的時間影響。