동남아시아의 중저소득 국가에서 아프리카돼지열병(ASF)이 마을 간에 확산되는 경로를 이해하는 것은 이러한 자원 부족 환경에서의 효과적인 정책 및 현장 활동에 의해 이 질병을 통제할 수 있도록 하는 데 있어 중요합니다. 라오스인민민주공화국의 2019년 ASF 발생을 기반으로 한 정부 보고 데이터를 사용하여 공간 군집 기법으로 발생 마을 군집을 식별했습니다. 그리고 근사 베이지안 계산과 순차적 몬테 카를로 방법을 사용하여 이러한 군집 내 마을 간 ASF 바이러스 전파 매개 변수를 추정했습니다. 우리는 간단한 질병 확산 모델을 사용하여 매개 변수 추정이 예측된 질병 확산 및 의사결정에 미치는 영향을 이해했습니다. 7개월 유행 기간 동안 16km에서 153km에 달하는 6개의 군집이 식별되었습니다. 이러한 군집 내에서 기초 재생산 수(R0)는 마을 간 13에서 32로, 전체 마을 감염 기간은 62일에서 68일로 나타났습니다. 최종 모델 출력 결과는 원래 현장 보고서 데이터와 비교되었습니다. 우리는 매개 변수 추정의 현장 데이터와의 일치 능력이 원래 현장 감시 데이터가 보고된 방식에 크게 의존한다는 것을 발견했습니다. 구체적으로, 군집 내 사례가 일괄적으로 보고된 경우(시간적 특이성 부족), 우리의 모델 접근 방식은 모델 적합성 및 추정치의 정밀도 측면에서 만족스러운 출력을 제공하지 못했습니다. 본 연구는 초국경 질병 감시가 질병 대응에 즉각적인 혜택을 줄 뿐만 아니라 양질의 감시 데이터가 적절히 매개 변수화된 질병 확산 모델을 통해 질병 대응을 위한 향후 계획 정보 제공에도 가치가 있음을 보여줍니다. 고품질 감시 데이터 확보와 이를 지원하기 위한 현장 수의 서비스 지원이 정책 수립과 의사결정을 이끌어내기 위해 필요함을 나타냅니다.