Ágens alapú modellek jelentősége a koronavírus-járvány kezelésében

Szerzők

DOI:

https://doi.org/10.61177/HISZ.2025.16.1.5

Kulcsszavak:

járvány, beavatkozás tervezés, ágens alapú modellek

Absztrakt

A koronavírus-világjárvány rámutatott a dinamikus és pontos járványmodellezési és kezelési eszközök fontosságára. A hagyományos kompartmentális modellek különösen a járvány elején kiemelt szerepet kaptak, azonban korlátaik hamar nyilvánvalóvá váltak. Az ágens alapú modellek több szempontból is előnyösebbek: sokkal részletesebb térbeli felbontásra képesek, és pontosabban tudják reprezentálni a társadalom viselkedésének sokféleségét. Ebben a tanulmányban áttekintjük az ágens alapú modellek előnyeit és a használatukkal kapcsolatos tapasztalatokat, különös tekintettel a korosztályokra vonatkozó intézkedésekre, mozgáskorlátozásra, és más olyan beavatkozásokra, amelyek hagyományos módszerekkel nem leírhatók. Kiemeljük a valós adatokhoz való kalibráció és validáció fontosságát, és ezek kihívásait. Végül bemutatjuk a Pázmány Péter Katolikus Egyetemen létrejött járványmodellező csoport munkáját, tapasztalatait.

Hivatkozások

Alvarez, L., Rojas-Galeano, S. (2020). Simulation of Non-Pharmaceutical Interventions on COVID-19 with an Agent-based Model of Zonal Restraint. medRxiv, 2020.06.13.20130542; https://doi.org/10.1101/2020.06.13.20130542

Bobashev, G., Goedecke, D., Yu, F., & Epstein, J. (2007). A Hybrid Epidemic Model: Combining The Advantages Of Agent-Based And Equation-Based Approaches. In: 2007 Winter Simulation Conference, 1532-1537. o. https://doi.org/10.1109/WSC.2007.4419767

Buhat, C., Lutero, D., Olave, Y., Torres, M., & Rabajante, J. (2020). Transmission of Respiratory Infectious Diseases between Neighboring Cities using Agent-based Model and Compartmental Model. medRxiv 2020.06.24.20138818; https://doi.org/10.1101/2020.06.24.20138818

Csutak, B., Polcz, P., & Szederkényi, G. (2021). Computation of COVID-19 epidemiological data in Hungary using dynamic model inversion. In: 2021 IEEE 15th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI), Timisoara, Romania, 91-96, o. https://doi.org/10.1109/SACI51354.2021.9465563

Doussin, B., Adam, C., & Georges, D. (2021). Multi-scale simulation of COVID-19 epidemics. ArXiv preprint arXiv:2112.01167, https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.01167

Gómez, J., Prieto, J., Leon, E., & Rodríguez, A. (2021). INFEKTA—An agent-based model for transmission of infectious diseases: The COVID-19 case in Bogotá, Colombia. PLoS ONE, 16(2), e024578. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0245787

Herrmann, JW., Liu, H., & Milton, D. (2024). Modeling the Spread of COVID-19 in University Communities, ArXiv preprint arXiv:2403.10402 , https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.10402

Hinch, R., Probert, WJM., Nurtay, A., Kendall, M., Wymant, C., Hall, M., Lythgoe, K., Bulas Cruz, A., Zhao, L., Stewart, A., Ferretti, L., Montero, D., Warren, J., Mather, N., Abueg, M., Wu, N., Legat, O., Bentley, K., Mead, T., Van-Vuuren, K., Feldner-Busztin, D., Ristori, T., Finkelstein, A., Bonsall, DG., Abeler-Dörner, L., Fraser, C. (2020). OpenABM-Covid19—An agent-based model for non-pharmaceutical interventions against COVID-19 including contact tracing. PLoS Computational Biology, 17(7), e1009146. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009146

Horváth, G., Szederkényi, G., & Reguly, I. Z. (2023). Quantifying and comparing the impact of combinations of non-pharmaceutical interventions on the spread of COVID-19. In: 2023 31st Mediterranean Conference on Control and Automation (MED) Limassol, Cyprus, 1010-1015, o. https://doi.org/10.1109/MED59994.2023.10185817

Kerkmann, D., Korf, S., Nguyen, K., Abele, D., Schengen, A., Gerstein, C., Göbbert, J.H., Basermann, A., Kühn, M.J. and Meyer-Hermann, M., (2024). Agent-based modeling for realistic reproduction of human mobility and contact behavior to evaluate test and isolation strategies in epidemic infectious disease spread. Computers in Biology and Medicine, 193, 110269, https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2025.110269.

Kerr, CC., Stuart, RM., Mistry, D., Abeysuriya, RG., Rosenfeld, K., Hart, GR., Núñez, RC., Cohen, JA., Selvaraj, P., Hagedorn, B., George, L., Jastrzębski, M., Izzo, AS., Fowler, G., Palmer, A., Delport, D., Scott, N., Kelly, SL., Bennette, CS., Wagner, BG., Chang, ST., Oron, AP., Wenger, EA., Panovska-Griffiths, J., Famulare, M., Klein, DJ. (2020). Covasim: An agent-based model of COVID-19 dynamics and interventions. PLoS Computational Biology, 17(7), e1009149. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009149

Keyes, K. M., Tracy, M., Mooney, S. J., Shev, A., & Cerdá, M. (2017). Invited commentary: agent-based models—bias in the face of discovery. American Journal of Epidemiology, 186(2), 146-148. o. https://doi.org/10.1093/aje/kwx090

Kirillin, M., Khilov, A., Perekatova, V., Sergeeva, E., Kurakina, D., Fiks, I., Saperkin, N., Tang, M., Zou, Y., Macau, E., Pelinovsky, E. (2023). Multicentral Agent-Based Model of Four Waves of COVID-19 Spreading in Nizhny Novgorod Region of Russian Federation. Journal of Biomedical Photonics & Engineering, 9(1), 010306, https://doi.org/10.18287/jbpe23.09.010306

Klôh, V., Silva, G., Ferro, M., Araújo, E., Melo, C., Lima, J., & Martins, E. (2020). The virus and socioeconomic inequality: An agent-based model to simulate and assess the impact of interventions to reduce the spread of COVID-19 in Rio de Janeiro, Brazil. Brazilian Journal of Health Review, 3(2), 3647-3673. o. https://doi.org/10.34119/bjhrv3n2-192

Lopes, PH., Wellacott, L., de Almeida, L., Villavicencio, LMM., Moreira, ALL., Andrade, DS., Souza, AMC., de Sousa, RKR., Silva, PS., Lima, L., Lones, M., do Nascimento, JD. Jr., Vargas, PA., Moioli, RC., Blanco Figuerola, W., Rennó-Costa, C. (2022). Measuring the impact of nonpharmaceutical interventions on the SARS-CoV-2 pandemic at a city level: An agent-based computational modelling study of the City of Natal. PLOS Global Public Health 2(10): e0000540. https://doi.org/10.1371/journal.pgph.0000540

Maziarz, M., & Zach, M. (2020). Agent-based modeling for SARS-CoV-2 epidemic prediction and intervention assessment. A methodological appraisal. Journal of Evaluation in Clinical Practice, 26(5), 1352-1360. o. https://doi.org/10.22541/au.159069201.16257121

Nagori, A., Awasthi, R., Joshi, V., Vyalla, S., Jarodia, A., Gupta, C., Gulati, A., Bandhey, H., Kumaraguru, P., & Sethi, T. (2020). Less Wrong COVID-19 Projections With Interactive Assumptions. medRxiv 2020.06.06.20124495; https://doi.org/10.1101/2020.06.06.20124495

Narassima, MS., Guru, RJ., Rashmi, P., Lincoln, C., Aadharsh, R., Vijay, Y., Anbuudayasankar, SP., Rangasami, P., Denny, J. (2020). An Agent Based Model for assessing spread and health systems burden for COVID-19 in Rangareddy district, Telangana state, India. medRxiv 2020.06.04.20121848, https://doi.org/10.1101/2020.06.04.20121848

Nelder, J. A., & Mead, R. (1965). A simplex method for function minimization. The Computer Journal, 7(4), 308-313. o. https://doi.org/10.1093/comjnl/7.4.308

Péni, T., Csutak, B., Szederkényi, G., & Röst, G. (2020). Nonlinear model predictive control with logic constraints for COVID-19 management. Nonlinear Dynamics, 102, 1965-1986. o. https://doi.org/10.1007/s11071-020-05980-1

Polcz, P., Csutak, B., & Szederkényi, G. (2022). Reconstruction of epidemiological data in Hungary using stochastic model predictive control. Applied Sciences, 12(3), 1113. https://doi.org/10.3390/app12031113

Polcz, P., Tornai, K., Juhász, J., Cserey, G., Surján, G., Pándics, T., Róka, E., Vargha, M., Reguly, IZ., Csikász-Nagy, A., Pongor, S., Szederkényi, G. (2023). Wastewater-based modeling, reconstruction, and prediction for COVID-19 outbreaks in Hungary caused by highly immune evasive variants. Water Research, 241, 120098. https://doi.org/10.1016/j.watres.2023.120098

Rahaman, H., & Barik, D. (2023). Investigation of airborne spread of COVID-19 using a hybrid agent-based model: a case study of the UK. Royal Society Open Science, 10(7), 230377. https://doi.org/10.1098/rsos.230377

Reguly IZ., Csercsik D., Juhász J., Tornai K., Bujtár Z., Horváth G., Keömley-Horváth B., Kós T., Cserey G., Iván K., Pongor S., Szederkényi G., Röst G., Csikász-Nagy A. (2021). Microsimulation based quantitative analysis of COVID-19 management strategies. PLoS Computational Biology, 18(1), e1009693. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009693

Vermeulen, B., Mueller, M., & Pyka, A. (2021). Social Network Metric-Based Interventions? Experiments with an Agent-Based Model of the COVID-19 Pandemic in a Metropolitan Region. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 24(3), 6. https://doi.org/10.18564/jasss.4571

Vidnerová, P., Neruda, R., Suchopárová, G., Berec, L., Diviák, T., Kuběna, A., Levínský, R., Šlerka, J., Šmíd, M., Trnka, J., Tuček, V., Vrbenský, K., Zajíček, M.. (2021). Simulation of Non-pharmaceutical Interventions in an Agent based Epidemic Model. In: Brona Brejová, Lucie Ciencialová, Martin Holena, Frantisek Mráz, Dana Pardubská, Martin Plátek, Tomás Vinar (eds): Proceedings of the 21st Conference Information Technologies - Applications and Theory (ITAT 2021), 263-268. o.

Letöltések

Megjelent

2025-06-25

Folyóirat szám

Rovat

Tanulmányok

Hasonló cikkek

21-30 a 77-ból/ből

You may also Haladó hasonlósági keresés indítása for this article.