Optimization of Infectious Disease Prevention and Control Policies Using Artificial Life
Notice bibliographique
Résumé
The spread of an infectious disease such as COVID-19 is governed by complex social interactions that are challenging to model. Policy makers must take measures to control the spread of infection despite the unknowns that accompany a novel epidemic. The principles of artificial life govern the intricacies of social interaction through which diseases can spread. Agent-based models can capture these complexities for a subset of the population by defining the behavior of individual agents. While they can be computationally expensive for large populations, their outcomes are stochastic. Therefore, they can be used to test disease prevention policies, that can be difficult to simulate using deterministic approaches. We developed an agent-based model that is inspired by several interactive simulations on the internet for describing the COVID-19 pandemic. We define metrics to estimate the socio-economic cost of disease prevention policies on the population. We present a policy-making tool based on blackbox optimization and evolutionary computation that provides well-rounded intervention measures in terms of socio-economic cost and disease control. Several intervention measures are suggested by the algorithms with varying degrees of disease control and socio-economic cost. Policy makers can choose an intervention measure based on their preference. This research recommends combining computational intelligence principles and the use of mathematical algorithms for identifying the critical amount of intervention necessary to control infectious diseases and formulate intervention policies that minimize socio-economic cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».