Застосування геопросторової мультиагентної системи для моделювання різних аспектів передачі туберкульозу [Текст] = Application of geospatial multi-agent system for simulation of different aspects of tuberculosis transmission / І. О. Сем’янів [та ін.] // Інфузія&Хіміотерапія. - 2024. - N 1. - С. 9-17. - Бібліогр.: в кінці ст. MeSH-головна: ТУБЕРКУЛЕЗ -- TUBERCULOSIS (патофизиология, передача, эпидемиология, этиология) ВРЕДНЫХ ФАКТОРОВ МОДЕЛИ ПРОПОРЦИОНАЛЬНЫЕ -- PROPORTIONAL HAZARDS MODELS БИОЛОГИЧЕСКОЙ ОПАСНОСТИ СДЕРЖИВАНИЕ -- CONTAINMENT OF BIOHAZARDS (тенденции) ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ -- DATA MINING (использование, тенденции) ЗАБОЛЕВАЕМОСТЬ, ЧАСТОТА СЛУЧАЕВ -- PREVALENCE ЛЕЧЕБНО-ДИАГНОСТИЧЕСКАЯ ТАКТИКА -- CRITICAL PATHWAYS (тенденции) СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ -- DATA INTERPRETATION, STATISTICAL Анотація: Представлено моделювання епідеміологічної картини туберкульозу (ТБ) з використанням мультиагентної системи. Це забезпечить поглиблене дослідження багатоагентного моделювання з комплексними стратегіями, пов’язаними з лікуванням і профілактикою ТБ. МЕТА. Розроблення алгоритму, який використовує можливості штучного інтелекту та нейронних мереж для побудови геопросторової моделі передачі ТБ. МАТЕРІАЛИ ТА МЕТОДИ. Це дослідження передбачає розроблення алгоритму, що використовує потенціал штучного інтелекту для створення геопросторової моделі, яка висвітлює різні шляхи передачі ТБ. Сам процес моделювання харак-теризується низкою ключових етапів, включаючи ініціалізацію міста, калібрування параметрів здоров’я, моделювання робочого дня, поширення інфекції, еволюцію траєкторій захворювання, суворі статистичні розрахунки та перехід на наступний день. Наведено вичерпний опис перебігу активного ТБ відповідно до офіційних даних Всесвітньої організації охорони здоров’я. Кожному агенту надається відповідна й узгоджена модель, яка включає відповідні атрибути здоров’я та необхідні правила для їх динамічної еволюції. РЕЗУЛЬТАТИ ТА ЇХ ОБГОВОРЕННЯ. Ретельно досліджено процес моделювання передачі ТБ у міському ландшафті. Атрибути та функціональні залежності поділяються на три різні групи: статичні (або детерміновані), стохастичні й емпіричні. Емпіричні параметри, що визначають контагіозність хворих на ТБ, піддаються ретельному аналізу, під час якого порівнюється динамічний характер їхньої фактичної заразності. Отже, емпіричні параметри, які визначають інфекційність, ретельно встановлюються, що додатково дає змогу кількісно визначити рівень зараження ТБ. Представлено комплексне моделювання, що ілюструє поширення ТБ у цілком здоровому середовищі, позбавленому будь-яких профілактичних чи терапевтичних заходів. Це моделювання служить вирішальним дослідженням поширення хвороби. Щоб перевірити адекватність моделі та її чутливість до основних параметрів, які визначають перебіг ТБ, було проведено серію експериментів із використанням трьох різних наближень, а саме: базової моделі, моделі, що включає фактори смертності, та комплексної моделі, яка охоплює всі відповідні аспекти. Статистичні показники, що використовуються в цьому контексті, включають кількість інфікованих і латентних осіб, випадків видужання та летальних випадків. Представлено порівняльний аналіз між статистичною інформацією та моделлю, яка пропонує вичерпне зображення стану здоров’я кожної людини. Модель дає змогу ретельно відстежувати різні чинники, як-от міжособистісні контакти, місце проживання, робоче місце, види транспорту, що використовуються для пересування в різних місцях, та інші життєво важливі аспекти життя людини, разом сприяючи повнішому розумінню динаміки захворювання. ВИСНОВКИ. Розрахунки показують стабільність результатів і відсутність великих флуктуацій. Отримані статистичні значення інфікованих, латентних осіб і тих, які одужали, корелюють із відомими медичними даними, а отже, підтверджують адекватність запропонованої моделі. Ця модель допомагає відстежувати й аналізувати життя та поведінку кожного агента, що дає змогу детально оцінити та проаналізувати поширення ТБ, а також розробити стратегію запобігання поширенню цієї інфекції The article presents the modeling of the epidemiological picture of tuberculosis (TB) using a multi-agent system. This is to provide an in-depth multi-agent modeling study with comprehensive strategies related to TB treatment and prevention. OBJECTIVE. To develop an algorithm that uses the capabilities of artificial intelligence and neural networks to build a geospatial model of TB transmission. MATERIALS AND METHODS. This study involves the development of an algorithm that uses the potential of artificial intelligence to create a geospatial model that highlights the different routes of TB transmission. The simulation process itself is characterized by a number of key stages, including initialization of the city, calibration of health parameters, simulation of the working day, spread of infection, evolution of disease trajectories, rigorous statistical calculations and transition to the next day. A comprehensive description of the course of active TB according to official data of the World Health Organization is given. Each agent is provided with an appropriate and consistent model that includes relevant health attributes and necessary rules for their dynamic evolution. RESULTS AND DISCUSSION. The process of modeling the transmission of TB in the urban landscape has been thoroughly investigated. Attributes and functional dependencies are divided into three different groups: static (or deterministic), stochastic, and empirical. Empirical parameters that determine the contagiousness of TB patients are subjected to careful analysis, during which the dynamic nature of their actual contagiousness is carefully compared. Therefore, the empirical parameters that determine infectivity are carefully established, which additionally allows for the quantitative determination of the level of TB infection. A complex simulation is presented that illustrates the spread of TB in a completely healthy environment devoid of any preventive or therapeutic measures. This simulation serves as a crucial study of the spread of the disease. To test the adequacy of the model and its sensitivity to the main parameters that determine the course of TB, a series of experiments using three different approximations, namely: a basic model, a model that includes mortality factors and a comprehensive model covering all relevant aspects, was conducted. Statistics used in this context include the number of infected and latent persons, recoveries and deaths. The article presents a comparative analysis between statistical information and a model that offers a comprehensive picture of the state of health of each person. The model allows careful monitoring of various factors, such as interpersonal contacts, place of residence, workplace, modes of transport used to move from place to place, and other vital aspects of a person’s life, together contributing to a more complete understanding of the dynamics of the disease. CONCLUSIONS. The calculations show the stability of the results and the absence of large fluctuations. The obtained statistical values of infected, latent and recovered people correlate with known medical data, and therefore, confirm the adequacy of the proposed model. This model allows tracking and analyzing the life and behavior of each agent, which allows for a detailed assessment and analysis of the spread of TB, as well as to develop a strategy to prevent the spread of this infection. Дод.точки доступу: Сем’янів, І. О. Тодоріко, Л. Д. Виклюк, Я. І. Невінський, Д. В. Вільних прим. немає