Intelligent agents in the fight against global threats
DOI:
https://doi.org/10.18372/2073-4751.81.20131Keywords:
intelligent agents, tuberculosis, cellular automata, epidemiological modeling, disease spread, migration, public healthAbstract
This paper explores the application of intelligent agents in combating tuberculosis, which remains a significant public health threat. A cellular automata-based disease spread model is proposed, enabling the analysis of infection dynamics while considering socio-economic and demographic factors. Simulations conducted for Lviv and Stockholm reveal significant differences in the speed of disease transmission depending on the initial level of latent infection.
In Lviv, the projected number of active tuberculosis cases reaches 308 per 100,000 people within ten years, highlighting the need for effective control measures. In Stockholm, where the initial infection rate is much lower, the disease spreads gradually, driven by migration processes. Model validation using official WHO data confirmed its accuracy, allowing it to be used for epidemic forecasting and the development of disease control strategies.
The results emphasize the importance of early diagnosis, active case monitoring, and the consideration of migration processes in shaping preventive measures. The use of intelligent agents can significantly improve epidemic management and enhance the effectiveness of public health strategies.
References
Статистика захворюваності на ТБ в Україні. Центр громадського здоров'я. URL: https://phc.org.ua/kontrol-zakhvoryuvan/tuberkuloz/statistika-z-tb.
Todoriko L. D. et al. Prospects for the use of artificial intelligence to predict the spread of tuberculosis infection in the WHO European Region. Туберкульоз легеневі хвороби ВІЛ-інфекція. 2023. Т. 53, № 2. С. 86–92. DOI: 10.30978/TB2023-2-86.
Сем’янів І. О. та ін. Застосування геопросторової мультиагентної системи для моделювання різних аспектів передачі туберкульозу. Infusion & chemotherapy. 2024. Т. 7, № 1. С. 9–17. DOI: 10.32902/2663-0338-2024-1-9-17.
Mesa documentation. URL: https://mesa.readthedocs.io/latest/apis/api_main.html.
Vyklyuk Y., Nevinskyi D., Boyko N. GEOCITY–A new dynamic-spatial model of urban ecosystem. Journal of the Geographical Institute “Jovan Cvijić” SASA. 2023. Vol. 73, no. 2. P. 187–203. DOI: 10.2298/IJGI2302187V.
Невінський Д. В., Сем’янів І. О., Виклюк Я. І. Вивчення зв'язку між туберкульозом та соціально-економічними, медичними, демографічними чинниками в Україні.
Статистика поширення ТБ у світі. Українська правда. URL: https://life.pravda.com.ua/health/u-2023-mu-roci-u-sviti-na-tuberkuloz-zahvorili-8-mln-lyudey-ce-nayvishchiy-pokaznik-v-istoriji-304574/.
Ng A. Machine Learning Yearning. 2018. 80 p.
Vyklyuk Y. et al. Applying geospatial multi-agent system to model various aspects of tuberculosis transmission. New Microbes and New Infections Journal. 2024. Vol. 59. DOI: 10.1016/j.nmni.2024.101417.
Hrizi O. et al. Tuberculosis disease diagnosis based on an optimized machine learning model. Journal of Health Engineering. 2022. DOI: 10.1155/2022/8950243.
World Health Organization. Latent tuberculosis infection. Updated and consolidated guidelines for programmatic management. 2018.
Brauer F., Castillo–Chavez C., Feng Z. Mathematical models in epidemiology. 2019.
Mabud T. S. et al. Evaluating strategies for control of tuberculosis in prisons and prevention of spillover into communities: An observational and modeling study from Brazil. PubMed. 2019. Vol. 16, no. 1. DOI: 10.1371/journal.pmed.1002737.
Feshchenko Yu. І. et al. Pathomorphosis of tuberculosis – the realities of the day and chemioresistance as a sign of its progression. 2018.
Butov D., Feshchenko Y., Chesov D. National survey on the impact of the war in Ukraine on TB diagnostics and treatment services in 2022. The international journal of tuberculosis and lung disease : the official journal of the International Union against Tuberculosis and Lung Disease. 2023. Vol. 27, no. 1. P. 86–88. DOI: 10.5588/ijtld.22.0563.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
