مدلسازی اپیدمی و هموارسازی منحنی همه گیری در شبکه های انسانی-اجتماعی

نوع مقاله : مقاله کامپیوتر

نویسندگان

1 دانشگاه سمنان

2 دانشگاه علوم پزشکی سمنان

3 دانشگاه علوم پزشکی ایران

4 پژوهشگاه مخابرات ایران

5 دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه صنعتی شریف

چکیده

در این مقاله،‏ مساله مدلسازی اپیدمی و هموار کردن منحنی همه گیری بیماریها در شبکه های انسانی-اجتماعی مورد بررسی قرار میگیرد. هموارتر کردن نمودار همه گیری به معنی کند کردن گسترش بیماری و کاهش نرخ انتقال است که با استفاده از فاصله گذاری اجتماعی، ایزوله کردن افراد و البته واکسیناسیون انجام می شود. روشهای غیردرمانی البته راههای ساده تر و سریعتری برای کنترل نرخ گسترش و اپیدمی بیماری هستند. با هدفمندتر کردن این روشهای غیر درمانی برای گروههایی مشخص با مرکزیت بالاتر در ساختار جامعه میتوان به نسبت نمودار هموارتری برای همه گیری بیماری مثل کرونا داشت بدون اینکه هزینه های درمانی خاصی تحمیل گردد. هدف در این پژوهش ابتدا مدلسازی مساله اپیدمی و سپس ارایه راهکارها و الگوریتمهای ساختاری بر مبنای ساختار شبکه انسانی اجتماعی به منظور واکسیناسیون هدفمندتر یا روشهای غیردرمانی هدفمندتر برای کاهش پیک بیماری واگیر و هموارکردن منحنی همه گیری می باشد. این راهکارها براساس ساختار گراف شبکه انسانی-اجتماعی بوده و میتوانند تا حد محسوسی در کاهش نرخ انتقال موثر باشند. بدین منظور تعداد خاصی از نودهای شبکه با مرکزیت بالا ایزوله شده و سپس نمودار همه گیری شبکه بررسی می شود. این تحقیق نتایج معناداری برای هموارکردن نمودار همه گیری شبکه تنها با ایزوله کردن درصد کمی از نودهای خاص را نشان می دهد. روشهای ارایه شده در این تحقیق مستقل از نوع بیماری بوده و برای انواع بیماریهای واگیردار ار جمله کووید-19 موثر است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Epidemic modeling and flattening the infection curve in social networks

نویسندگان [English]

  • Mohammadreza Doostmohammadian 1
  • Soraya Doustmohamadian 2
  • Najmeh Doostmohammadian 2
  • Azam Doustmohammadian 3
  • Houman Zarrabi 4
  • Hamid R. Rabiee 5
1 ُSemnan University
2 Semnan University of medical sciences
3 ُIran University of Medical Sciences
4 iran telecom research center (ITRC)
5 Computer Engineering department, Sharif University of Technology
چکیده [English]

The main goal of this paper is to model the epidemic and flattening the infection curve of the social networks. Flattening the infection curve implies slowing down the spread of the disease and reducing the infection rate via social-distancing, isolation (quarantine) and vaccination. The nan-pharmaceutical methods are a much simpler and efficient way to control the spread of epidemic and infection rate. By specifying a target group with high centrality for isolation and quarantine one can reach a much flatter infection curve (related to Corona for example) without adding extra costs to health services. The aim of this research is, first, modeling the epidemic and, then, giving strategies and structural algorithms for targeted vaccination or targeted non-pharmaceutical methods for reducing the peak of the viral disease and flattening the infection curve. These methods are more efficient for nan-pharmaceutical interventions as finding the target quarantine group flattens the infection curve much easier. For this purpose, a few number of particular nodes with high centrality are isolated and the infection curve is analyzed. Our research shows meaningful results for flattening the infection curve only by isolating a few number of targeted nodes in the social network. The proposed methods are independent of the type of the disease and are effective for any viral disease, e.g., Covid-19.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Epidemic
  • Flattening the infection curve
  • Social networks
  • graph theory