Применение агент-ориентированного подхода в сфере здравоохранения: текущее применение и перспективы

11.12.2018

© Егорова Александра Алексеевна, ЭФ-МГУ, группа Э-622

Введение

Агент-ориентированное моделирование — это вычислительный подход, при котором агенты с указанным набором характеристик взаимодействует между собой и с окружающей средой в соответствии с заранее определенными правилами. Авторы данной статьи воспроизводят ключевые области общественного здравоохранения с помощью агент-ориентированных моделей, прогнозируя поведение как эпидемий, так и неинфекционных заболеваний.

Данная статья состоит из следующих разделов:

  • - Сравнительный обзор агент-ориентированных моделей (АОМ) в здравоохранении,
  • - Описание ключевых областей общественного здравоохранения, где возможно применение АОМ
  • - Выделение преимуществ АОМ и ограничений применения данных моделей в сфере здравоохранения.

Свойства агент-ориентированных моделей для применения в сфере здравоохранения

Агент-ориентированное моделирование представляет собой восходящий подходом, при котором поведение на микроуровне порождает динамику в макроуровне. На рисунке 1 представлена ​​схема гипотетической агент-ориентированной модели здравоохранения, где индивиды, могут иметь различные характеристики индивидуального уровня - от эндогенных факторов до социально-экономического статуса (синяя верхняя таблица), а также характеристики на уровне сообщества (зеленая верхняя таблица), которые пересекаются вместе, чтобы формировать индивидуальное поведение в отношении здоровья и использования медицинских услуг. Агент-ориентированная модель в сфере здравоохранения может также явно включать эффекты от текущих процессов, такие как старение и движение между группами (оранжевые круги в середине схемы). В совокупности и биологические, и поведенческие и социальные процессы составляют систему здравоохранения.

 

Рисунок 1. Схема моделирования взаимодействий в сфере здравоохранения

Другими отличительными свойства АОМ являются автономность, гетерогенность и стохастичность. Автономность подразумевает, что агенты принимают решения о том, как действовать, учитывая их текущие обстоятельства и запрограммированные правила поведения. Гетерогенность отражается в различиях среди агентов и их средой обитания, которые могут иметь несколько статических и временных характеристик. Изменения в агенте и характеристиках окружающей среды могут произойти неожиданно с течением времени, в результате чего изменится ход будущих событий. Стохастичность позволяет модели разворачиваться с долей случайности, влияющей на поведение и изменения в модели. В результате этих свойств АОМ могут использоваться для рассмотрения нелинейных отношений под влиянием нескольких уровней и межличностных взаимодействий.

Применение агент-ориентированных моделей в борьбе с инфекционными заболеваниями

В общественном здравоохранении агентное моделирование исторически использовалось почти исключительно для моделирования распространения инфекционных заболеваний среди населения. АОМ является естественным подходом для моделирования передачи инфекционного заболевания, потому что взаимодействие между людьми часто приводят к распространенности инфекционных заболеваний среди населения. Однако за последние 15 лет эти методы все чаще применяются и к неинфекционные заболеваниям, включая поведение в отношении здоровья, социальной эпидемиология и к другим вопросам здоровья населения, которое не связано с традиционными инфекционными процессами.

Агент-ориентированные модели в вопросах инфекционной эпидемиологии

Применение АОМ в инфекционной эпидемиологии при передаче инфекционных заболеваний зависит от структуры восприимчиво-инфицированных-выздоровевших (SIR), предложенной Kermack и McKendrick в 1920-х годах, в которой потоки между восприимчивыми, зараженными и восстановленными агентами регулируются дифференциальными уравнениями. Расширения таких моделей SIR были использованы в эпидемиологических центрах и больницах при прогнозировании потоков пациентов.

Таким образом, к настоящему времени агентное моделирование инфекционных заболеваний стало применяться в планировании общественного здравоохранения. Кроме того, многие из разработанных возможностей моделирования, расширены и уточнены с помощью программ по борьбе с инфекциями, таких как MIDAS, и могут применяться к проблемам общественного здравоохранения, помимо инфекционных заболеваний.

Применение агент-ориентированных моделей в борьбе с неинфекционными заболеваниями

Признание того, что взаимосвязи между имеет значение и для распространения неинфекционных заболеваний привело к расширению применения АОМ в этой области. Проблемы ожирения и ему подобные неинфекционные заболевания были предметом множества исследований, учитывая масштабы ожирения. Выяснилось, что данные заболевания являются как проблемами общественного здравоохранения, так и находятся под комплексным влиянием биологических, поведенческих, социальных и экологических факторов риска. Агентные модели, прогнозирующие ожирение среди населения, учитывали социальные контакты агентов, включая моделирование влияния места жительства на массу тела и соседство с другими национальностями.

АОМ также используется для изучения диабета, освещая распространение диабета и связную с ним потерю зрения.

Применение агент-ориентированного подхода для моделирования вредных привычек населения

Применение АОМ для моделирования здоровья населения. Так, АОМ используются для прогнозирования распространения вредных привычен среди населения, таких как алкоголизм, курение, отсутствие физической нагрузки и употребление нездоровой пищи. Агент-ориентированные модели подчеркнули роль социального влияния на политику борьбы против табака и курения. Также, современные агентные модели курения исследовали последствия переходов на электронные сигареты в отношении распространенности курения среди населения и роль социально-экономического статуса на курения. Таким образом, проблемы здоровья населения могут быть рассмотрены в динамике в отношении вредных привычек именно с помощью агент-ориентированного подхода.

Применение агент-ориентированного подхода для моделирования социального здоровья населения

Агентные модели, изучающие сетевые взаимодействия в социуме, особенно хорошо подходят для изучения вопросов, представляющих интерес для социальной эпидемиологии, например коллективное поведение, распределение ресурсов и другие социальные взаимодействия, которые служат основными причинами заболеваний. Так, авторы смоделировали модель социального насилия среди населения и проверили альтернативные стратегии для уменьшения насилия и его последствий. В частности, было создано виртуальное представление взрослого населения Нью-Йорка, распределенного по районам Нью-Йорка. Жестокие переживания среди индивидов в модели определялись взаимодействия с другими агентами, социо-демографическими характеристиками, симптомами психического здоровья, прошлыми фактами насилия и соседства и обращениями к сотрудникам полиции. В модели проводились различные эксперименты по изменению кооперации и взаимодействию соседей, которые могли предостеречь друг друга от фактов насилия. Изучались различные сценарии расового, социального и экономического неравенства среди соседей. Так, результатом моделирование стало то, что при большей кооперации соседей, насилие сокращается. Однако в районах с этническим неравенством уровень насилия оставался неизменным.

Заключение

Агент-ориентированное моделирование получается все большую распространенность в сфере здравоохранения. Если раньше ученые производили моделирование только эпидемиологических заболеваний и их распространения среди населений с помощью агентного подхода, то в настоящее время сфера применения агент-ориентированных моделей стала шире. Так, агент-ориентированных подход может применяться для моделирования распространения неинфекционных моделей посредствам социальных контактов, для прогнозирования распространения вредных привычек населения, а также для моделирования социально-значимых проблем в обществе, таких как насилие.

Более подробно: [Melissa Tracy, Magdalena Cerdá, and Katherine M. Keyes, Agent-Based Modeling in Public Health: Current Applications and Future Directions, Annual Review of Public Health, Vol. 39:77-94 (Volume publication date April 2018)].


Возврат к списку


Текст сообщения*
Защита от автоматических сообщений