Políticas Aproximadas e Parciais Sensíveis a Risco para o Controle da Propagação de Doenças Infecciosas

  • Henrique Dias Pastor USP
  • Karina Valdivia Delgado USP
  • Valdinei Freire USP
  • Leliane Nunes de Barros USP

Resumo


Os Processos de Decisão de Markov (MDPs) podem ser usados para controlar a propagação de doenças infecciosas e encontrar uma política ótima de controle de vacinação. No entanto, por se tratar de um problema que envolve vidas, é necessário levar em consideração a atitude do agente em relação ao risco. Assim, neste trabalho, são usados MDPs sensíveis ao risco com o modelo compartimental SIR e são propostos dois algoritmos eficientes para encontrar políticas de vacinação otimizadas que permitam controlar a propagação de uma doença infecciosa, ou seja, selecionar o número de indivíduos que devem ser vacinados a cada período considerando um parâmetro que representa a atitude frente ao risco. A primeira solução proposta encontra uma política de vacinação que é parcial e ótima dada uma determinada atitude de risco. A segunda solução proposta é aproximada e assim pode resolver problemas ainda maiores. Os resultados mostram que: (i) as políticas de vacinação dependem não apenas da taxa básica de reprodução R0, como esperado, mas também do custo e da atitude em relação ao risco de um agente; e (ii) ambas as soluções obtêm um grande ganho de tempo de execução e pouca perda de qualidade quando comparadas com as políticas completas e não aproximadas.

Referências

Chandak, A., Dey, D., Mukhoty, B., and Kar, P. (2020). Epidemiologically and socio-economically optimal policies via Bayesian optimization. Transactions of the Indian National Academy of Engineering, 5(2):117-127.

Charpentier, A., Elie, R., Laurière, M., and Tran, V.-C. (2020). COVID-19 pandemic control: balancing detection policy and lockdown intervention under ICU sustainability. Mathematical Modelling of Natural Phenomena, 15:57.

Diekmann, O. and Heesterbeek, J. (2000). Mathematical Epidemiology of Infectious Diseases: model building, analysis and interpretation. John Wiley & Son.

Elie, R., Hubert, E., and Turinici, G. (2020). Contact rate epidemic control of COVID-19: an equilibrium view. Mathematical Modelling of Natural Phenomena, 15:35.

Gatto, N. M. and Schellhorn, H. (2021). Optimal control of the SIR model in the presence of transmission and treatment uncertainty. Mathematical Biosciences, 333:108539.

Hansen, E. A. and Zilberstein, S. (2001). LAO*: A heuristic search algorithm that finds solutions with loops. Artif. Intell., 129:35-62.

Libin, P. J. K., Moonens, A., Verstraeten, T., Perez-Sanjines, F., Hens, N., Lemey, P., and Nowé, A. (2021). Deep reinforcement learning for large-scale epidemic control. In ECML PKDD. Applied Data Science and Demo Track, pages 155-170.

Liu, L., Luo, X., and Chang, L. (2017). Vaccination strategies of an SIR pair approximation model with demographics on complex networks. Chaos, Solitons & Fractals, 104:282-290.

Mihatsch, O. and Neuneier, R. (2002). Risk-sensitive reinforcement learning. Machine Learning, 49(2):267-290.

Nasir, A. and Rehman, H. (2017). Optimal control for stochastic model of epidemic infections. In IBCAST, pages 278-284. IEEE.

Pastor, H. D., Borges, I. O., Freire, V., Delgado, K. V., and de Barros, L. N. (2020a). Risk-sensitive piecewise-linear policy iteration for stochastic shortest path Markov decision processes. In 19th MICAI, pages 383-395. Springer.

Pastor, H. D., Freire, V., Barros, L., and Delgado, K. V. (2020b). Políticas sensíveis ao risco para o controle da propagação de doenças infecciosas. In ENIAC, pages 366-377.

Usherwood, T., LaJoie, Z., and Srivastava, V. (2021). A model and predictions for COVID-19 considering population behavior and vaccination. Sci. Rep., 11(1):1-11.

Yaesoubi, R. and Cohen, T. (2011). Dynamic health policies for controlling the spread of emerging infections: influenza as an example. PloS one, 6(9):e24043.

Yaesoubi, R. and Cohen, T. (2016). Identifying cost-effective dynamic policies to control epidemics. Statistics in medicine, 35(28):5189-5209.

Yaesoubi, R., Havumaki, J., Chitwood, M. H., Menzies, N. A., Gonsalves, G., Salomon, J. A., Paltiel, A. D., and Cohen, T. (2021). Adaptive policies to balance health benefits and economic costs of physical distancing interventions during the COVID-19 pandemic. Medical Decision Making, 41(4):386-392.
Publicado
28/11/2022
PASTOR, Henrique Dias; DELGADO, Karina Valdivia; FREIRE, Valdinei; BARROS, Leliane Nunes de. Políticas Aproximadas e Parciais Sensíveis a Risco para o Controle da Propagação de Doenças Infecciosas. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 19. , 2022, Campinas/SP. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 210-221. ISSN 2763-9061. DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227062.

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