Inuence of economic and social factors



Podobne dokumenty
Ewolucja Ró»nicowa - Wprowadzenie






















SCENARIUSZ LEKCJI BIOLOGII Z WYKORZYSTANIEM TECHNOLOGII INFORMACYJNEJ. TEMAT: Zagroenia zdrowia ludzi i zwierzt we współczesnym wiecie.

ROLA MAPOWANIA ZAGROŻEŃ EPIDEMICZNYCH W PROCESACH DECYZYJNYCH D R M A R C I N J A N I K

Przejścia fazowe w uogólnionym modelu modelu q-wyborcy na grafie zupełnym

Bifurkacje. Ewa Gudowska-Nowak Nowak. Plus ratio quam vis

Wyzwania wynikające z rozwoju metod obrazowania

Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch proporcji (Two-sample problem: comparing two proportions)

Epidemie a obieg banknotów

dystrybucji serotypów powodujących zakażenia inwazyjne w poszczególnych grupach wiekowych zapadalność na IChP w poszczególnych grupach wiekowych

Teoria Sterowania. Warunki zaliczenia

PageRank. Bartosz Makuracki. 28 listopada B. Makuracki PageRank

PLAN STUDIÓW NIESTACJONARNYCH STOPNIA II. kierunek TRANSPORT - przedmioty wspólne

PLANY I PROGRAMY STUDIÓW

Nagradzanie innowacyjno ci versus leki generyczne (odtwórcze)

Ekonometria Bayesowska

Wzorce projektowe strukturalne cz. 1

Jak zachęcać i przygotowywać uczniów do udziału w Olimpiadzie Informatycznej Gimnazjalistów (OIG)?

Modelowanie układów złożonych. oferta dydaktyczna kierunki badawcze realizowane na Wydziale Fizyki PW


EPIDEMIOLOGIA. Mierniki epidemiologiczne. Mierniki epidemiologiczne. Mierniki epidemiologiczne. Mierniki epidemiologiczne

bab.la Zwroty: Korespondencja osobista Życzenia polski-hindi

bab.la Zwroty: Korespondencja osobista Życzenia polski-chiński

Kardiologia małych zwierząt

Sztuczna inteligencja poszukuje nowych materiaªów, cz stek, planet,... Janusz Adamowski

PLANY I PROGRAMY STUDIÓW

Algorytm memetyczny w grach wielokryterialnych z odroczoną preferencją celów. Adam Żychowski

Proste modele o zªo»onej dynamice

Oporność na antybiotyki w Unii Europejskiej Dane zaprezentowane poniżej zgromadzone zostały w ramach programu EARS-Net, który jest koordynowany przez

Podstawy organizacji systemów zarządzania bezpieczeństwem informacji dokumenty podstawowe


Voter model on Sierpiński fractals Model głosujący na fraktalach Sierpińskiego

Propozycja integracji elementów ±wiata gry przy u»yciu drzew zachowa«



ówne cele programu genetycznego w nowoczesnej wyl garni ryb ososiowatych.

Giving light a new experience



Zarządzanie Zasobami by CTI. Instrukcja



Studia I stopnia Biologia człowieka 2018/19/20/21

OCHRONA PRZECIWPOWODZIOWA W REPUBLICE CZESKIEJ


Wpªyw wdro»enia IPv6 na bezpiecze«stwo sieci

Zobacz to na własne oczy. Przyszłość już tu jest dzięki rozwiązaniu Cisco TelePresence.

Giving light a new experience


Chemoinformatyczne bazy danych - Wprowadzenie do technologii baz danych. Andrzej Bąk

Projekt THE ISSUE jako platforma współpracy w zakresie interdyscyplinarnych badań na rzecz innowacyjnych rozwiązań transportowych


Giving light a new experience

KOMPUTEROWA SYMULACJA DYNAMIKI ROZPRZESTRZENIANIA SIĘ WIRUSÓW


Politechnika Warszawska Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych ul. Koszykowa 75, Warszawa

Dr hab. Bartłomiej Dybiec Kraków, 24 marca 2014 Instytut Fizyki im. Mariana Smoluchowskiego Uniwersytet Jagielloński ul. W. Reymonta Kraków



Ukryte Terapie Czego ci lekarz nie powie_jerzy Zięba kategoria: KSIĄŻKI > Medycyna, zdrowie > Medycyna Ogólne



Nagroda Nobla z fizyki 2018

ZASADY ELASTYCZNEJ ARAN ACJI PRZESTRZENI W BUDYNKACH

Modelowanie i analiza systemów informatycznych



Temat. Nawyki zdrowotne. styl ycia (oko o 50% wszystkich wp ywów),

Problematyka renowacji trudno dostępnych przyłączy oraz pionów sieci kanalizacyjnych Technologia BRAWOLINER. mgr inż. Adam Gonera, MC Bauchemie

POMOC PSYCHOLOGICZNO-PEDAGOGICZNA Z OPERONEM. Vademecum doradztwa edukacyjno-zawodowego. Akademia

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI MAJ 2011 POZIOM ROZSZERZONY. Czas pracy: 180 minut. Liczba punktów do uzyskania: 50. Miejsce na naklejk z kodem

Matematyka Stosowana na Politechnice Wrocławskiej. Komitet Matematyki PAN, luty 2017 r.

Szkolenie i badania społeczne z wykorzystaniem gry symulacyjnej

POLITECHNIKA WROCŠAWSKA WYDZIAŠ ELEKTRONIKI PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA

Zawodowy status informatyka w administracji publicznej

System. zarządzania jakością. Pojęcie systemu. Model SZJ wg ISO 9001:2008. Koszty jakości. Podsumowanie. [Słownik języka polskiego, PWN, 1979] System

SHL.org.pl SHL.org.pl

INSTRUKCJA MONTAŻU I OBSŁUGI BATERIE SERII SENSO

Transkrypt:

on disease control strategies Bartªomiej Dybiec, Adam Kleczkowski, Christopher Gilligan Mark Kac Center for Complex Systems Research and Marian Smoluchowski Institute of Physics, Jagellonian University Epidemiology and Modeling Group, Department of Plant Sciences, University of Cambridge 22 April 26, FENS 26

Niepewno±ci i koszty Model

Niepewno±ci i koszty Model nagªa ±mier d bów

Niepewno±ci i koszty Model nagªa ±mier d bów rak bakteryjny cytrusowy

Niepewno±ci i koszty Model nagªa ±mier d bów rak bakteryjny cytrusowy rizomania

Niepewno±ci i koszty Model ptasia grypa

Niepewno±ci i koszty Model ptasia grypa pryszczyca

Niepewno±ci i koszty Model ptasia grypa pryszczyca SARS

Potencjalne niepewno±ci Niepewno±ci i koszty Model Czego nie wiemy?

Potencjalne niepewno±ci Niepewno±ci i koszty Model Czego nie wiemy? struktura oddziaªywa«topologia

Potencjalne niepewno±ci Niepewno±ci i koszty Model Czego nie wiemy? struktura oddziaªywa«topologia dokªadny stan osobników

Potencjalne niepewno±ci Niepewno±ci i koszty Model Czego nie wiemy? struktura oddziaªywa«topologia dokªadny stan osobników jakie inne czynniki mog by istotne

Koszty Niepewno±ci i koszty Model Aspekty ekonomiczne, logistyczne i spoªeczne

Koszty Niepewno±ci i koszty Model Aspekty ekonomiczne, logistyczne i spoªeczne zapobieganie

Koszty Niepewno±ci i koszty Model Aspekty ekonomiczne, logistyczne i spoªeczne zapobieganie leczenie

Koszty Niepewno±ci i koszty Model Aspekty ekonomiczne, logistyczne i spoªeczne zapobieganie leczenie ±ledzenie kontaktów (oddziaªywa«)

Koszty Niepewno±ci i koszty Model Aspekty ekonomiczne, logistyczne i spoªeczne zapobieganie leczenie ±ledzenie kontaktów (oddziaªywa«) ±ledzenie ognisk choroby

Koszty Niepewno±ci i koszty Model Aspekty ekonomiczne, logistyczne i spoªeczne zapobieganie leczenie ±ledzenie kontaktów (oddziaªywa«) ±ledzenie ognisk choroby aspekty spoªeczne

Elementy symulacji Niepewno±ci i koszty Model Elementy ±rodowiska symulacyjnego

Elementy symulacji Niepewno±ci i koszty Model Elementy ±rodowiska symulacyjnego mo»liwe stany osobników i przej±cia

Elementy symulacji Niepewno±ci i koszty Model Elementy ±rodowiska symulacyjnego mo»liwe stany osobników i przej±cia struktura oddziaªywa«topologia

Elementy symulacji Niepewno±ci i koszty Model Elementy ±rodowiska symulacyjnego mo»liwe stany osobników i przej±cia struktura oddziaªywa«topologia koszty (np.: X = R( ) + V ( ))

Stany i przej±cia Niepewno±ci i koszty Model Susceptible infection Infectious detection Detected spontaneous recovery and immunity induced recovery and immunity Recovered (immune) Vaccinated +neighbourhood

Sie regularna Niepewno±ci i koszty Model Epidemic spread neighbourhood Shortcuts Disease control neighbourhood

Maªy ±wiat Niepewno±ci i koszty Model 5 7 5 5 5 6 5 Pajek Pajek

Sie bezskalowa Niepewno±ci i koszty Model 2 7 3 1 1 2 5 3 3 3 2 2 9 2 2 5 1 2 2 1 1 2 2 2 1 1 1 Pajek Pajek

Ewolucja w przestrzeni Strategie zapobiegawcze Inne aspekty

Ewolucja w przestrzeni Strategie zapobiegawcze Inne aspekty

Strategie zapobiegawcze Inne aspekty Ewolucja w czasie... [%] 1 8 6 RL (3x3) WITHOUT control S I D R V... [%] 1 8 6 RL+1 (3x3) WITHOUT control S I D R V 2 2 5 1 15 2 25 3 t 5 1 15 2 25 3 t... [%] 1 8 6 RL (3x3) WITH control (z=1) S I D R V... [%] 1 8 6 RL+1 (3x3) WITH control (z=1) S I D R V 2 2 5 1 15 2 25 3 t 2 6 8 1 12 1 16 18 t

Strategie zapobiegawcze Inne aspekty Losowe szczepienie 1 1 75 75 X [%] 5 25 X [%] 5 25 2 6 8 1 V [%] 2 6 8 1 V [%] 1 1 75 75 X [%] 5 25 X [%] 5 25 2 6 8 1 V [%] 2 6 8 1 V [%] 1 1 X [%] 75 SW 5 SW+63 SW+255 25 SW+123 SF 2 6 8 1 V [%] X [%] 75 RL 5 RL+63 RL+255 25 RL+123 SF 2 6 8 1 V [%]

Rozwi zanie optymalne Strategie zapobiegawcze Inne aspekty q=.5 r=.1 v=.1 X [%] 1 9 8 7 6 5 3 2 1 2 6 z 8 1 12 1 9 1 8 7 6 5 p [%] 3 2 1 16

Strategie zapobiegawcze Inne aspekty Rozwi zanie optymalne 15 15 12 12 9 9 1 1 8 8 6 6 X [%] X [%] z c z c 6 6 3 3 2 6 8 1 2 6 8 1 p [%] p [%] 2 SW SW+63 SW+255 SW+123 2 RL RL+63 RL+255 RL+123 2 6 8 1 SF 2 6 8 1 SF p [%] p [%]

Strategie zapobiegawcze Inne aspekty Rozwi zanie optymalne 15 15 12 12 9 9 z c z c 6 6 3 3 2 6 8 1 2 6 8 1 p [%] p [%] 1 1 8 8 X [%] 6 X [%] 6 SW SW+63 SW+255 SW+123 RL RL+63 RL+255 RL+123 2 2 6 8 1 SF 2 2 6 8 1 SF p [%] p [%]

Mo»liwe rozszerzenia Strategie zapobiegawcze Inne aspekty Bardziej realistyczne zaªo»enia

Mo»liwe rozszerzenia Strategie zapobiegawcze Inne aspekty Bardziej realistyczne zaªo»enia ograniczone zasoby

Mo»liwe rozszerzenia Strategie zapobiegawcze Inne aspekty Bardziej realistyczne zaªo»enia ograniczone zasoby ograniczenie czasowe

Mo»liwe rozszerzenia Strategie zapobiegawcze Inne aspekty Bardziej realistyczne zaªo»enia ograniczone zasoby ograniczenie czasowe bardziej ogólne funkcje kosztów

Mo»liwe rozszerzenia Strategie zapobiegawcze Inne aspekty Bardziej realistyczne zaªo»enia ograniczone zasoby ograniczenie czasowe bardziej ogólne funkcje kosztów wi ksze wykorzystanie informacji dodatkowych

Mo»liwe rozszerzenia Strategie zapobiegawcze Inne aspekty Bardziej realistyczne zaªo»enia ograniczone zasoby ograniczenie czasowe bardziej ogólne funkcje kosztów wi ksze wykorzystanie informacji dodatkowych...

Rozwi zanie optymalne Strategie zapobiegawcze Inne aspekty zc 1 12 1 8 6 2 a= a=.5 a=1. a=1.5.2..6.8 1 zc 1 12 1 8 6 2 a= a=.5 a=1. a=1.5.2..6.8 1 lt 12 1 8 6 2 a= a=.5 a=1. a=1.5.2..6.8 1 lt 12 1 8 6 2 a= a=.5 a=1. a=1.5.2..6.8 1 x 25 2 15 1 a= a=.5 a=1. a=1.5 x 25 2 15 1 a= a=.5 a=1. a=1.5 5 5.2..6.8 1.2..6.8 1

Rozwi zanie optymalne Strategie zapobiegawcze Inne aspekty zc 1 12 1 8 6 2 a= a=.5 a=1. a=1.5.2..6.8 1 zc 1 12 1 8 6 2 a= a=.5 a=1. a=1.5.2..6.8 1 lt 12 1 8 6 2 a= a=.5 a=1. a=1.5.2..6.8 1 lt 12 1 8 6 2 a= a=.5 a=1. a=1.5.2..6.8 1 x 25 2 15 1 a= a=.5 a=1. a=1.5 x 25 2 15 1 a= a=.5 a=1. a=1.5 5 5.2..6.8 1.2..6.8 1

Rozwi zanie optymalne Strategie zapobiegawcze Inne aspekty zc 1 12 1 8 6 2 a= a=.5 a=1. a=1.5.2..6.8 1 zc 1 12 1 8 6 2 a= a=.5 a=1. a=1.5.2..6.8 1 lt 12 1 8 6 2 a= a=.5 a=1. a=1.5.2..6.8 1 lt 12 1 8 6 2 a= a=.5 a=1. a=1.5.2..6.8 1 x 25 2 15 1 a= a=.5 a=1. a=1.5 x 25 2 15 1 a= a=.5 a=1. a=1.5 5 5.2..6.8 1.2..6.8 1

strategie lokalne mog powstrzyma epidemi

strategie lokalne mog powstrzyma epidemi istnieje optymalny promie«szczepienia

strategie lokalne mog powstrzyma epidemi istnieje optymalny promie«szczepienia dodatkowe poª czenie mi dzy osobnikami obni»aj skuteczno± strategii lokalnych

strategie lokalne mog powstrzyma epidemi istnieje optymalny promie«szczepienia dodatkowe poª czenie mi dzy osobnikami obni»aj skuteczno± strategii lokalnych dodatkowa wiedza mo»e pomóc

strategie lokalne mog powstrzyma epidemi istnieje optymalny promie«szczepienia dodatkowe poª czenie mi dzy osobnikami obni»aj skuteczno± strategii lokalnych dodatkowa wiedza mo»e pomóc modele epidemiologiczne mog by pomocne w projektowaniu strategii zapobiegawczych

Podzi kowania Prace nad projektem zostaªy zainicjowane dzi ki British CouncilKBN Young Scientists Programme. B.D., A.K. and C.A.G., Phys. Rev. E 7, 6615 (2). B.D., A.K. and C.A.G., Acta Physica Polonica B 36, 159 (25).

Podzi kowania Dzi kuj bardzo za uwag! LATEXbeamer.sty