Trabalho de evento-anais periodico

Políticas aproximadas e parciais sensíveis a risco para o controle da propagação de doenças infecciosas (2022)

• Authors:
  • Pastor, Henrique Dias
  • Delgado, Karina Valdivia
  • Silva, Valdinei Freire da
  • Barros, Leliane Nunes de
• USP affiliated authors: DELGADO, KARINA VALDIVIA - EACH ; BARROS, LELIANE NUNES DE - IME ; SILVA, VALDINEI FREIRE DA - EACH ; PASTOR, HENRIQUE DIAS - EACH
• Unidades: EACH; IME
• DOI: 10.5753/eniac.2022.227062
• Subjects: RISCO; PROCESSOS DE MARKOV; MODELOS EPIDEMIOLOGICOS; POLÍTICA DE SAÚDE; VACINAÇÃO
• Agências de fomento:
  • FAPESP
  • Centro C4AI-USP com apoio da FAPESP
  • Financiamento IBM
• Language: Português
• Abstract: 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
• Imprenta:
  • Publisher: Sociedade Brasileira de Computação
  • Publisher place: Porto Alegre, RS
  • Date published: 2022
• Source:
  • Título: Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence
  • ISSN: 2763-9061
  • Volume/Número/Paginação/Ano: p. 210-221
• Conference titles: National Meeting of Artificial and Computational Intelligence


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Status:

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• ABNT

  PASTOR, Henrique Dias et al. Políticas aproximadas e parciais sensíveis a risco para o controle da propagação de doenças infecciosas. Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. Porto Alegre, RS: Sociedade Brasileira de Computação. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227062. Acesso em: 07 abr. 2026. , 2022

• APA

  Pastor, H. D., Delgado, K. V., Silva, V. F. da, & Barros, L. N. de. (2022). Políticas aproximadas e parciais sensíveis a risco para o controle da propagação de doenças infecciosas. Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. Porto Alegre, RS: Sociedade Brasileira de Computação. doi:10.5753/eniac.2022.227062

• NLM

  Pastor HD, Delgado KV, Silva VF da, Barros LN de. Políticas aproximadas e parciais sensíveis a risco para o controle da propagação de doenças infecciosas [Internet]. Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. 2022 ; 210-221.[citado 2026 abr. 07 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227062

• Vancouver

  Pastor HD, Delgado KV, Silva VF da, Barros LN de. Políticas aproximadas e parciais sensíveis a risco para o controle da propagação de doenças infecciosas [Internet]. Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. 2022 ; 210-221.[citado 2026 abr. 07 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227062

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