Šíření Eboly (Netlogo)

Tato stránka slouží jakou výzkumná zpráva simulace „Simulace šíření Eboly a její léčení experimentální vakcínou“ k semestrálnímu projektu pro předmět 4IT495 Simulace systémů (LS 2016/2017) na VŠE v Praze.

= Zadání = Název simulace: Simulace šíření Eboly

Předmět: 4IT495 Simulace systémů (LS 2016/2017)

Autor: Bc. Hana Nápravníková, xnaph00

Typ modelu: Multiagentní

Modelovací nástroj: Netlogo 5.3.1

= Definice problému = Ebola je virové onemocnění patřící do skupiny krvácivých horeček, které napadá lidi. Je jednou z nejnebezpečnějších nákaz na světě a postihuje především africké země a její obyvatele. Její inkubační doba se pohybuje od 2 do sedmi (nebo i deseti) dnů. Symptomy jsou zvracení, zánět spojivek, krvácení jak vnitřní, tak i vnější, především skrz trávicí ústrojí. Počátek nákazy je náhlý a je charakteristický vysokými horečkami skleslostí, svalovými bolestmi, bolestmi v oblasti břicha či hlavy. Proto je snadné ji z počátku zaměnit za obyčejnou chřipku, kterou většina lidí neléčí. K přenosu tohoto viru dochází při kontaktu s nakaženou krví nebo tělními tekutina (rýma, sliny). Šíření vzduchem je vyloučené. Než se nákaza ebolou potvrdí, jsou u nakaženého nejprve vyloučena ostatní onemocnění s podobnými symptomy, jako je malárie, cholera nebo zmíněná chřipka. Po diagnóze krevních vzorků se teprve s jistotou určí, že jde o ebolu. Úmrtnost u tohoto onemocnění je mezi 50% až 90% osob nakažených virem. Existuje několik vakcín, které jsou ve stádiu pokusů. Nejlíp zatím vypadá vakcína, která neobsahuje žádný infekční materiál z viru ebola, jako ty ostatní. Prozatímní testy na opicích vykazují pozitivní výsledky.

Simulace znázorňuje obyvatele afrických zemí. Část z nich je zdravá, ale někteří jsou již nakaženi virem Ebola. Nacházíme se v době, když už u některých tento virus propukl (5 lidí) a dorazili lékaři s experimentální vakcínou (4 lidé), jež by měla být přelomovým bodem v léčení této nákazy. Úkolem lékařů je tedy očkovat co nejvíce nakažených lidí a záleží jen na jejich fyzické kondici (zdraví, imunitní systém, věk), zda se vyléčí. Nevýhodou je, že nemoc propuká po určité inkubační době a spousta lidí proto nebere vážně příznaky a umírá dříve, než se jim podá vakcína. Model má sledovat, jak bude tato vakcína zabírat a kolik obětí nakonec bude tento virus mít.

= Model simulace = V následující sekci jsou popsány jednotlivé části modelu od jeho inicializace, kdy jsou nastaveny základní limity agentů a jejich další nastavení.

Incializace
Základní nastavení simulace před jejím spuštěním.


 * je inicializován počet obyvatel. Můžeme si vybrat počet od 700 do 1000 obyvatel.
 * Možnosti nastavení infekčnosti a celkového možného šíření viru
 * Šance na uzdravení. Jelikož je dokázáno, že šance na přežití eboly bez vakcíny je poměrně malá (0-20%), je i toto zahrnuto do možnosti nastavení
 * Poslední část nastavení systému je možnost nastavení jakéhosi limitu možného uzdravení či smrti jedince, která se pohybuje od 6 do 10 dnů.

Spuštění systému
Spuštěním tohoto kroku rozjedeme šíření viru a jeho možné vyléčení. Nastavené hodnoty jsou:
 * nastavený počet obyvatel 900
 * infekčnost 90% z toho důvodu, že ebola je velmi zákeřný virus šířící se relativně rychle
 * šance na uzdravení u toho onemocnění není příliš velká, proto je nastavená hodnota na 2%
 * doba, po kterou se sleduje vývoj simulace je na nejnižší hranici, tedy 7 dnech.

Prvních pár hodinách rapidně klesne počet obyvatel o více jak polovinu níže, necelé jedno procento je díky vakcíně imunní, ale i tak lidé umírají ve velkém množství, téměř 15 % z celkového počtu obyvatel. Jak čas postupuje dál celkový počet obyvatel, kteří jsou živí a zdraví se drží na polovině z celkového původního počtu. Počet imunních vůči nakažlivému viru se pohybuje mezi 0-3 % z celkového počtu přeživších obyvatel, zatímco úmrtí stále s ubíhajícím časem přibývá.

Po dvou dnech je počet mrtvých na 57 % z celkového počtu obyvatel a imunních lidí, kteří byli vyléčeni vakcínou nebo se dokázali uzdravit sami, se pohybuje kolem jednoho procenta, což není příliš mnoho. V průběhu třetího dne začíná být vidět, že počet zdravých se bude držet kolem zbylé poloviny obyvatel, počet mrtvých bude stoupat a počet imunních nepřekročí dvě procenta. Jakmile se dostaneme do čtvrtého dne od začátku podávání vakcíny, čísla stále nejsou příliš příznivá. 1,5 % přeživších je imunní, téměř 99 % už je mrtvých a křivka zůstává konstantní. Pokud zvýšíme počet obyvatel na 950, infekčnost na plných 100 %, šanci na uzdravení na 4 % a dobu 8 dní, můžeme sledovat, že po půl dni se počet obyvatel zredukoval z celkových 950 na necelé 200, počet imunních jedinců je ale výhledově lepší – 3 %, a počet mrtvých se blíží 40 %. Nicméně i tak postupem času se počet zdravých jedinců pohybuje do 200 do 470 obyvatel, úmrtnost stoupá a imunní jedinci se stále drží maximálně do 3 %.

= Agenti simulace = Zde je výpis jednotlivých agentů, kteří v simulaci vystupují včetně výčtu jejich vlastností.

Lidé

 * get-sick – “Počet nakažených“. Vstupní hodnotou na počátku simulace je pět nakažených, kteří virus poté šíří. Jakmile slinami či krví přenesou virus na zdravého jedince, nakazí ho a on je v nebezpečí smrti či, pokud se dostaví do nemocnice k lékařům s vakcínou, má šanci na přežití
 * get-heal – “Lékaři s vakcínou“. Vstupní hodnotou na počátku simulace jsou 4 medici s vakcínami, jež jsou imunní, takže není možnost, že by se nakazili.
 * get-healthy – “Uzdravení, zdraví jedinci“ před nakažením.
 * become-immune – “Imunní lidé“, kteří se vyléčili buďto sami, díky své fyzické kondici, nebo u nich začala působit vakcína.

Nastavení obecné
People – počet obyvatel, lze nastavit posuvníkem v intervalu <700;1000>.

infectiousness – procento infekčnosti a šíření viru, lze nastavit posuvníkem v intervalu <60;100>.

chance-recover – možnost uzdravení, lze nastavit posuvníkem v intervalu <0;20>.

duration – doba, trvání šíření viru uvedená v počtu dní, lze nastavit posuvníkem v intervalu <6;10>.

Funkční tlačítka
Setup – Nastavení modelu dle zvolených hodnot.

Run – Spuštění simulace.

Ukazatelé
%immune – procento imunních jedinců z celkového počtu obyvatel

%dead – procento mrtvých jedinců z celkového počtu obyvatel

days – počet dnů, které uběhly od spuštění simulace

Grafy
Grafický ukazatel počtu přeživších/usmrcených/imunních obyvatel.
 * červená – nemocní, nakažení jedinci
 * žlutá – imunní, vyléčení jedinci
 * zelená – zdraví jedinci
 * fialová – celkový počet obyvatel.

Postup
Nastavíme:

1.	Počet obyvatel požadovaný

2.	míru infekčnosti

3.	šanci na uzdravení

4.	Počet dní, kdy budeme sledovat vývoj šíření viru.

Simulaci spustíme a sledujeme změny ve vývoji šíření viru při změnách parametrů simulace.

= Možné výsledky = Zde je výčet několika možných situací, které mohou při simulaci nastat.

= Závěr = Na přiložených grafických výsledcích můžeme vidět, že čím méně obyvatel, tím je větší šance na přežití. Počet mrtvých je velmi nízký a imunní lidé jsou klasifikováni jako zdraví jedinci. Na druhou stranu, čím větší počet obyvatel, tím je riziko šíření nákazy větší, šance na uzdravení nižší, což způsobuje větší úmrtnost, minimální možnost vyléčení.

= Soubory Netlogo ke stažení =