Jan, 2024
疫情爆发的头 100 天：药物、行为和数字介入的相互作用研究 —— 一个基于代理模型的研究
First 100 days of pandemic; an interplay of pharmaceutical, behavioral and digital interventions -- A study using agent based modeling
Gauri Gupta, Ritvik Kapila, Ayush Chopra, Ramesh Raskar
TL;DR利用基于代理的模型 (ABM) 对复杂的感染动态和干预影响进行模拟，研究了疫情流行的趋势以及干预措施的综合应用，发现在前 100 天内做出迅速决策和高效政策制定对疫情发展至关重要，同时揭示了行为和数字干预可以减少药物干预的负担，延迟疫情高峰，并指出将预算相同的资源投入广泛的测试、接触追踪和自我隔离相比，更具成本效益。