Journal of microbiology, epidemiology and immunobiologyJournal of microbiology, epidemiology and immunobiologyЖурнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии0372-93112686-7613Central Research Institute for Epidemiology106710.36233/0372-9311-130SCIENCE AND PRACTICEНАУКА И ПРАКТИКАUnknownDevelopment of software tools based on multi-agent modeling and implemented in the new generation geographic information system for solving epidemiological problemsРазработка программных инструментов, основанных на мультиагентном моделировании и реализованных в геоинформационной системе нового поколения, для решения эпидемиологических задачhttps://orcid.org/0000-0001-6273-8615AsatryanM. N.АсатрянМ. Н.
Russian Federation

Marina N. Asatryan — Cand. Sci. (Med.), senior researcher, Department of epidemiology.

Moscow

Асатрян Марина Норайровна — доктор медицинских наук, c.научный сотрудник отдела эпидемиологии НИЦЭМ им. Н.Ф. Гамалеи.

Москва

masatryan@gamaleya.orghttps://orcid.org/0000-0002-7364-163XGerasimukE. R.ГерасимукЭ. Р.
Russian Federation

Elita R. Gerasimuk — Cand. Sci. (Med.), Assoc. Prof.

Dubna

Герасимук Элита Русиндапутри — доктор медицинских наук, доцент.

Дубна

https://orcid.org/0000-0003-0381-8230StrukovD. R.СтруковД. Р.
Russian Federation

Denis R. Strukov — Cand. Sci. (Tech.), General Director.

St. Petersburg

Струков Денис Раймондович — кандидат технических наук, генеральный директор.

Санкт-Петербург

https://orcid.org/0000-0002-8514-5174ShmyrI. S.ШмырИ. С.
Russian Federation

Ilya S. Shmyr — researcher, Department of epidemiology.

Moscow

Шмыр Илья Сергеевич — научный сотрудник отдела эпидемиологии НИЦЭМ им. Н.Ф. Гамалеи.

Москва

https://orcid.org/0000-0003-3253-9812VekhovA. O.ВеховА. О.
Russian Federation

Aleksey O. Vekhov — leading IT developer.

St. Petersburg

Вехов Алексей Олегович — ведущий IT-разработчик Центра пространственных исследований.

Санкт-Петербург

https://orcid.org/0000-0002-3333-5347ErshovI. F.ЕршовИ. Ф.
Russian Federation

Ivan F. Ershov — researcher, Department of epidemiology.

Moscow

Ершов Иван Феликсович — научный сотрудник отдела эпидемиологии НИЦЭМ им. Н.Ф. Гамалеи.

Москва

https://orcid.org/0000-0002-4122-1833LabodinA. V.ЛабодинА. В.
Russian Federation

Andrey V. Labodin — head of IT department.

St. Petersburg

Лабодин Андрей Викторович — руководитель IT-департамента Центра пространственных исследований.

Санкт- Петербург

https://orcid.org/0000-0002-8521-1741NozdrachevaA. V.НоздрачеваА. В.
Russian Federation

Anna V. Nozdracheva — researcher, Department of epidemiology.

Moscow

Ноздрачева Анна Валерьевна — научный сотрудник отдела эпидемиологии НИЦЭМ им. Н.Ф. Гамалеи.

Москва

https://orcid.org/0000-0002-6686-9011SemenenkoT. A.СемененкоТ. А.
Russian Federation

Tatiana A. Semenenko — D. Sci. (Med.), professor, Academician of the Russian Academy of Natural Sciences, Head, Epidemiology department, N.F. Gamaleya Federal Research Centre for Epidemiology and Microbiology, professor, Department of infectiology and virology, Sechenov University.

Moscow

Семененко Татьяна Анатольевна — доктор медицинских наук, проф., акад. РАЕН, рук. отдела эпидемиологии НИЦЭМ им. Н.Ф. Гамалеи.

Москва

https://orcid.org/0000-0001-5522-8238NaroditskyB. S.НародицкийБ. С.
Russian Federation

Boris S. Naroditsky — D. Sci. (Biol.), professor, Deputy Director for research divisions, D.I. Ivanovsky Institute of Virology, N.F. Gamaleya Federal Research Centre for Epidemiology and Microbiology.

Moscow

Народицкий Борис Савельевич — доктор биологических наук, проф., зам. директора Института вирусологии им. Д.И. Ивановского НИЦЭМ им. Н.Ф. Гамалеи по научной работе.

Москва

https://orcid.org/0000-0001-5266-9783ProninA. V.ПронинА. В.
Russian Federation

Alexander V. Pronin — D. Sci. (Biol.), professor, Deputy Director for research.

Moscow

Пронин Александр Васильевич — доктор биологических наук, проф., зам. директора НИЦЭМ им. Н.Ф. Гамалеи по научной работе.

Москва

N.F. Gamaleya Federal Research Centre for Epidemiology and MicrobiologyНациональный исследовательский центр эпидемиологии и микробиологии им. почётного академика Н.Ф. ГамалеиDubna State UniversityГосударственный университет ДубнаCenter for Spatial ResearchesЦентр Пространственных исследованийSechenov UniversityНациональный исследовательский центр эпидемиологии и микробиологии им. почётного академика Н.Ф. ГамалеиD.I. Ivanovsky Institute of Virology, N.F. Gamaleya Federal Research Centre for Epidemiology and MicrobiologyНациональный исследовательский центр эпидемиологии и микробиологии им. почётного академика Н.Ф. ГамалеиN.F. Gamaleya Federal Research Centre for Epidemiology and Microbiology210920219844684800308202103082021Copyright ©; 2021, Asatryan M.N., Gerasimuk E.R., Strukov D.R., Shmyr I.S., Vekhov A.O., Ershov I.F., Labodin A.V., Nozdracheva A.V., Semenenko T.A., Naroditsky B.S., Pronin A.V.Copyright ©; 2021, Асатрян М.Н., Герасимук Э.Р., Струков Д.Р., Шмыр И.С., Вехов А.О., Ершов И.Ф., Лабодин А.В., Ноздрачева А.В., Семененко Т.А., Народицкий Б.С., Пронин А.В.2021Asatryan M.N., Gerasimuk E.R., Strukov D.R., Shmyr I.S., Vekhov A.O., Ershov I.F., Labodin A.V., Nozdracheva A.V., Semenenko T.A., Naroditsky B.S., Pronin A.V.Асатрян М.Н., Герасимук Э.Р., Струков Д.Р., Шмыр И.С., Вехов А.О., Ершов И.Ф., Лабодин А.В., Ноздрачева А.В., Семененко Т.А., Народицкий Б.С., Пронин А.В.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://microbiol.crie.ru/jour/article/view/1067

The aim of the study — demonstration of the capabilities of new generation geographic information system software and agent-based modeling for solving epidemiological problems (on the example of the spread of measles in a metropolis).

Materials and methods. Examples of the use of thematic layers and the functionality of the geoinformation platform, as well as the developed multi-agent model of measles spread in the megalopolis, are given. The measles spread model is presented as following three independent sub-models or nested models: behavior model, infection model, infectious process model. The modularity and independence of the sub-models allow the use

of the necessary statistical and clinical data, both directly related to the studied disease and demographic indicators, which are analyzed and stored in the thematic layers of the platform.

Results. The developed software tools allow visualizing, analyzing and short-term forecasting of the spread of the disease in the study area, with the ability to generate reports, which can be a useful and relevant addition to the daily work of specialists, contribute to the improvement and deepening of practical skills and abilities, in accordance with the types and tasks of professional activities, as well as expand opportunities for assistance in management decision making.

Цель работы — демонстрация возможностей программных инструментов, основанных на мультиагентном моделировании и реализованных в геоинформационной системе нового поколения, для решения эпидемиологических задач (на примере распространения кори в мегаполисе).

Материалы и методы. Приведены примеры использования тематических слоёв и функционала геоинформационной платформы, а также разработанной мультиагентной модели распространения кори в мегаполисе. Модель распространения кори представлена в виде 3 независимых подмоделей: модели поведения популяции, модели инфицирования и модели инфекционного процесса. Модульность и независимость подмоделей позволяют использовать необходимые статистические и клинические данные — как относящиеся непосредственно к изучаемому заболеванию, так и демографические показатели, которые анализируются и хранятся в тематических слоях платформы.

Результаты. Разработанные программные инструменты позволяют визуализировать и проводить анализ распространения заболевания на изучаемой территории с возможностью формирования отчетов, что может быть полезным и актуальным дополнением в повседневной работе специалистов, способствовать совершенствованию и углублению практических навыков и умений в соответствии с видами и задачами профессиональной деятельности, а также расширить возможности для помощи в принятии управленческих решений.

mathematical modelingagent-based modelgeographic information systemsforecastingvisualizationspatial analysisepidemiological tasksepidemic processinfectious processmeaslesmanagement decisionsматематическое моделированиеагентная модельгеоинформационные системыпрогнозированиевизуализацияпространственный анализэпидемиологические задачиэпидемический процессинфекционный процесскорьуправленческие решенияWe express our special gratitude to the senior researcher of the Epidemiology department, N.F. Gamaleya Federal Research Centre for Epidemiology and Microbiology O.G. Nikolaeva, employees of the Geointellect company A.A. Panov, A.A. Dubrovsky, E.A. Pustovalova, A.S. Chigineva for constant help, advice in the process of doing the work. We also express our sincere gratitude to the staff of the N.F. Gamaleya Federal Research Centre for Epidemiology and Microbiology E.A. Domogarova and O.V. Shipilova for the work done and support in the preparation of the researchВыражаем особую признательность старшему научному сотруднику отдела эпидемиологии НИЦЭМ им. Н.Ф. Гамалеи О.Г. Николаевой, сотрудникам компании «Геоинтеллект» А.А. Панову, А.А. Дубровскому, Е.А. Пустоваловой, А.С. Чигиневой за постоянную помощь, консультации в процессе выполнения работы. Также выражаем искреннюю благодарность сотрудникам Центра им. Н.Ф. Гамалеи Е.А. Домогаровой и О.В. Шипиловой за проделанную работу и поддержку при подготовке исследований1. Акимкин В.Г. Резолюция Всероссийской научно-практической интернет-конференции с международным участием «Молекулярная диагностика и биобезопасность — 2020» (Москва, 6–8 октября 2020 г.). Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2020, 97(6): 610–12.2. Симонова Е.Г. Профессиональная подготовка специалистов в системе управления эпидемическим процессом. М.: Спутник+, 2010.3. Heesterbeek H., Anderson R., Andreasen V., Bansal S., De Angelis D., Dye C., et al. Modeling infectious disease dynamics in the complex landscape of global health. Science. 2015, 347(6227): aaa4339. https://doi.org/10.1126/science.aaa43394. Thompson K.M. Evolution and use of dynamic transmission models for measles and rubella risk and policy analysis. Risk. Anal. 2016, 36(7): 1383–1403. http://doi.org/10.1111/risa.126375. Беляков В.Д., Яфаев Р.Х. Эпидемиология. М.: Медицина, 1989.6. Clarke K.C., McLafferty S.L., Tempalski B.J. On epidemiology and geographic information systems: a review and discussion of future directions. Emerg. Infect. Dis.1996, 2(2): 85–92. https://doi.org/10.3201/eid0202.9602027. Асатрян М.Н., Салман Э.Р., Семененко Т.А. Анализ закономерностей и прогнозирование процессов распространения гепатита В на территориях федеральных округов РФ. В кн.: Сборник трудов конференции «Геоинформационные системы в здравоохранении РФ: данные, аналитика, решения». СПб., 2016: 75–82.8. Струков Д.Р., Чигинева А.С. Пространственный метод анализа доступности медицинской помощи на примере Санкт-Петербурга. Геоматика. 2014, (3): 51–5.9. Location Intelligence — Аналитика, основанная на местоположении. Available at: http://sergeytikhomirov.ru/locationintelligence-analitika-osnovannaya-na-mestopo/10. Герхардт Э. Информационные системы и базы данных. Вестник НГУЭУ. 2015, (4): 309–16. Available at: https://www.sibran.ru/upload/iblock/c00/c00c48e637002713d59b0000d2eb37c6.pdf11. Салман Э.Р., Асатрян М.Н., Семененко Т.А. Анализ и прогноз развития водных вcпышек гепатита А техногенного характера на территории Российской Федерации. В кн.: Сборник трудов конференции «Геоинформационные системы в здравоохранении РФ: данные, аналитика, решения». СПб., 2016: 65–8.12. Боев Б.В. Модель развития эпидемии гриппа А(H1N1) в России в сезон 2009–2010 годов. Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2010, (1): 52–8.13. Боев Б.В. Прогнозно-аналитические модели эпидемий (оценка последствий техногенных аварий и природных катастроф). М., 2005. Available at: https://www.armscontrol.ru/course/lectures05a/bvb050324.pdf14. Burke D.S. Appendix E. Computational modeling and simulation of epidemic infectious diseases. In: Lederberg J., ed. Microbial Threats to Health: Emergence, Detection, and Response. Washington, 2003. Available at: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK22149015. Салман Э.Р., Коренберг Э.И., Асатрян М.Н. Моделирование эпизоотического процесса облигатнотрансмиссивных инфекций, передающихся иксодовыми клещами. Успехи современной биологии. 2018, 138(6): 583–601.https://doi.org/10.7868/S00421324180600616. Das T.K., Savachkin A.A., Zhu Y. A large-scale simulation model of pandemic influenza outbreaks for development of dynamic mitigation strategies. IIE Transactions. 2008, 40(9): 893–905. https://doi.org/10.1080/0740817080216585617. DeAngelis D.L., Diaz S.G. Decision-making in agent-based modeling: a current review and future prospectus. Review article. Front. Ecol. Evol. 2019, 6: 237. https://doi.org/10.3389/fevo.2018.0023718. Tracy M., Cerdá M., Keyes K.M. Agent-based modeling in public health: current applications and future directions. Annu. Rev. Public Health. 2018, 39: 77–94. https://doi.org/10.1146/annurev-publhealth040617-01431719. Huntera E., Mac Nameeb B., Kellehera J.D. A taxonomy for agent-based models in human infectious disease epidemiology. J. Artif. Soc. Soc. Simul. 2017, 20(3): 2. https://doi.org/10.18564/jasss.341420. Онищенко Г.Г., Попова А.Ю., Алешкин В.А. Корь в России: проблемы ликвидации. М.: Династия, 2017.21. Ноздрачева А.В., Семененко Т.А., Асатрян М.Н., Шмыр И.С., Ершов И.Ф., Соловьев Д.В. и др. Иммунологическая восприимчивость населения мегаполиса к кори на этапе ее элиминации. Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2019, 18(2): 18–26. https://doi.org/10.31631/2073-3046-2019-18-2-18-26