Journal of microbiology, epidemiology and immunobiologyJournal of microbiology, epidemiology and immunobiology0372-93112686-7613Central Research Institute for Epidemiology106710.36233/0372-9311-130UnknownDevelopment of software tools based on multi-agent modeling and implemented in the new generation geographic information system for solving epidemiological problemsAsatryanM. N.<p>Marina N. Asatryan — Cand. Sci. (Med.), senior researcher, Department of epidemiology.</p><p>Moscow</p>masatryan@gamaleya.orghttps://orcid.org/0000-0001-6273-8615GerasimukE. R.<p>Elita R. Gerasimuk — Cand. Sci. (Med.), Assoc. Prof.</p><p>Dubna</p>fake@neicon.ruhttps://orcid.org/0000-0002-7364-163XStrukovD. R.<p>Denis R. Strukov — Cand. Sci. (Tech.), General Director.</p><p>St. Petersburg</p>fake@neicon.ruhttps://orcid.org/0000-0003-0381-8230ShmyrI. S.<p>Ilya S. Shmyr — researcher, Department of epidemiology.</p><p>Moscow</p>fake@neicon.ruhttps://orcid.org/0000-0002-8514-5174VekhovA. O.<p>Aleksey O. Vekhov — leading IT developer.</p><p>St. Petersburg</p>fake@neicon.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3253-9812ErshovI. F.<p>Ivan F. Ershov — researcher, Department of epidemiology.</p><p>Moscow</p>fake@neicon.ruhttps://orcid.org/0000-0002-3333-5347LabodinA. V.<p>Andrey V. Labodin — head of IT department.</p><p>St. Petersburg</p>fake@neicon.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4122-1833NozdrachevaA. V.<p>Anna V. Nozdracheva — researcher, Department of epidemiology.</p><p>Moscow</p>fake@neicon.ruhttps://orcid.org/0000-0002-8521-1741SemenenkoT. A.<p>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.</p><p>Moscow</p>fake@neicon.ruhttps://orcid.org/0000-0002-6686-9011NaroditskyB. S.<p>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.</p><p>Moscow</p>fake@neicon.ruhttps://orcid.org/0000-0001-5522-8238ProninA. V.<p>Alexander V. Pronin — D. Sci. (Biol.), professor, Deputy Director for research.</p><p>Moscow</p>fake@neicon.ruhttps://orcid.org/0000-0001-5266-9783N.F. Gamaleya Federal Research Centre for Epidemiology and MicrobiologyDubna State UniversityCenter for Spatial ResearchesSechenov UniversityD.I. Ivanovsky Institute of Virology, N.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.2021<p><strong>The aim </strong>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).</p>
<p><strong>Materials and methods.</strong> 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</p>
<p>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.</p>
<p><strong>Results.</strong> 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.</p>mathematical modelingagent-based modelgeographic information systemsforecastingvisualizationspatial analysisepidemiological tasksepidemic processinfectious processmeaslesmanagement decisionsматематическое моделированиеагентная модельгеоинформационные системыпрогнозированиевизуализацияпространственный анализэпидемиологические задачиэпидемический процессинфекционный процесскорьуправленческие решения[1. 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.aaa4339][4. 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.12637][5. 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/eid0202.960202][7. 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.pdf][11. 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.pdf][14. 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/NBK221490][15. 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/S004213241806006][16. 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/10.1080/07408170802165856][17. 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.2018.00237][18. 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-publhealth040617-014317][19. 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.3414][20. 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]