Válogatás a hálózatalapú járványterjedési modellek eredményeiböl
2022 (Hungarian)In: Lege Artis Medicinae, ISSN 0866-4811, E-ISSN 2063-4161, Vol. 32, no 11-12, p. 515-520Article, review/survey (Refereed) Published
Abstract [hu]
A matematikai értelemben vett gráfok vagy hálózatok sokoldalú, szemléletes modellezési eszközt biztosítanak más tudományterületek számára, többek között az orvostudomány számára is. Ebben a közleményben a fertôzô betegségekkel kapcsolatos hálózati modelleket ismertetjük röviden. Az ismert, a tudományterület szakirodalmában meglévô eszközökön felül a fertôzési folyamatot kiválóan lehet modellezni hálózatokkal is. A téma életszerûségét kiválóan bizonyítja a használt modellek sokszínûsége, az alkalmazások sokoldalúsága és a témával kapcsolatos tudományos közlemények nagy száma. A téma méretébôl adódóan ebben a közleményben csak a hálózatalapú járványterjedési modellek alapfogalmait és alapvetô típusait tudjuk ismertetni, valamint néhány gyakorlati példával szemléltetjük alkalmazhatóságukat.
Abstract [en]
Graphs, or networks in a mathematical sense, provide a flexible modelling tool available for other scientific fields, including among others medicine. In this publication, we give a brief overview of infectious disease related network modelling. While there are known tools in the literature of this scientific field, the process of infection spreading can be modelled perfectly with networks too. The potential of the topic is proven by the diversity of applied models, the versatility of applications and the large number of scientific publications in this field. Due to the size of the field, in this article we can only explain the basic concepts and basic types of the epidemic spreading models and provide some practical examples of their use.
Place, publisher, year, edition, pages
LifeTime Media Kft. , 2022. Vol. 32, no 11-12, p. 515-520
National Category
Computer Sciences
Research subject
Machine Learning
Identifiers
URN: urn:nbn:se:ltu:diva-95184DOI: 10.33616/lam.32.0515Scopus ID: 2-s2.0-85146172420OAI: oai:DiVA.org:ltu-95184DiVA, id: diva2:1724562
Funder
EU, Horizon 2020, 739574
Note
Validerad;2023;Nivå 1;2023-01-09 (hanlid);
Funder: Republic of Slovenia (Investment funding of the Republic of Slovenia and the European Union of the European Regional Development Fund); Slovenian Research Agency, ARRS (N2-0171)
2023-01-092023-01-092024-03-07Bibliographically approved