Temporal Dynamic Networks in Infectious Disease Modeling: A Review of Methods and Applications

Dieses Kapitel befasst sich mit der Anwendung Temporaler Dynamischer Netzwerke (TDNs) bei der Modellierung der Dynamik von Infektionskrankheiten und konzentriert sich dabei auf ihre Fähigkeit, Echtzeitdaten und dynamische Interaktionen zu erfassen. Es präsentiert eine Taxonomie von TDN-Modellen, in der Techniken verglichen und aggregiert werden, die auf Skalierbarkeit, Interpretierbarkeit und vorausschauender Leistung beruhen. In diesem Kapitel werden auch Anwendungen synthetisiert, die verschiedene Datenquellen wie Mobiltelefon-Daten, tragbare Sensoren und soziale Online-Medien nutzen. Darüber hinaus werden wichtige offene Herausforderungen und zukünftige Forschungsrichtungen in diesem Bereich identifiziert. Der Bericht kommt zu dem Schluss, dass TDNs eine genauere und aufschlussreichere Darstellung der Krankheitsübertragung bieten als herkömmliche statische Modelle, wobei fortschrittliche Deep-Learning-Architekturen wie Temporal Graph Networks (TGNs) eine Risikobewertung in Echtzeit und zeitnahe Interventionen ermöglichen.