Un nou proiect de inteligență artificială modelează comportamentul uman pentru a urmări răspândirea epidemiilor
Un consorțiu condus de Universitatea din Zaragoza, împreună cu participarea Universității Carlos III din Madrid (UC3M), a fost selectat în cadrul Apelului de Cercetare în Sănătate din 2026 de către Fundația „la Caixa”, una dintre cele mai competitive inițiative de finanțare a cercetării biomedicale din Spania și Portugalia.
Proiectul AIBEM va dezvolta modele epidemiologice bazate pe inteligență artificială (IA) capabile să reproducă modul în care încrederea în autoritățile de sănătate, respectarea recomandărilor, dezinformarea, inegalitățile socioeconomice și determinanții sociali influențează răspândirea bolii, evaluând în același timp eficiența măsurilor de sănătate publică pentru a reduce transmiterea în comunitate.
Pentru două decenii, știința a permis modelarea precisă a dinamicii răspândirii patogenilor prin rețele de contact. Totuși, adevărata provocare a fost întotdeauna imprevizibilitatea naturii umane. Capturarea complexității comportamentului uman în timpul unei crize de sănătate rămâne o provocare nerezolvată. Creșterea IA generativă schimbă regulile jocului în favoarea noastră: echipând agenți computaționali autonomi cu capacități de raționare și influență reciprocă, putem transforma modelele epidemiologice din simple proiecții matematice într-o reflectare fidelă a factorului uman la scară societală.
Yamir Moreno, investigator principal al proiectului, director al Institutului de Biocomputație și Fizica Sistemelor Complexe (BIFI) și membru al Departamentului de Fizică Teoretică de la Universitatea din Zaragoza.
Anxo Sánchez, un alt cercetător implicat în proiect de la grupul interdisciplinar de sisteme complexe (GISC) al UC3M, subliniază: „Contribuția principală a UC3M este experiența vastă în proiectarea și desfășurarea experimentelor comportamentale cu participanți umani. Această capacitate este esențială, deoarece validarea agenților generativi necesită nu doar compararea comportamentului lor cu experimente standard, ci și modelarea scenariilor legate de epidemii și proiectarea experimentelor care să le reproducă fidel—multe dintre acestea nefiind abordate anterior și fiind cruciale pentru succesul proiectului.”
Modelele destinate să emuleze comportamentul uman
Pandemia COVID-19 a demonstrat că respectarea măsurilor precum vaccinarea, purtarea măștii sau restricțiile de mobilitate a variat semnificativ între grupurile sociale și în timp, fiind influențată de percepția riscurilor, încrederea în instituții, dezinformare, mediu socio-economic, vulnerabilitate și inegalități materiale. Cu toate acestea, modelele epidemiologice standard continuă să trateze comportamentul uman ca pe un parametru fix sau exogen, limitându-le semnificativ utilitatea ca instrumente de decizie. În această privință, AIBEM propune o schimbare de paradigmă: modele bazate pe agenți generativi (GABMs), în care fiecare individ simulat este alimentat de un model de limbaj mare (LLM) configurat cu un profil specific. Acești agenți vor avea propria identitate, scopuri, memorie și instrumente. În acest cadru, ei vor interacționa între ei, vor lua decizii, vor stabili așteptări și vor genera norme sociale. Răspunsurile lor vor fi validate sistematic prin comparația cu experimentele care implică participanți umani reali.
„Epidemiile nu sunt doar fenomene biologice: răspândirea și consecințele lor sunt profund condiționate de inegalitățile sociale, condițiile de viață și de muncă, precum și de dinamicile de putere. Prin urmare, dezvoltarea unor modele epidemiologice mai sofisticate din punct de vedere tehnologic nu este suficientă dacă nu încorporează factorii structurali care lasă anumite grupuri sociale mai expuse, mai vulnerabile sau mai puțin pregătite să se protejeze. La UPF, ne vom aduce contribuția în domeniul determinanților ecosociali, inegalităților în sănătate și politicilor publice, conducând proiectarea și evaluarea intervențiilor care să ia în considerare atât impactul asupra eficienței, cât și asupra echității. Provocarea noastră este să ne asigurăm că IA depășește predicțiile mai bune ale epidemiilor pentru a ajuta la explicarea lor și la dezvoltarea unor răspunsuri de sănătate publică social justificate—construite cu participarea părților interesate și capabile să reducă, nu să reproducă, inegalitățile existente,” afirmă Joan Benach, director al Grupului de Cercetare despre Inegalitățile în Sănătate – Rețeaua Condițiilor de Muncă (GREDS-EMCONET) și co-director al Centrului pentru Politici Publice JHU-UPF de la Universitat Pompeu Fabra (UPF).
Proiectul este structurat în trei pachete de lucru principale. UC3M va desfășura experimente comportamentale cu participanți socioeconomici diversificați folosind platforma IBSEN, dezvoltată în cadrul proiectului european H2020 cu același nume. Între timp, Universitatea din Zaragoza va dezvolta agenți generativi care să reproducă comportamentul uman și îi va integra în modelele epidemiologice, valorificând infrastructura de supercomputing a BIFI (CESAR) și vasta expertiză a Grupului de Rețele și Sisteme Complexe (COSNET) în modelarea epidemică matematică și computațională. UPF va traduce rezultatele în instrumente de suport decizional pentru autoritățile de sănătate, inclusiv o evaluare explicită a impactului distribuitiv al fiecărei intervenții.
Echitatea ca rezultat al modelului, nu ca un gând de final
Una dintre trăsăturile definitorii ale AIBEM este că echitatea nu este un element adăugat la finalul analizei, ci este tratată ca un rezultat principal al modelului în sine. Matricele de contact bazate pe vârstă vor fi extinse pentru a include dimensiuni socioeconomice—profesia, venitul, vecinătatea—extrase din datele de recensământ spaniol, sondajele de forță de muncă și registrele epidemiologice stratificate, asigurându-se că disparitățile în sarcina bolii și capacitatea de reacție apar în mod natural din condițiile materiale ale fiecărui grup. Proiectul include de asemenea un cadru etic și de guvernanță aliniat cu Actul European privind IA (EU AI Act), care cuprinde auditurile de bias, supravegherea umană și revizuirile independente de echitate. Toate modelele, seturile de date și protocoalele de validare vor fi publicate în acces deschis conform principiilor FAIR.
Printre livrabilele așteptate se numără agenți comportamentali validați prin date experimentale reale cu diversitate socio-economică explicită, modele epidemiologice cuplate care cuantifică modul în care heterogenitatea comportamentală modulează transmiterea, o metodologie sistematică de proiectare și evaluare a intervențiilor în condiții sociale realiste, precum și un instrument de suport decizional pentru autoritățile de sănătate din Spania și Europa, care va include sinteze de politici, orientări etice și software de simulare. Proiectul, intitulat Modele Epidemice Comportamentale Driven de IA pentru Proiectarea Intervențiilor (AIBEM), va primi 970.139 de euro pe parcursul a trei ani. AIBEM a fost unul dintre cele 32 de proiecte selectate dintre 800 de propuneri trimise în cadrul apelului din 2026, reprezentând o rată de succes de 4%. În total, Fundația „la Caixa” va aloca 25,7 milioane de euro proiectelor selectate în această ediție.
