A Machine Learning Framework for Constructing Heterogeneous Contact Networks: Implications for Epidemic Modelling
Este estudio presenta un marco de aprendizaje automático que construye redes de contacto heterogéneas y estructuradas por edad a partir de datos de encuestas, demostrando que incorporar estas complejidades reduce el tamaño de los brotes epidémicos y mejora la precisión de las proyecciones y estrategias de control en comparación con los modelos tradicionales.