Đặt vấn đề Các quần thể động vật trong quá trình chăn nuôi và canh tác, ví dụ các đàn gia súc, là môi trường lý tưởng cho các mầm bệnh đặc hữu lây lan và phát triển. Các mầm bệnh này có thể lây lan ở cấp độ địa phương hay khu vực thông qua nhiều con đường khác nhau. Đầu tiên là hoạt động buôn bán, với mục đích liên tục đổi mới đàn giống để duy trì năng suất và quy mô đàn, có thể xảy ra giữa các trang trại trong phạm vi gần hoặc xa. Điều này tiềm ẩn nguy cơ đưa động vật nhiễm bệnh vào đàn.
Ngoài ra các mầm bệnh cũng có thể lây lan giữa các trang trại trong phạm vi gần thông qua tiếp xúc trực tiếp giữa các con vật hoặc gián tiếp qua các tác nhân (con người, động vật khác, côn trùng hoặc dụng cụ bị nhiễm). BVDV là viết tắt của Bovine Viral Diarrhea Virus, hay còn gọi là vi rút viêm ruột ở bò. Đây là một loại virus gây bệnh ảnh hưởng đến bò, đặc biệt là trong ngành chăn nuôi bò. Bệnh BVDV do một loại virus thuộc họ Pestivirus gây ra.
Virus này có khả năng tấn công hệ tiêu hóa, hô hấp và hệ miễn dịch của bò. BVDV có thể lây truyền qua những hình thức sau: • Lây truyền ngang: BVDV có thể lây truyền qua tiếp xúc trực tiếp hoặc gián tiếp giữa các bò bị nhiễm và bò khỏe mạnh. • Lây truyền dọc: Virus được truyền từ bò mẹ sang con trong quá trình mang thai. 1 Từ đó bò bị nhiễm BVDV còn được chia làm hai loại: mãn tính (khi bị nhiễm bệnh do lây truyền dọc) và tạm thời (khi bị nhiễm bệnh do lây truyền ngang).
Bò bị nhiễm BVDV mãn tính là nguồn virus có ảnh hưởng nghiêm trọng, do chúng có thể lan truyền virus này trong suốt vòng đời của mình. Trong khi đó bò bị nhiễm tạm thời chỉ phát tán virus trong quá trình chúng bị mắc bệnh. Nhiễm BVDV có thể làm giảm hiệu suất sinh sản và sản xuất sữa, đồng thời làm tăng nguy cơ mắc các bệnh khác ở gia súc, dẫn tới thiệt hại đáng kể về kinh tế. Ví dụ, tác động kinh tế được dựa trên số liệu trong một số ngành công nghiệp sữa châu u (Đan Mạch, Na Uy và Anh) được ước tính dao động từ 10 đến 40 triệu đô la trên một triệu con bê với tỷ lệ mắc bệnh hàng năm là 20% đến 40%.
Nhiều kế hoạch kiểm soát hoặc thậm chí diệt trừ khác nhau đã được các tổ chức nông dân ở nhiều quốc gia thực hiện. Mặc dù các chương trình này đã rất thành công ở một số quốc gia nhưng việc loại bỏ vi khuẩn này vẫn là một nhiệm vụ khó khăn ở một số quốc gia khác.2 Bài toán mô phỏng dịch bệnh Mô phỏng dịch bệnh đã trở thành một công cụ quan trọng trong nghiên cứu y tế và quản lý dịch bệnh. Đây là một phần quan trọng của lĩnh vực Epidemic Modeling (Mô hình hóa dịch bệnh), nơi các nhà nghiên cứu và chuyên gia sử dụng dữ liệu và phương pháp toán học để tạo ra các mô hình tính toán để dự đoán cách một dịch bệnh có thể lan truyền trong một quần thể, khu vực hoặc cộng đồng. Có nhiều hướng tiếp cận để mô phỏng dịch bệnh, tùy thuộc vào mục tiêu nghiên cứu và tính chất của dịch bệnh cụ thể và được chia thành hai hướng tiếp cận chính: từ trên xuống và từ dưới lên.
Phương pháp tiếp cận từ trên xuống (top-down) là một phương pháp mô phỏng bắt đầu bằng việc xem xét hệ thống toàn bộ hoặc mức cao và sau đó dần dần đi vào chi tiết. Nói cách khác, hướng tiếp cận này bắt đầu với một cái nhìn tổng quan về cấu trúc và hành vi của hệ thống và sau đó phân rã nó thành các thành phần nhỏ hơn để hiểu rõ hơn về cách chúng tương tác. Phương pháp này có ưu điểm là dễ hiểu và quản lý ở cấp độ cao và thường được sử dụng trong việc xây dựng cấu trúc lớn và phức tạp. Tuy nhiên, nó cũng có thể mất nhiều thời gian để đạt được sự chi tiết cần thiết và có thể gặp khó khăn khi cần thay đổi cấu trúc lớn.
Trái ngược với hướng tiếp cận từ trên xuống, cách tiếp cận từ dưới lên (bottom-up) 2 bắt đầu với các phần nhỏ và sau đó kết hợp chúng để xây dựng lên một hệ thống lớn hơn. Phương pháp này vượt trội do có tính linh hoạt khi thay đổi hoặc thêm mới các phần cũng như dễ dàng tìm và khắc phục lỗi ở mức độ thấp hơn. Mặt khác, phương pháp này cũng có thể khó kiểm soát và quản lý hơn khi xây dựng các hệ thống lớn và phức tạp. Dựa trên hai hướng tiếp cận từ trên xuống và dưới lên nêu trên, dưới đây là một số mô hình có thể áp dụng cho bài toán mô phỏng dịch bệnh: • Mô hình Susceptible-Infectious-Recovered (SIR): Đây là một trong những mô hình cơ bản nhất và phổ biến trong mô phỏng dịch bệnh với hướng tiếp cận từ trên xuống.
Nó chia quần thể thành ba nhóm: nhóm có khả năng nhiễm bệnh (Susceptible), nhóm đã nhiễm bệnh (Infectious), và nhóm đã hồi phục hoặc qua cơn (Recovered). Mô hình SIR giúp nghiên cứu sự lây lan của bệnh trong quần thể và dự đoán cách mà bệnh có thể tác động. • Mô hình Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered (SEIR): Mô hình này mở rộng mô hình SIR bằng việc thêm một phân khúc Exposed, người đã tiếp xúc với bệnh nhưng chưa nhiễm bệnh. Mô hình SEIR thường được sử dụng cho các loại bệnh có thời gian ủ bệnh, nơi đối tượng nhiễm bệnh chưa có những triệu chứng rõ ràng của bệnh.
• Mô hình tác tử (Agent-Based Modeling - ABM): ABM là một phương pháp mô phỏng từ dưới lên, nó mô phỏng dịch bệnh dựa trên việc tạo ra các đối tượng (agents) đại diện cho cá nhân hoặc các phần tử trong quần thể. Mỗi agent có các đặc điểm riêng, như hành vi, tương tác xã hội và tỷ lệ nhiễm bệnh. ABM cho phép mô phỏng các tình huống phức tạp và xem xét tác động của các yếu tố cá nhân trong sự lây lan của dịch bệnh. • Mô hình Network-Based Modeling: Là một mô hình tiếp cận từ dưới lên, mô hình này tập trung vào mối quan hệ giữa các cá nhân hoặc đối tượng trong quần thể, được biểu diễn dưới dạng mạng lưới (network).
Điều này thường áp dụng cho các bệnh truyền nhiễm thông qua mối quan hệ xã hội, như bệnh cúm hoặc HIV. Mô hình này giúp hiểu cách mạng xã hội có thể tác động đến sự lây lan của dịch bệnh. • Các mô hình dự đoán và tương lai (Forecasting Models): Các mô hình này thường có hướng tiếp cận từ trên xuống. Chúng tập trung vào việc dự đoán tình hình tương 3 lai của dịch bệnh dựa trên dữ liệu hiện tại.
Mô hình dự đoán sử dụng các kỹ thuật thống kê và machine learning để tạo ra các kịch bản về cách dịch bệnh có thể phát triển trong tương lai và đưa ra dự đoán về sự lây lan, tác động và biện pháp kiểm soát. • Các mô hình nguồn gốc và lịch sử (Historical and Origin Models): Là các mô hình tiếp cận từ trên xuống, tập trung vào việc nghiên cứu nguồn gốc của dịch bệnh và quá trình lịch sử của nó. Chúng cố gắng xác định cách bệnh đã bùng phát và phát triển, từ đâu nó bắt nguồn và cách nó có thể lan truyền đến con người. Mỗi hướng tiếp cận có lợi ích và giới hạn riêng, và sự lựa chọn phụ thuộc vào mục tiêu cụ thể của nghiên cứu và đặc điểm của dịch bệnh.
Sau khi cân nhắc các lựa chọn, chúng tôi nhận thấy việc sử dụng phương pháp tiếp cận bằng ABM sẽ phù hợp nhất với bài toán mô phỏng BVDV sẽ được trình bày ở mục 1.3, vì những nguyên nhân sau đây: • Khả năng mô phỏng đa dạng hóa: ABM cho phép mô phỏng sự lây lan của dịch bệnh trong một quần thể với đa dạng hóa lớn. Các đối tượng (agents) có thể đại diện cho cá nhân, gia đình, công việc, hay các nhóm xã hội khác nhau. Điều này cho phép mô hình hóa sự tương tác phức tạp giữa các yếu tố xã hội, kinh tế và hành vi của con người trong quá trình lây lan dịch bệnh. • Xem xét tác động của yếu tố cá nhân: ABM giúp nghiên cứu viên xem xét tác động của các yếu tố cá nhân lên lây lan của dịch bệnh.
Các đối tượng có thể có hành vi và đặc điểm riêng, bao gồm tuổi tác, giới tính, tình trạng sức khỏe, hành vi tiếp xúc xã hội, và quyết định về việc tuân thủ các biện pháp kiểm soát. • Dự đoán sự biến đổi trong thời gian thực: ABM cho phép nghiên cứu viên mô phỏng sự thay đổi thời gian thực trong quá trình lây lan dịch bệnh. Điều này giúp dự đoán sự biến đổi của dịch bệnh và tác động của các biện pháp kiểm soát theo thời gian. • Tích hợp yếu tố xã hội và hành vi: ABM cho phép tích hợp các yếu tố xã hội và hành vi của con người trong mô hình.
Điều này bao gồm tác động của hành vi tiếp xúc xã hội, tuân thủ biện pháp kiểm soát, di chuyển của con người, và ảnh hưởng của yếu tố xã hội như quy định và giáo dục. 4 • Tùy chỉnh và điều chỉnh mô hình: ABM có khả năng tùy chỉnh và điều chỉnh mô hình dễ dàng. Điều này cho phép nghiên cứu viên thêm vào hoặc loại bỏ các yếu tố cụ thể để nghiên cứu tác động của chúng đối với lây lan dịch bệnh. • Dự đoán tác động của các biện pháp kiểm soát và phòng ngừa: ABM cho phép đánh giá hiệu quả của các biện pháp kiểm soát và phòng ngừa bằng cách mô phỏng sự thay đổi trong hành vi của người dân và quy trình kiểm soát theo thời gian.
• Tuy nhiên, cần lưu ý rằng việc sử dụng ABM cũng có nhược điểm, bao gồm khó khăn trong việc thu thập và xác minh dữ liệu, đặc biệt khi tạo các mô hình phức tạp. Ngoài ra, việc mô phỏng dựa trên đối tượng yêu cầu sự hiểu biết sâu về lĩnh vực cụ thể và có thể tốn thời gian và tài nguyên.3 Chương trình mô phỏng BVDV bằng ABM Có một số nghiên cứu trước đây về mô phỏng sự lan truyền của BVDV với hướng tiếp cận sử dụng mô hình ABM, như nghiên cứu của Jason Bassett và cộng sự vào năm 2018 [1] hay công bố của Luyuan Qi và nhóm của mình vào năm 2019 [4]. Các nghiên cứu này đều hướng đến xem xét từng con bò là các tác tử.