Navnet som epidemiologer gir til den første personen som skal smittes under et sykdomsutbrudd, er "pasientnull" - det er der alt begynner. Å identifisere den personen er ofte vanskelig, men et kroatisk lag har utviklet en algoritme som kan være til hjelp.

Deres arbeid omhandler en situasjon der det er et sammenkoblet nettverk av mennesker, med noen infiserte og noen ikke. Sykdomsutbrudd er en prøve, men det samme prinsippet kan også gjelde for datavirus eller til og med spredning av en meme gjennom sosiale medier.

mile Šikic av universitetet i zagreb og hans kolleger bygget en algoritme som simulerer forskjellige måter infeksjonen kunne ha spredt gjennom det nettverket, og deretter sammenligner disse simulasjonene med den virkelige data for å beregne en sannsynlighet for at en person er den virkelige pasienten null.

Jo raskere jo bedre

En 100% sannsynlighet betyr at du har funnet hvor alting begynte, men hvis flere mennesker har like sannsynligheter, trenger du flere data for å finne frem til opprinnelsen. Interessant, jo raskere infeksjonen oppstår, desto lettere er det å spore opp hvor den begynte. "Med en langsommere prosess, mister du noen form for informasjon," ŠIkic fortalte New Scientist.

For å se om systemet fungerte, brukte teamet STI-data fra et brasiliansk nettsted der seksarbeidere blir vurdert av sine kunder. Algoritmen var i stand til å finne "pasientnull", eller være en hopp unna, 60 prosent av tiden. "Hvis vi ikke kan si hvem som er tålmodig, kan vi være i deres nabolag," sier Šikic.

Detaljer om algoritmen ble publisert i Fysiske gjennomgangsbrev.

  • Datamaskiner kan nå oppdage når en kunstner kopierer seg selv