Salgın hastalıkların yayılım sürecinde en kritik sorulardan biri, enfeksiyonun nereden başladığının tespit edilmesidir. MIT ve Stanford araştırmacıları, bu 'sıfır hasta' problemine geometrik bir çözüm getiren yeni bir algoritma geliştirdi.
Araştırma ekibi, Johnson-Lindenstrauss projeksiyonu adı verilen matematiksel bir teknikle sosyal ağları düşük boyutlu Öklid uzayına dönüştürüyor. Bu yaklaşım, karmaşık ağ yapılarını basitleştirerek hesaplama maliyetini önemli ölçüde düşürüyor.
Algoritmanın çalışma prensibi oldukça zarif: Enfekte olmuş kişilerin ağırlık merkezini hesaplayıp, bu noktaya en yakın düğümü enfeksiyon kaynağı olarak belirliyor. Bağımsız kaskad modelini temel alan bu yöntem, her enfekte bireyin komşularına hastalığı bağımsız olarak bulaştırdığı varsayımıyla çalışıyor.
Erdős-Rényi grafları üzerinde yapılan kapsamlı simülasyonlar, yöntemin etkinliğini kanıtlıyor. Veriler sıkıştırılmış formatta işlense bile, algoritma kaynak tespitinde tatmin edici doğruluk oranlarına ulaşıyor.
Bu gelişme, özellikle hızla yayılan salgınlarda erken müdahale stratejileri için kritik önem taşıyor. Sağlık otoriteleri, bu tür araçlarla enfeksiyon kaynaklarını daha hızlı tespit edip etkili kontrol önlemleri alabilecek.