في عالم مليء بالتحولات السريعة، يبرز نموذج نيتيابهاس (Neetyabhas) كإطار مبتكر يهدف إلى تحسين السياسات العامة لمكافحة الأوبئة من خلال دمج عدم اليقين. بفضل تأثير جائحة COVID-19، أظهرت الأساليب غير الدوائية كالإغلاق والتطعيم كيف يمكن أن تحسن تحت تأثير التحديات الاقتصادية، ولكن معظم الأبحاث السابقة غالباً ما تتجاهل السلوكيات الفردية، مما يؤدي إلى افتراضات غير واقعية حول تتبع العدوى وتنفيذ السياسات.

يعتمد نموذج نيتيابهاس على نهج تكاملي يأخذ في الاعتبار عدم اليقين في قياسات الوباء، مثل الإصابات والاستشفاء، إلى جانب تنفيذ السياسات. تم بناء نموذج سيمولاتيوني يضم 1000 شخص يتخذون خيارات في الوقت الحقيقي بشأن ارتداء الكمامات، والتطعيم، والتسوق، بينما يقوم صانعو السياسات بتنفيذ تدخلات مثل الإغلاقات وفرض الالتزامات بناءً على ملاحظات صحية واقتصادية.

تستند هذه الأطر إلى وكلاء التعلم المعزز الهرمي، مستخدمين شبكات Q العميقة إلى جانب متغيرات منحدرات السياسة التي تأخذ في الاعتبار عدم اليقين مثل DDPG وTD3.

تظهر نتائج النماذج أن استخدام الكمامات والتطعيمات كان له تأثير كبير في تقليل ذروة انتشار العدوى ومدة الوباء. تكامل السلوكيات الفردية وتحديات السياسات يمثل خطوة مهمة نحو تطبيق استراتيجيات فعالة في مواجهة الأوبئة.

يؤكد هذا النموذج على أهمية احتساب الخيارات الفردية والبيانات غير المثالية عند تصميم التدخلات الصحية الفعالة خلال الأزمات المعقدة، حيث أظهرت الكمامات واللقاحات دلالة قوية كأدوات محورية للعمل.