System dynamics is a robust methodology for understanding the behavior of complex systems over time. By employing feedback loops, stocks, flows, and time delays, this approach provides a comprehensive framework for simulating and analyzing dynamic systems. The application of system dynamics to the human circulatory system presents numerous possibilities, benefits, and practical applications that can significantly enhance our understanding and management of cardiovascular health. This article details experimental results from modeling myocardial infarction conditions using a six-compartment model developed in the NetLogo integrated development environment, incorporating BehaviorSpace for extensive simulations. For result analysis, specialized packages in R, Python, and Wolfram Mathematica were utilized to ensure rigorous data interpretation. The results demonstrate promising fidelity when compared to existing literature and real-time patient data, indicating the model's potential for clinical applications. By illustrating the interactions within the circulatory system, this research not only contributes to theoretical knowledge but also offers practical insights into disease management and intervention strategies, paving the way for improved cardiovascular health outcomes.
Dinamica sistemului este o metodologie robustă pentru înțelegerea comportamentului sistemelor complexe în timp. Utilizând bucle de feedback, stocuri, fluxuri și întârzieri, această abordare oferă un cadru cuprinzător pentru simularea și analiza sistemelor dinamice. Aplicarea dinamicii sistemului la sistemul circulator uman prezintă numeroase posibilități, beneficii și aplicații practice care ne pot îmbunătăți în mod semnificativ înțelegerea și gestionarea sănătății cardiovasculare. Acest articol detaliază rezultatele experimentale din modelarea condițiilor de infarct miocardic folosind un model cu șase compartimente dezvoltat în mediul de dezvoltare integrat NetLogo, încorporând BehaviorSpace pentru simulări extinse. Pentru analiza rezultatelor, au fost utilizate pachete specializate în R, Python și Wolfram Mathematica pentru a asigura o interpretare riguroasă a datelor. Rezultatele demonstrează o fidelitate promițătoare în comparație cu literatura existentă și cu datele în timp real ale pacientului, indicând potențialul modelului pentru aplicații clinice. Prin ilustrarea interacțiunilor din cadrul sistemului circulator, această cercetare nu numai că contribuie la cunoștințe teoretice, ci oferă și perspective practice asupra managementului bolii și strategiilor de intervenție, deschizând calea pentru îmbunătățirea rezultatelor sănătății cardiovasculare.