通过计算机建模，研究人员的目标不仅是检测直接传播，还包括与受污染表面的接触和间接传播。图片/ iStock
到目前为止，接触者追踪——识别病人最近的互动，以确定他们可能感染了谁——可能是控制冠状病毒爆发的有效方法，这并不奇怪。
但传统的方法，主要是通过面对面的访谈来识别和隔离那些可能接触过病毒的人，在面对一场加速的大流行时可能太慢了。
解决方案?你的智能手机。
南加州大学计算机科学教授塞勒斯Shahabi他的团队正在开发一款接触追踪应用程序，旨在回答以下问题:根据我的位置追踪，我感染冠状病毒的风险有多大?
Cyrus Shahabi教授概述了他关于使用接触者追踪追踪冠状病毒传播的研究。在2019冠状病毒病数字技术小型研讨会上发表。
个性化风险分析
该应用程序允许用户输入症状和访问过的地点，并提供个性化的风险分析，识别潜在的热点，让研究人员更好地了解病毒是如何传播的，而不损害用户隐私。
它可以帮助官员追踪病毒的去向，并自动提醒附近的人，建议进行检测或暂时隔离。通过计算机建模，研究人员的目标不仅是检测直接传播，还包括与受污染表面的接触和间接传播。
南加州大学计算机科学系系主任、海伦·N.和埃米特·h·琼斯工程学教授沙哈比说:“接触者追踪技术可以在曲线开始时发挥重要作用，在减少病毒传播方面也可以在曲线结束时发挥重要作用，帮助人们重返工作和社会生活。”
“关键的挑战是如何在这场迫在眉睫的危机中减少冠状病毒的传播，以及如何遏制未来的热点地区。”
如上所述的传统接触者追踪方法是有效的，但在面对大流行时可能太慢。利用手机数据，可以更快地通知潜在的感染者，对其进行检测，并对其进行隔离，以阻止传播。图/CDC知识共享。
应用程序的开发开始于与彼得·库恩他是南加州大学多恩西夫文理学院生物科学系主任的教授，并将与埃默里大学和德克萨斯大学健康科学中心(UTHealth)的研究人员合作，扩展到包括数据管理和分析的后端。
该项目获得了美国国家科学基金会快速反应研究奖，该奖项是为应对冠状病毒大流行等紧急情况而设立的。
隐私增强
尽管接触者追踪技术已经在韩国和中国等国家开展，但在隐私问题和使用手机数据追踪疾病的有效性方面仍存在疑问。
但位置隐私专家沙哈比和他的团队已经做好了准备:几年来，研究人员一直在为更日常的基于位置的服务(如拼车应用程序和“兴趣点”搜索)解决这两个问题。
在目前的研究项目中，Shahabi和他的团队正在努力使加密数据算法在搜索位置数据时更有效。Shahabi实验室的另一个活跃项目是在应用程序将数据发送到后端系统之前，为位置数据添加噪声。但是加密可能会很慢，而且添加噪音也会降低位置跟踪的效率。
“这个项目是多年工作的结晶，许多方面的研究汇集在一起，以应对一种全球性的流行病。”塞勒斯Shahabi。
对于COVID-19接触者追踪应用程序，该团队最初将重点放在更简单的隐私增强上，以降低隐私风险，同时确保立即对公共卫生产生影响。具体来说，用户可以根据风险变化选择跟踪频率或手动签到，以及上传地点的特异性——例如，洛杉矶市中心和大中央市场。
未来版本的应用程序将结合加密和添加噪音，在准确性和速度之间达成妥协。
Shahabi之前关于利用手机数据推断用户之间的友谊网络的研究也将有助于提高应用程序风险分析方面的准确性。这种观点认为，人们会花更多的时间和那些与他们有社会联系的人在一起。因此，你更有可能被午餐期间坐在你对面的朋友感染，而不是被为你点餐的服务员感染。
Shahabi说:“这个项目是多年工作的结晶，许多方面的研究汇集在一起，以应对一种全球性的流行病。”“由于我们之前在位置隐私和移动数据分析方面的工作，我们特别适合解决这个问题。”
理论上，这款应用可能会在几周内准备就绪，但这取决于廉价而简单的测试，目前美国和许多其他国家还没有这种测试。该团队目前正在与卫生部门合作，审批该应用程序，并与用户联系，以便自愿收集数据。研究人员计划在秋季学期向研究人员所在的三所大学的学生推出这款应用程序。
2020年4月9日发布
最后更新于2021年4月8日
