Yeni koronavirüs salgınları, bir akıllı telefondan alınan verilere göre tahmin etmeyi öğrendi

Yale Halk Sağlığı Okulu'ndaki bilim adamları bulundu Kişiler arası yakın temasın COVID-19 insidansına etkisi: 1 yıllık mobil cihaz verilerinden elde edilen kanıtlar COVID-19'un kitlesel enfeksiyon olasılığının özellikle yüksek olduğu alanları tahmin etmenin yeni bir yolu. Bu, tıbbi kurumların kaynaklarının daha verimli bir şekilde tahsis edilmesine ve hasta testlerinin planlanmasına yardımcı olacaktır.

Araştırmacılar, koronavirüsün insanların birbirleriyle özellikle sık ve yakından temas ettikleri yerlerde en hızlı yayıldığını hesaba kattı. Kritik bir mesafe belirlediler — 182 cm: Bu veya daha az mesafede önemli oranda etkileşim meydana gelirse, enfeksiyon olasılığı artar.

Çalışmada araştırmacılar, kullanıcıların mobil cihazlarından anonim coğrafi konum verilerini kullandılar. Farklı alanlarda çok sayıda yakın temas olasılığını hesapladılar. Bu bilgi daha sonra COVID-19 bulaşının standart bir matematiksel modeline eklendi ve insidans oranı belirlendi.

Araştırmacılar, tekniklerinin Connecticut'taki ilk koronavirüs enfeksiyonu dalgasını başarılı bir şekilde tahmin etmeyi mümkün kıldığını vurguladılar. Mart-Nisan 2020, ayrıca Haziran-Ağustos aylarında buradaki vaka sayısında ve bireysel şehirlerde yerel COVID-19 salgınlarında azalma belirtmek, bildirmek. Prognoz oldukça doğrudur: İlk semptomlar ve test sonuçları ortaya çıkmadan günler veya haftalar önce enfeksiyondaki ani artışları ortaya çıkarır.

Bilim adamları, tahmin tekniklerinin diğer bölgelerde de uygulanacağını ve gelecekte kitlesel salgınların önlenmesine yardımcı olacağını umuyorlar. Tahmin, hastanelerin toplu testler ve hastaların kabulü için hazırlanmasına da yardımcı olacak.