Medzinárodný tím výskumníkov z École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) vo Švajčiarsku, výskumníkov z Talianska a Francúzska vyvinul štatistickú metódu, ktorá môže zlepšiť výkonnosť aplikácií na trasovanie kontaktov COVID-19.

Aplikácie na trasovanie kontaktov, ako je SwissCovid, majú obrovský potenciál zmierniť šírenie pandémie COVID-19. Používatelia umožňujú aplikáciám navzájom sledovať svoj kontakt a odhadovať šance, že by mohli prísť do kontaktu s niekým infikovaným koronavírusom SARS-CoV-2. Ak majú, aplikácia vydá upozornenie.

Technológia sledovania kontaktov pochopiteľne vyvolala mnoho etických otázok a otázok týkajúcich sa ochrany súkromia, pričom všetky sú porovnávané s potrebou chrániť verejné zdravie. Napriek tomu bolo vynaložené porovnateľne menej úsilia na optimalizáciu výkonu a presnosti aplikácií na sledovanie kontaktov, napriek ich veľkému potenciálu pri riešení pandémie.

Spolupráca vedcov teraz vyvinula štatistickú metódu, ktorá môže zlepšiť výkonnosť aplikácií na sledovanie kontaktov zohľadnením nedávnych kontaktov používateľa, úrovní rizika a zdieľaných informácií o testoch a symptómoch. Práce publikované v PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences) vykonali vedci z EPFL, Talianska a Francúzska.

Vedci použili Bayesovskú štatistiku, ktorá vypočítava pravdepodobnosť udalostí. Tu použili tento prístup na odhad rizika, že sa jednotlivec nakazí, na základe ich vnútorného stupňa rizika, zoznamu ich posledných kontaktov a odhadovanej úrovne rizika týchto kontaktov.

Ako uviedla profesorka Lenka Zdeborová zo Školy základných vied EPFL a Školy počítačových a komunikačných vied, jedného z hlavných autorov štúdie: „Chceli sme kvantifikovať, aký epidemiologický prínos by sme mohli mať, keby si používatelia, ktorí boli nedávno v kontakte, mohli tiež vymieňať informačné správy. Jednoduchým pridaním jednoduchého odovzdávania správ by sme mohli odhadnúť riziko prenosu ochorenia COVID-19 na oveľa väčšiu presnosť ako jednoduché sledovanie kontaktov.“

Matematický prístup vedcov sa rýchlo zmenil na plne distribuované algoritmy, ktoré fungujú len mimo komunikácie medzi jednotlivcami, ktorí boli nedávno v kontakte. Komunikácia môže byť úplne šifrovaná a anonymná, aby potenciálne mohla byť v súlade s budúcimi predpismi o ochrane osobných údajov.

Vedci pri testovaní metódy „pravdepodobnostného rizika“ zistili, že je to účinný spôsob zmiernenia epidémií, ako je COVID-19. Tento prístup samozrejme funguje najlepšie v rámci okna epidémie, spravidla potom, čo je manuálne sledovanie všetkých kontaktov s infikovanými ľuďmi prakticky nemožné, ale skôr, ako sa podiel infikovaných ľudí dostane do rozsahu, v ktorom sa zablokovaniu stane nevyhnutné.

Pretože však tento druh pravdepodobnostného odhadu rizika môže dostatočne zvýšiť výkonnosť technológie trasovania kontaktov, aby predstavoval skutočný rozdiel v šírení epidémie-alebo pandémie-, autori na základe svojich údajov odporúčajú, aby vývojári zvážili ich implementáciu do svojich aplikácií.

Viac informácií:

Epidemic mitigation by statistical inference from contact tracing data

Zdroj: https://www.epfl.ch, zverejnené: 30. 8. 2021, autor: rpa