Сиддхант Гокхале и Касия Якимович
Мероприятие в Розовом саду выявило уязвимость публичных собраний и недостатки наших способностей к тестированию. Стратификация индивидуального риска с использованием алгоритмов машинного обучения для отслеживания контрактов, тестирования и данных общественного здравоохранения может стать способом решения этой проблемы.
Вспышка коронавируса в Белом доме ошеломила мир. День за днем мы слышим откровения о том, что ближайшие помощники президента в администрации Белого дома заразились смертельным вирусом. Белый дом подвергся серьезной критике за неумелое управление вспышкой: от решения не отслеживать контакты гостей и сотрудников, присутствовавших на праздновании в Розовом саду в честь судьи Эми Кони Барретт, до отсутствия социального дистанцирования и масок на мероприятии. сам. Критике подверглось даже использование администрацией неточных экспресс-тестов.
Многие эксперты по отслеживанию контактов, такие как доктор Ивонн Мальдонадо, американский профессор педиатрии и исследований и политики в области здравоохранения в Стэнфордском университете, считают, что по крайней мере пять или шесть человек, присутствовавших на праздновании Розового сада в субботу, 26 сентября, заболели. заразились на этом мероприятии. Более того, время появления симптомов у президента Трампа, которые впервые появились в четверг, 1 октября, делает весьма вероятным, что он тоже заразился на мероприятии в Розовом саду, особенно с учетом того, что, как известно, симптомы COVID часто появляются через пять дней после заражения. вирус. Мероприятие полагалось на безопасность результатов экспресс-теста, несмотря на исследования, которые показывают, что 15-минутный оборотный тест может пропускать инфекции в 48% случаев. Это оказалось особенно неэффективным для тех, у кого нет заметных симптомов.
Тем не менее, такие случаи «суперраспространения», вероятно, останутся неизбежными, учитывая слабость существующих возможностей тестирования и отставание между заражением и симптомами. Рестораны, общественные собрания, общественные мероприятия, кинотеатры, музыкальные концерты, спортивные мероприятия и конференции, среди прочего, были строго ограничены вирусом. На индивидуальном уровне встречи с друзьями, вечеринки и свидания также были сокращены. Надежное восстановление этой социальной и экономической деятельности безопасным и ответственным образом имеет решающее значение не только для нашего личного благополучия, но и для восстановления экономики после глубокой рецессии.
Мы считаем, что использование существующих технологий для мгновенного анализа отдельных платформ данных может иметь большое значение для безопасного восстановления экономического и социального взаимодействия, даже на таких мероприятиях, как событие в Белом доме, которое попало в заголовки.
Представьте себе на мгновение реальность, в которой все гости и сотрудники, приглашенные на праздник Розового сада, прибыли с приложением COVID-19 на своих телефонах. Каждый участник мог просто отсканировать QR-код на входе, который прочитал бы их профиль риска. Тем, кто не соответствовал профилю низкого риска, могли отказать. После завершения этого первоначального скрининга экспресс-теста будет достаточно в качестве разумного дополнения для обеспечения безопасности мероприятия. Есть только одна загвоздка — не существует взаимодействующей системы отслеживания контактов, тестирования и данных о здоровье для оценки профиля риска человека, которая на каком-то уровне не вторгается в частную жизнь.
В настоящее время платформы отслеживания контактов (например, платформа, разработанная Pathcheck Foundation) помогают предупредить тех лиц, которые могли находиться в непосредственной близости от инфицированного человека, сохраняя при этом личность человека и обеспечивая конфиденциальность его данных о близости. Однако для безопасного возвращения в общественные места собирается недостаточно информации. На данный момент решений немного, в основном на очень зарождающейся стадии разработки (например, Виртуальный вход/выход), но им либо не хватает интероперабельности, достаточной конфиденциальности, либо полной интеграции тестовой информации.
Теперь студенты из Future Vision (Сиддхант Гокхале, Кристал Ле, Джей Лутар, Вивек Шарма и Ан Ву) вместе с наставниками из MIT Global Ventures работают над разработкой решений для устранения этих препятствий, которые сделают общественные собрания более безопасными. Они стремятся использовать технологии для создания более полных профилей личного риска каждого из нас в нашей жизни. Это будет включать результаты тестов, воздействие и данные профиля здоровья. Персональный профиль риска позволит розничным торговцам, службам гостеприимства и малым предприятиям разрешать доступ к услугам только тем, у кого профиль достаточно низкого риска. Тот же инструмент можно использовать где угодно, от небольшого кинотеатра до крупного спортивного мероприятия, чтобы определить, кто из зрителей с наибольшей и наименьшей вероятностью распространяет вирус.
Профиль риска будет создан путем объединения данных с существующих платформ отслеживания контрактов с данными из центров тестирования на COVID и записей общественного здравоохранения для создания основной карты пациента. Затем алгоритм машинного обучения создаст индивидуальный индекс риска, который измеряет вероятность заражения и распространения вируса. Эти индивидуальные данные о рисках будут защищены с использованием проверяемых учетных данных блокчейна и децентрализованы, чтобы защитить конфиденциальность людей и не допустить, чтобы люди вмешивались в свои данные. Приложение для смартфона будет хранить индивидуальный индекс риска.
Предлагаемое решение отличается от существующих платформ несколькими способами: (1) оно объединяет данные о близости Bluetooth с данными тестирования и данными общественного здравоохранения, (2) оно строит индивидуальную стратифицированную оценку риска, (3) оно обеспечивает высокий уровень конфиденциальности, поскольку данные анонимны и децентрализованы, и только человек может знать рейтинг, и (4) он работает в разных системах. Этот подход может найти применение в университетах и школах, офисах и коммерческих помещениях, бизнес-конференциях, всемирных форумах, развлечениях (т. е. кинотеатрах, спортивных мероприятиях, музыкальных концертах), гостиничном бизнесе (т. е. ресторанах, авиакомпаниях, гостиницах, круизах, организаторах мероприятий, салонах красоты). ), приложения для знакомств, общественный транспорт, каршеринг и даже больницы.
Тем не менее задача не из простых. Решение требует совместной работы потребителей, малого бизнеса и центров тестирования. Прежде всего, доступ к наборам данных из центров тестирования имеет решающее значение, и необходимо разработать протоколы обмена данными. Это также вызывает озабоченность по поводу дискриминационного отношения к людям с более низким профилем риска со стороны владельцев бизнеса, которые могут фактически отказать в своих услугах определенным группам людей. Тем не менее барьеры, которые он может преодолеть, и видение безопасного собрания «Розового сада» делают стоящим вызов.
Об авторах
Сиддхант получает степень магистра в области государственного управления и международного развития в Гарвардской школе государственного управления им. Кеннеди. Этим летом он работал в Patient Care Intervention Center, некоммерческой организации, которая использует обмен медицинскими данными для координации лечения. До Гарварда Сиддхант работал исследователем в Лаборатории поведенческого развития в J-PAL над проектом, в котором изучается влияние психотерапии с участием равных на экономическое благополучие. Сиддхант имеет степень бакалавра экономики Корнельского университета и степень магистра экономики Колумбийского университета.
Кася является научным сотрудником по инновациям в правительстве в Ash Center и приглашенным наставником в MIT Media Lab Global Ventures (данные и искусственный интеллект для мира после COVID). Она является советником по стратегической политике, руководя проектированием, разработкой и реализацией глобальной политики и программ в [транснациональных корпорациях, предпринимательстве, консультировании по вопросам государственной службы, аналитических центрах, ООН и Европейской комиссии, на уровне ЕС и на глобальном уровне (например, в США, Мексике, Бразилии, Индии и Южной Африке). В настоящее время она консультирует Международный союз электросвязи ООН по экосистемам цифровых инноваций.
