Tegen deze tijd, het is geen verrassing dat contacttracering - het identificeren van de recente interacties van een zieke om te bepalen wie ze nog meer hebben geïnfecteerd - een effectieve manier kan zijn om de uitbraak van het coronavirus onder controle te houden.

Maar traditionele methoden, meestal persoonlijke interviews om degenen te identificeren en te isoleren die mogelijk in contact zijn gekomen met het virus, te traag zou kunnen zijn in het licht van een versnellende pandemie.

De oplossing? Uw smartphone.

USC Computer Science Professor Cyrus Shahabi en zijn team werken aan een app voor het traceren van contacten die de vraag moet beantwoorden:op basis van mijn locatiesporen, wat is mijn risico om besmet te raken met het coronavirus?

Geïndividualiseerde risicoanalyse

Met de app kunnen gebruikers symptomen en bezochte locaties invoeren, en biedt een geïndividualiseerde risicoanalyse, potentiële hotspots identificeren en onderzoekers een beter idee geven van hoe het virus zich verspreidt, zonder de privacy van de gebruiker in gevaar te brengen.

Het kan ambtenaren helpen om te traceren waar het virus naartoe gaat en mensen in de buurt automatisch te waarschuwen, het adviseren van testen of tijdelijke isolatie. Met behulp van computermodellering, de onderzoekers willen niet alleen directe transmissie detecteren, maar ook contact met verontreinigde oppervlakken en indirecte overdracht.

"Contactopsporingstechnologie kan een belangrijke rol spelen bij het verminderen van de verspreiding van het virus aan het begin van de curve, maar ook tegen het einde, om mensen te helpen terug te keren naar hun werk en sociale leven, " zei Shahabi, voorzitter van USC's Department of Computer Science en Helen N. en Emmett H. Jones Professorship in Engineering.

"De belangrijkste uitdaging is hoe we de verspreiding van het coronavirus in deze onmiddellijke crisis kunnen verminderen, maar ook hoe houden we hotspots in de toekomst in."

De app-ontwikkeling begon als een samenwerking met Peter Kuhn, een USC decaan hoogleraar biologische wetenschappen aan het Dornsife College of Letters, Kunsten en Wetenschappen, en zal worden uitgebreid met een backend voor databeheer en -analyse in samenwerking met onderzoekers van Emory University en het University of Texas Health Science Center (UTHealth).

Het project wordt voorgesteld voor een National Science Foundation Rapid Response Research-prijs, die is opgericht als reactie op noodsituaties zoals de pandemie van het coronavirus.

Privacyverbeteringen

Hoewel contacttracering heeft gewerkt in landen als Zuid-Korea en China, er zijn nog steeds vraagtekens over privacykwesties en de effectiviteit van het opsporen van ziekten met behulp van mobiele telefoongegevens.

Maar Shahabi, een expert in locatieprivacy, en zijn team zijn voorbereid:voor meerdere jaren, de onderzoekers hebben beide problemen aangepakt voor meer alledaagse locatiegebaseerde services, zoals apps voor het delen van ritten en zoekopdrachten naar 'point of interest'.

In lopende onderzoeksprojecten Shahabi en zijn team werken aan het efficiënter maken van versleutelde gegevensalgoritmen bij het zoeken naar locatiegegevens. Een ander actief project in Shahabi's lab kijkt naar het toevoegen van ruis aan locatiegegevens voordat de app gegevens naar het backend-systeem stuurt. Maar codering kan traag zijn en het toevoegen van ruis kan locatietracking ook minder effectief maken.

Voor de COVID-19 contacttracering-app, het team richt zich in eerste instantie op eenvoudigere privacyverbeteringen om privacyrisico's te beperken, en tegelijkertijd een onmiddellijke impact op de volksgezondheid te garanderen. specifiek, gebruikers kunnen de volgfrequentie kiezen, of handmatig inchecken, evenals de specificiteit van geüploade locaties, bijvoorbeeld het centrum van LA versus Grand Central Market - naarmate hun risico evolueert.

Toekomstige versies van de app zullen codering combineren met het toevoegen van ruis om een ​​compromis te sluiten tussen nauwkeurigheid en snelheid.

Shahabi's eerdere onderzoek naar het afleiden van vriendschapsnetwerken tussen gebruikers die mobiele telefoongegevens gebruiken, zal ook helpen de nauwkeurigheid van het risicoanalyse-aspect van de app te verbeteren. De gedachte is dat mensen meer tijd doorbrengen met degenen met wie ze sociaal verbonden zijn. Als zodanig, je hebt meer kans om besmet te worden door een vriend die tegenover je zit tijdens de lunch dan door een server die je bestelling opneemt.

"Dit project is het resultaat van vele jaren werk, met vele onderzoekslijnen die samenkomen om een ​​wereldwijde pandemie aan te pakken, "Zei Shahabi. "We zijn bijzonder goed gepositioneerd om dit probleem aan te pakken vanwege ons eerdere werk op het gebied van locatieprivacy en mobiliteitsgegevensanalyse."

De app kan, in theorie, over een aantal weken klaar zijn, maar hangt af van goedkoop en gemakkelijk testen, die nog niet beschikbaar is in de VS of veel andere landen. Het team werkt momenteel samen met gezondheidsautoriteiten om de app goed te keuren en contact te leggen met gebruikers om vrijwillig gegevens te verzamelen. De onderzoekers zijn van plan de app in het najaarssemester uit te rollen naar de studentenpopulatie van de drie universiteiten van de onderzoekers.