Новый алгоритм помогает системам контроля контактов на основе Bluetooth определять риск заражения при каждом событии

Новая система на основе машинного обучения может предоставить системам для отслеживания контактов на основе Bluetooth инструмент, позволяющий количественно оценить риск передачи коронавируса, когда владельцы устройств находятся в непосредственной близости друг от друга. Информация о разработке была опубликована в журнале npj digital medicine.

Этот подход использует измерение, превышает ли уровень принимаемого сигнала Bluetooth от смартфона второй стороны значение отсечки "высокого риска".

И хотя этот уровень сигнала подвержен значительной вариабельности, исследователи обнаружили, что модель на базе этого алгоритма надежно работала в экспериментах, проведенных среди 48 участников, и имела высокую корреляцию с реальным риском при тестировании среди 392 контактов, выведенных из валидационных данных исследователей.

Эффективность этой модели среди испытуемых в контролируемой среде, вероятно, может быть улучшена в дальнейшем, если обучение будет проводиться с использованием выборки данных "истинных событий инфекции", полученных от участников.

Хотя этот подход не учитывает некоторые релевантные факторы, такие как ношение маски для лица, исследователи написали, что производительность такой системы может быть увеличена за счет введения "дополнительных источников данных, таких как пользовательские анкеты или GPS и гироскопный датчик телефона".

Системы отслеживания контактов на основе Bluetooth внедряются по всему миру. Хотя эти системы могут выявлять события, при которых вероятен близкий контакт, они не способны различить контакты с высокой степенью риска или те, при которых риск был минимальным.

Напомним, что технология Bluetooth лежит в основе широко распространенной системы на базе технологии Apple и Google. По состоянию на последнюю регистрацию компаний в прошлом месяце, эта система была принята более чем в 20 странах в регионах по всему миру, и в настоящее время изучается 25 штатами США.