Usando modelagem de computador, os pesquisadores visam detectar não apenas a transmissão direta, mas também contato com superfícies contaminadas e transmissão indireta. Crédito:iStock
Por enquanto, não é nenhuma surpresa que o rastreamento de contato - identificando as interações recentes de uma pessoa doente para determinar quem mais ela pode ter infectado - possa ser uma forma eficaz de controlar o surto de coronavírus.
Mas os métodos tradicionais, principalmente entrevistas pessoais para identificar e isolar aqueles que podem ter entrado em contato com o vírus, pode ser muito lento em face de uma pandemia em aceleração.
A solução? Seu smartphone.
O professor de ciência da computação da USC Cyrus Shahabi e sua equipe estão trabalhando em um aplicativo de rastreamento de contatos que visa responder à pergunta:com base em minhas trilhas de localização, qual é o meu risco de ser infectado pelo coronavírus?
Análise de risco individualizada
O aplicativo permite que os usuários insiram sintomas e locais visitados, e fornece uma análise de risco individualizada, identificar potenciais pontos quentes e dar aos pesquisadores uma ideia melhor de como o vírus está se espalhando, sem comprometer a privacidade do usuário.
Isso pode ajudar as autoridades a rastrear para onde o vírus está indo e alertar as pessoas próximas automaticamente, aconselhar testes ou isolamento temporário. Usando modelagem de computador, os pesquisadores visam detectar não apenas a transmissão direta, mas também contato com superfícies contaminadas e transmissão indireta.
"A tecnologia de rastreamento de contato pode desempenhar um papel importante na redução da propagação do vírus no início da curva, mas também no final, para ajudar as pessoas a voltarem aos seus empregos e vida social, "disse Shahabi, Presidente do Departamento de Ciência da Computação da USC e Helen N. e Emmett H. Jones Professores em Engenharia.
"O principal desafio é como reduzir a disseminação do coronavírus nesta crise imediata, mas também como podemos conter os pontos de acesso à frente. "
O desenvolvimento do aplicativo começou como uma colaboração com Peter Kuhn, professor de ciências biológicas do reitor da USC no Dornsife College of Letters, Artes e Ciências, e será estendido para incluir um back-end para gerenciamento e análise de dados em uma colaboração com pesquisadores da Emory University e do University of Texas Health Science Center (UTHealth).
O projeto é proposto para um prêmio de Pesquisa de Resposta Rápida da National Science Foundation, que foi criado em resposta a casos de emergência, como a pandemia de coronavírus.
Métodos tradicionais de rastreamento de contato, descrito acima, são eficazes, mas pode ser muito lento diante de uma pandemia. Usando dados do telefone, indivíduos potencialmente infectados podem ser notificados mais rapidamente, testado e potencialmente isolado para interromper a propagação. Crédito:CDC Creative Commons.
Melhorias de privacidade
Embora o rastreamento de contatos funcione em países como a Coreia do Sul e a China, ainda há dúvidas sobre questões de privacidade e a eficácia de rastrear doenças usando dados de telefones celulares.
Mas Shahabi, um especialista em privacidade de localização, e sua equipe está preparada:há vários anos, os pesquisadores têm abordado essas duas questões para serviços mais cotidianos baseados em localização, como aplicativos de compartilhamento de caronas e pesquisas de "pontos de interesse".
Em projetos de pesquisa atuais, Shahabi e sua equipe estão trabalhando para tornar os algoritmos de dados criptografados mais eficientes ao pesquisar dados de localização. Outro projeto ativo no laboratório de Shahabi analisa a adição de ruído aos dados de localização antes que o aplicativo envie dados ao sistema de back-end. Mas a criptografia pode ser lenta e adicionar ruído também pode tornar o rastreamento de localização menos eficaz.
Para o aplicativo de rastreamento de contato COVID-19, a equipe está inicialmente se concentrando em melhorias de privacidade mais simples para mitigar os riscos de privacidade, ao mesmo tempo em que garantem um impacto imediato na saúde pública. Especificamente, os usuários podem escolher a frequência de rastreamento, ou check-in manual, bem como a especificidade dos locais carregados - por exemplo, centro de LA versus Grand Central Market - conforme o risco evolui.
Versões futuras do aplicativo combinarão criptografia e adição de ruído para chegar a um compromisso entre precisão e velocidade.
A pesquisa anterior de Shahabi sobre a inferência de redes de amizade entre usuários usando dados de telefones celulares também ajudará a melhorar a precisão do aspecto de análise de risco do aplicativo. O pensamento é que as pessoas passam mais tempo com aqueles a quem estão socialmente conectadas. Como tal, é mais provável que você seja infectado por um amigo sentado à sua frente durante o almoço do que por um atendente que anote o seu pedido.
“Este projeto é o culminar de muitos anos de trabalho, com muitas vertentes de pesquisa se unindo para enfrentar uma pandemia mundial, "disse Shahabi." Estamos particularmente bem posicionados para resolver este problema devido ao nosso trabalho anterior em privacidade de localização e análise de dados de mobilidade. "
O aplicativo poderia, em teoria, esteja pronto em algumas semanas, mas depende de testes fáceis e baratos, que ainda não está disponível nos EUA ou em muitos outros países. A equipe está atualmente trabalhando com as autoridades de saúde para aprovar o aplicativo e se conectar com os usuários a fim de coletar dados voluntariamente. Os pesquisadores planejam lançar o aplicativo para a população de estudantes das três universidades dos pesquisadores no semestre de outono.
