Peer-to-Peer Contact Tracing: Development of a Privacy-Preserving Smartphone App
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic is an urgent public health crisis, with epidemiologic models predicting severe consequences, including high death rates, if the virus is permitted to run its course without any intervention or response. Contact tracing using smartphone technology is a powerful tool that may be employed to limit disease transmission during an epidemic or pandemic; yet, contact tracing apps present significant privacy concerns regarding the collection of personal data such as location. OBJECTIVE: The aim of this study is to develop an effective contact tracing smartphone app that respects user privacy by not collecting location information or other personal data. METHODS: We propose the use of an anonymized graph of interpersonal interactions to conduct a novel form of contact tracing and have developed a proof-of-concept smartphone app that implements this approach. Additionally, we developed a computer simulation model that demonstrates the impact of our proposal on epidemic or pandemic outbreak trajectories across multiple rates of adoption. RESULTS: Our proof-of-concept smartphone app allows users to create "checkpoints" for contact tracing, check their risk level based on their past interactions, and anonymously self-report a positive status to their peer network. Our simulation results suggest that higher adoption rates of such an app may result in a better controlled epidemic or pandemic outbreak. CONCLUSIONS: Our proposed smartphone-based contact tracing method presents a novel solution that preserves privacy while demonstrating the potential to suppress an epidemic or pandemic outbreak. This app could potentially be applied to the current COVID-19 pandemic as well as other epidemics or pandemics in the future to achieve a middle ground between drastic isolation measures and unmitigated disease spread.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».