Novos surtos de coronavírus aprenderam a prever de acordo com dados de um smartphone

Cientistas da Escola de Saúde Pública de Yale descobriram Impacto do contato interpessoal próximo na incidência de COVID-19: evidências de 1 ano de dados de dispositivos móveis uma nova maneira de prever áreas onde a probabilidade de infecção em massa de COVID-19 é especialmente alta. Isso ajudará a alocar os recursos das instituições médicas com mais eficiência e planejar os testes dos pacientes.

Os pesquisadores levaram em consideração que o coronavírus se espalha mais rapidamente onde as pessoas entram em contato umas com as outras com frequência e proximidade. Eles estabelecem uma distância crítica — 182 cm: se uma proporção significativa de interações ocorrer a essa distância ou a menos, a probabilidade de infecção aumenta.

No trabalho, os pesquisadores usaram dados anônimos de geolocalização de usuários de seus dispositivos móveis. Eles calcularam a probabilidade de um grande número de contatos próximos em diferentes áreas. Essas informações foram então adicionadas a um modelo matemático padrão de transmissão do COVID-19 e a taxa de incidência foi determinada.

Os pesquisadores enfatizaram que sua técnica possibilitou prever com sucesso a primeira onda de infecção por coronavírus em Connecticut em Março-abril de 2020, bem como uma diminuição no número de casos aqui em junho-agosto e surtos locais de COVID-19 em cidades individuais Estado. O prognóstico é bastante preciso: revela picos de infecção dias ou semanas antes dos primeiros sintomas e resultados dos testes aparecerem.

Os cientistas esperam que sua técnica de previsão seja implementada em outras regiões e ajude a evitar surtos em massa no futuro. A previsão também ajudará a preparar os hospitais para testes em massa e admissão de pacientes.