COVID-19 Yayılımında Risk Altındaki Alanları Tespit Etmek İçin Hücresel Ağları Kullanma
Colorado Eyalet Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, COVID-19
ile mücadelede hastalığın yayılımında en büyük risk altındaki alanları
belirlemek için yeni, invaziv olmayan bir strateji geliştirdiler.
Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Profesörü Edwin Chong
liderliğindeki ekip, artan viral bulaşımda potansiyel sıcak noktaları
belirlemek için mevcut hücresel kablosuz ağlardan gelen verileri kullanıyor. IEEE
Tıp ve Biyoloji Açık Mühendislik Dergisi'nde bu ay yayınlanan bir makalede
ayrıntılı olarak açıklanan teknikler, karar alıcıların virüsün en yoğun şekilde
tahribat verdiği New York'taki son salgın gibi senaryolardan kaçınmak için
riskleri yönetmesine yardımcı olabilir.
COVID-19'un yakınlardaki bireyler tarafından kolayca
yayıldığını bilen Chong ve ekibi, asemptomatik taşıyıcıların girme olasılığının
daha yüksek olduğu şehir merkezi gibi koşuşturma ile en kalabalık alanları
tanımlamalarına yardımcı olan bir yöntem geliştirdi. Günümüzde neredeyse herkes
cep telefonu taşıdığı için, mobil cihaz kullanıcılarının bir alanda zaman
içinde nasıl hareket ettiklerini ve toplandıklarını anlamayı hedefliyorlar.
Bu ağlar aracılığıyla toplanan verileri kullanarak Chong'nin
ekibi, yerel nüfus yoğunluğunu ve hareketliliğini hesaplamak için HO / CS
oranları adı verilen devir teslim ve hücre seçim etkinliğini ölçer. Gerçek
zamanlı güncellemeler sunan veriler, daha fazla izleme için risk altındaki
alanları işaretlemelerine olanak tanır. Yöntemleri, HO / CS oranları ne kadar
yüksek olursa, daha yüksek yoğunluk ve hareketlilik anlamına gelirse, bulaşıcı
hastalıkların yayılma riskinin de o kadar yüksek olduğu fikrine dayanır.
Chong, "Bulgularımız risk yöneticilerine planlama ve
hafifletme konusunda yardımcı olabilir. Örneğin, yoğun bir plazayı kordon
altına alabililer ya da virüsün yayılmasını yavaşlatmak için daha katı sosyal
mesafe ölçütleri uygulayabilirler." Dedi
Chong, yaklaşımlarının toplumlarda önerilen halk sağlığı
politikalarına uyup uymadığını belirlemek için evde kalan insanların yüzdesini
tahmin etmek için de kullanılabileceğini söyledi. Dağıtımı genellikle zor olan
ve yaygın olarak benimsenmesi gereken temas izleme uygulamalarının aksine,
yaklaşımları cihaz kullanıcılarından aktif katılım gerektirmeden bireylerin
gizliliğini ve anonimliklerini korur.
Kaynak: https://medicalxpress.com/
Kategori: COVID-19
DİĞER Haberler
KATEGORİLER
DİJİTAL MAGAZİNLER
2024 - Sayı 1
2023 - Sayı 1
2022 - Sayı 1
Diğer Dijital Magazinlerimiz