論文の概要: A Smartphone enabled Approach to Manage COVID-19 Lockdown and Economic Crisis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12240v2
• Date: Tue, 19 May 2020 19:44:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 04:02:06.916686
• Title: A Smartphone enabled Approach to Manage COVID-19 Lockdown and Economic Crisis
• Title（参考訳）: スマートフォンによる新型コロナウイルスのロックダウンと経済危機対策
• Authors: Halgurd S. Maghdid, Kayhan Zrar Ghafoor
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)の出現は、医療システムに過負荷をもたらし、死亡率が高い。 本稿では,新型コロナウイルス感染者の接触を自動的かつ広範囲に追跡するスマートフォンベースのアプローチを開発した。 我々はまた、ロックダウン/マス隔離を安全に解除する方法について、政府関係者にプランを提供するダッシュボードも開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9188864062289428
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of novel COVID-19 causing an overload in health system and high mortality rate. The key priority is to contain the epidemic and prevent the infection rate. In this context, many countries are now in some degree of lockdown to ensure extreme social distancing of entire population and hence slowing down the epidemic spread. Further, authorities use case quarantine strategy and manual second/third contact-tracing to contain the COVID-19 disease. However, manual contact tracing is time consuming and labor-intensive task which tremendously overload public health systems. In this paper, we developed a smartphone-based approach to automatically and widely trace the contacts for confirmed COVID-19 cases. Particularly, contact-tracing approach creates a list of individuals in the vicinity and notifying contacts or officials of confirmed COVID-19 cases. This approach is not only providing awareness to individuals they are in the proximity to the infected area, but also tracks the incidental contacts that the COVID-19 carrier might not recall. Thereafter, we developed a dashboard to provide a plan for government officials on how lockdown/mass quarantine can be safely lifted, and hence tackling the economic crisis. The dashboard used to predict the level of lockdown area based on collected positions and distance measurements of the registered users in the vicinity. The prediction model uses K-means algorithm as an unsupervised machine learning technique for lockdown management.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)の出現は、医療システムに過負荷をもたらし、死亡率が高い。 主な優先事項は、感染を抑え、感染率を抑えることである。 この文脈では、多くの国が人口の過度な社会的距離を保ち、疫病の流行を遅らせるため、ある種のロックダウン状態にある。 さらに、当局は新型コロナウイルスを封じ込めるために、ケース隔離戦略と手動の2/3の接触追跡を使用する。 しかし、手動接触追跡は時間と労働集約的な作業であり、公衆衛生システムを大幅に過負荷する。 本稿では,新型コロナウイルス感染者の接触を自動的かつ広範囲に追跡するスマートフォンベースのアプローチを開発した。 特に、接触者追跡のアプローチは、近隣の個人のリストを作成し、確認された新型コロナウイルス患者の連絡先や職員に通知する。 このアプローチは、感染地域に近い個人に意識を与えるだけでなく、covid-19キャリアが思い出せない可能性のある、偶然の接触を追跡する。 その後,我々は,ロックダウン/集団隔離を安全に解除し,経済危機に対処するための計画を提供するためのダッシュボードを開発した。 ダッシュボードは、近隣の登録ユーザの位置と距離測定に基づいて、ロックダウンエリアのレベルを予測するために使用された。 予測モデルは、ロックダウン管理のための教師なし機械学習手法としてK平均アルゴリズムを使用する。

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