論文の概要: Counting Risk Increments to Make Decisions During an Epidemic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11244v1
- Date: Fri, 19 Jun 2020 17:35:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-13 11:13:48.311820
- Title: Counting Risk Increments to Make Decisions During an Epidemic
- Title（参考訳）: 疫病における意思決定のためのリスクインクリメントの数え方
- Authors: Lucien Hardy
- Abstract要約: 私は、新型コロナウイルス(COVID-19)などのパンデミックで、自分の安全管理に参加することができるスマートフォンアプリを提案します。
これにより、事前に、特定の会場を訪れた場合のリスクを見ることができる。
また、特定の日や週にそのようなリスクが蓄積されることも追跡する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: I propose a smartphone app that will allow people to participate in the
management of their own safety during an epidemic or pandemic such as COVID-19
by enabling them to view, in advance, the risks they would take if they visit
some given venue (a cafe, the gym, the workplace, the park,...) and,
furthermore, track the accumulation of such risks during the course of any
given day or week. This idea can be presented to users of the app as counting
points. One point represents some constant probability, $p_\text{point}$, of
infection. Then the app would work in a similar way to a calorie counting app
(instead of counting calories we count probability increments of being
infected). Government could set a maximum recommended number of daily (or
weekly) points available to each user in accord with its objectives (bringing
the disease under control, allowing essential workers to work, protecting
vulnerable individuals, ...). It is posited that this, along with other
proposed "levers" would allow government to manage a gradual transition to
normalcy. I discuss a circuit framework with wires running between boxes. In
this framework the wires represent possible sources of infection, namely
individuals and the venues themselves (through deposits of pathogens left at
the venue). The boxes represent interactions of these sources (when individuals
visit a venue). This circuit framework allows (i) calculation of points cost
for visiting venues and (ii) probabilistic contact tracing. The points systems
proposed here could complement existing contact tracing apps by adding
functionality to permit users to participate in decision making up front.
- Abstract（参考訳）: 私は、新型コロナウイルス(COVID-19)などのパンデミックやパンデミックにおいて、人々が自分の安全管理に参加することができるスマートフォンアプリを提案します。事前に、ある会場(カフェ、ジム、職場、公園など)を訪れて、そのリスクを把握し、さらには、特定の日や週にそうしたリスクが蓄積されることを追跡できます。
このアイデアはアプリのユーザーにカウントポイントとして提示することができる。
1点は感染の一定の確率、$p_\text{point}$を表す。
すると、このアプリはカロリー計数アプリと同じようなやり方で機能する(感染の確率を数える代わりにカロリー計数する)。
政府は、その目的に従って、各ユーザーが利用可能な日(または週)の推奨ポイント数を最大に設定することができる(病気をコントロール下に置き、必要な労働者を働かせ、脆弱な個人を保護することができる)。
これは、提案された他の「リーバー」と共に、政府が徐々に正規化へ移行することを可能にすると仮定されている。
箱の間を配線する回路フレームワークについて論じる。
この枠組みでは、ワイヤーは感染源、すなわち個人と会場自体(会場に残された病原体の堆積を通して)を表す。
ボックスはこれらのソースの相互作用を表す(個人が会場を訪れたとき)。
この回路の枠組みは
(i)訪問会場のポイントコストの算定
(ii)確率的接触追跡。
ここで提案されているポイントシステムは、ユーザーが事前に意思決定に参加することができる機能を追加することで、既存の連絡先追跡アプリを補完することができる。
関連論文リスト
- Protect Your Score: Contact Tracing With Differential Privacy Guarantees [68.53998103087508]
プライバシーに関する懸念は、現在展開を控えている、と私たちは主張する。
本稿では,この攻撃に対して異なるプライバシー保証を有する接触追跡アルゴリズムを提案する。
特に現実的な検査シナリオでは,ウイルス感染率の2倍から10倍の低下を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-18T11:16:33Z) - An Autonomous Approach to Measure Social Distances and Hygienic
Practices during COVID-19 Pandemic in Public Open Spaces [5.356127650643356]
コロナウイルスは2019年末から世界中で流行している。
ほとんどの州は国内外の行政命令を出しているが、公園やその他の公共のオープンスペースは大半が開放されている。
この研究は、公共空間内の物理的な活動を検出するためのスケーラブルなセンシングアプローチを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-14T19:35:09Z) - Epidemic mitigation by statistical inference from contact tracing data [61.04165571425021]
我々は,個人が感染するリスクを推定するためにベイズ推定法を開発した。
本稿では,感染防止のための検査・隔離戦略を最適化するために,確率論的リスク推定手法を提案する。
我々のアプローチは、最近接触した個人間の通信のみを必要とする、完全に分散されたアルゴリズムに変換されます。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-20T12:24:45Z) - Report prepared by the Montreal AI Ethics Institute In Response to
Mila's Proposal for a Contact Tracing App [0.0]
COVI(コビ)は、ミラが開発した接触追跡アプリ。
このアプリは、各個人にウイルスに感染するリスクを知らせるように設計されている。
この記事では,アプリの設計において多様性が考慮されている範囲,ユーザとアプリのインタラクションを取り巻く前提,透明性,説明責任,セキュリティに関する未回答の疑問について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-11T06:05:13Z) - Mind the GAP: Security & Privacy Risks of Contact Tracing Apps [75.7995398006171]
GoogleとAppleは共同で,Bluetooth Low Energyを使用した分散型コントラクトトレースアプリを実装するための公開通知APIを提供している。
実世界のシナリオでは、GAP設計は(i)プロファイリングに脆弱で、(ii)偽の連絡先を生成できるリレーベースのワームホール攻撃に弱いことを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-10T16:05:05Z) - Decentralized Privacy-Preserving Proximity Tracing [50.27258414960402]
DP3TはSARS-CoV-2の普及を遅らせるための技術基盤を提供する。
システムは、個人やコミュニティのプライバシーとセキュリティのリスクを最小限にすることを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-25T12:32:02Z) - Decentralized is not risk-free: Understanding public perceptions of
privacy-utility trade-offs in COVID-19 contact-tracing apps [13.240901989243104]
本研究では、6つの異なる接触追跡アプリをインストールする人々の意思を調査する。
私たちのサンプルの大多数は、コンタクトトレースに集中型サーバを使用するアプリをインストールすることを好んでいました。
また、私たちのサンプルの大多数は、感染のホットスポットを示すために、診断されたユーザーの最近の場所を公共の場所で共有するアプリをインストールすることを好むこともわかりました。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-25T07:50:51Z) - COVI White Paper [67.04578448931741]
接触追跡は、新型コロナウイルスのパンデミックの進行を変える上で不可欠なツールだ。
カナダで開発されたCovid-19の公衆ピアツーピア接触追跡とリスク認識モバイルアプリケーションであるCOVIの理論的、設計、倫理的考察、プライバシ戦略について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-18T07:40:49Z) - Decentralised, privacy-preserving Bayesian inference for mobile phone
contact tracing [0.0]
多くの国で、接触追跡を行うためにスマートフォンアプリの利用が準備されている。
AppleとGoogleは、iOSとAndroidにコンタクトトレーシング機能を導入する。
Apple/Googleのコンタクトトレースアルゴリズムのプライバシー保護の性質は、これらの決定の集中的なキュレーションが不可能であることを意味している。
本稿では,バイエルンのウイルス感染確率を推定する分散アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-11T13:13:36Z) - Give more data, awareness and control to individual citizens, and they
will help COVID-19 containment [74.10257867142049]
連絡先追跡アプリは、多くの国で大規模採用が提案されている。
中央集権的なアプローチは、市民のプライバシーと不必要に強力なデジタル監視に対する懸念を提起する。
我々は、個人の「個人データストア」にのみ連絡先と位置情報を収集する分散的アプローチを提唱する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-10T20:30:37Z) - Proximity: a recipe to break the outbreak [0.0]
このスマートフォンアプリケーションはオフラインで動作し、近くで他のデバイスを検出し、匿名で暗号化された方法ですべてのインタラクションをリストアップすることができる。
アプリユーザが陽性で、感染したと認定された場合、アプリケーションはリスト内のデバイスへの潜在的な感染を直ちに通知し、自発的な隔離を開始し、医療検査を実施するように提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-23T12:33:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。