論文の概要: An Automated Contact Tracing Approach for Controlling Covid-19 Spread Based on Geolocation Data from Mobile Cellular Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02661v1
• Date: Mon, 6 Jul 2020 11:40:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 04:21:08.979462
• Title: An Automated Contact Tracing Approach for Controlling Covid-19 Spread Based on Geolocation Data from Mobile Cellular Networks
• Title（参考訳）: 移動セルネットワークからの位置情報データに基づくCovid-19拡散制御のための自動接触追跡手法
• Authors: Md. Tanvir Rahman, Risala T. Khan, Muhammad R. A. Khandaker, and Md. Sifat Ar Salan
• Abstract要約: 携帯電話利用者の位置情報データに基づく新型の接触追跡手法を提案する。 提案手法は,スマートフォンベースのモバイルアプリケーションを用いることなく,感染確率の高い人物の特定を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.409709616786615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The coronavirus (COVID-19) has appeared as the greatest challenge due to its continuous structural evolution as well as the absence of proper antidotes for this particular virus. The virus mainly spreads and replicates itself among mass people through close contact which unfortunately can happen in many unpredictable ways. Therefore, to slow down the spread of this novel virus, the only relevant initiatives are to maintain social distance, perform contact tracing, use proper safety gears, and impose quarantine measures. But despite being theoretically possible, these approaches are very difficult to uphold in densely populated countries and areas. Therefore, to control the virus spread, researchers and authorities are considering the use of smartphone based mobile applications (apps) to identify the likely infected persons as well as the highly risky zones to maintain isolation and lockdown measures. However, these methods heavily depend on advanced technological features and expose significant privacy loopholes. In this paper, we propose a new method for COVID-19 contact tracing based on mobile phone users' geolocation data. The proposed method will help the authorities to identify the number of probable infected persons without using smartphone based mobile applications. In addition, the proposed method can help people take the vital decision of when to seek medical assistance by letting them know whether they are already in the list of exposed persons. Numerical examples demonstrate that the proposed method can significantly outperform the smartphone app-based solutions.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)は、その継続的な構造的進化と、この特定のウイルスに適切な解毒剤が存在しないことによる最大の課題として現れている。 ウイルスは主に密接な接触を通じて集団に拡散し、複製するが、残念ながら多くの予測不可能な方法で起こりうる。 そのため、このウイルスの感染拡大を遅らせるためには、社会的距離を保ち、接触追跡を行い、適切な安全装備を使い、隔離措置を講じることだけが唯一の目的である。 しかし、理論上は可能であるにもかかわらず、人口密度の高い国や地域ではこれらのアプローチの維持は非常に困難である。 そのため、ウイルスの拡散を抑えるため、研究者や当局はスマートフォンベースのモバイルアプリケーション(アプリ)を使って感染の恐れのある人を特定し、隔離・ロックダウン対策の高度にリスクの高い地域を特定することを検討している。 しかし、これらの手法は高度な技術的特徴に大きく依存し、重要なプライバシーの抜け穴を露呈する。 本稿では,携帯電話利用者の位置情報データに基づく新型コロナウイルス接触追跡の新しい手法を提案する。 提案手法は,スマートフォンベースのモバイルアプリケーションを用いることなく,感染確率の高い人物の特定を支援する。 また,提案手法は,すでに被曝者のリストに含まれているかどうかを知らせることによって,医療援助をいつ求めるかという重要な決定を行うのに役立つ。 数値的な例は,提案手法がスマートフォンアプリベースのソリューションよりも優れていることを示している。

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