Joanna Masel, COVID-19 vakalarını izlemek için oluşturulan kişi izleme uygulamalarının olabilecekleri kadar iyi olmadığını hemen anlıyor. Apple ve Google tarafından sunulan bir çerçeve üzerine inşa edilen uygulamalar, Amerika Birleşik Devletleri’nde pek çok kişi tarafından kullanılmıyor ve virüsün yayılmasında büyük bir fark yaratmıyor gibi görünüyor.
Ancak Arizona Üniversitesi’nde evrimsel bir biyolog ve Arizona maruz kalma bildirimi uygulamasının arkasındaki ekibin danışmanı olan Masel, uygulamaları daha kullanışlı hale getirmenin yolları olduğunu düşünüyor. Geçen hafta meslektaşlarıyla birlikte yayınlanan bir makalede, olası bir iyileştirmenin ana hatlarını çizdi: uygulamaları, virüse maruz kalan kişilerin COVID-19’a yakalanma riskinin daha düşük olduğu durumları daha iyi tanıyacak şekilde ayarlayın. Ardından, tam 14 gün karantinaya almaları gerekmeyebilir.
“Bu teknolojinin olasılığı, şimdiye kadarki en iyi uygulamadan çok daha iyi” diyor.
ABD’de kullanılan uygulamaların çoğu, 15 dakikadan uzun süredir potansiyel olarak bulaşıcı olan biriyle aynı bölgede bulunan kişileri olası bir COVID-19 maruziyetine karşı uyarır. Bu, etkileşimin ne kadar riskli olduğunu anlamak için kaba bir ölçümdür ve uygulamadan gelen öneriler de benzer şekilde geniş olma eğilimindedir: insanları tecrit etmeye yönlendirirler.
Bu sürece daha fazla nüans eklemek mümkündür.
COVID-19’lu bir kişiye daha yakın veya doğrudan önündeki biri, birkaç adım geri ve yan birinden daha fazla virüs teneffüs eder. Uygulama, diğer bilgilerle (hasta kişinin etkileşimden önce ne kadar süre semptom gösterdiği veya maruz kalan kişinin semptom geliştirip geliştirmediği gibi) birlikte, maruz kalan kişinin ne kadar süre tecrit etmesi gerektiği konusunda daha spesifik önerilerde bulunabilir.
“Fikir, kişiselleştirilmiş halk sağlığıdır” diyor Masel. Etkileşimleri eşit derecede riskli olarak ele almak yerine, insanların bir etkileşimden COVID-19’a yakalanma risklerinin ne kadar ciddi olduğunu anlamalarına yardımcı olabilir. “O zaman, x. günde test yaptırmak ve y gününde evde kalmak gibi çok basit şeylere kadar bunu basitleştirme yeteneğine sahipsiniz” diyor.
Google ve Apple’ın maruz kalma bildirim sistemi çerçevesini oluşturma şekli bunu zorlaştırıyor, ancak imkansız değil, diyor Masel. Gizliliği koruyan çerçeve kullanılarak yapılabilir. Geliştiricilerin, hangi etkileşimlerin enfeksiyonla sonuçlanma olasılığının daha yüksek olduğunu bulmak için mevcut verilerin farklı öğelerini (Bluetooth okumaları ve birinin hasta olduğu süre gibi) birleştirmesi gerekir.
Kişiselleştirilmiş risk değerlendirmeleri ve öneriler sağlama maruz kalma bildirim uygulamalarının aslında geleneksel, manuel kişi takibinden daha uygun olabileceği bir şeydir.
Uygulamanın etkileşim riskini belirleme yeteneğini artırmak, aynı zamanda COVID-19’un yayılmasını yavaşlatmada daha etkili olmasını sağlayabilir. Nüfusun yaklaşık dörtte birinin bir maruz kalma bildirim uygulaması kullandığı Birleşik Krallık’ta, bir analiz, programın yüz binlerce hastalık vakasını önlediğini buldu. Avantajların çoğu, uygulamanın risk değerlendirme işlevine yükseltilmesinden sonraki birkaç ay içinde yoğunlaştı.
Masel, maruziyet bildirim teknolojisinin değişikliklerle birlikte pandemiden sonra bile faydalı olabileceğini düşünüyor. COVID-19 ortadan kalkmayacak ve salgının pandemi aşamasından sonra insanlar yine de ona hasta olacak. Masel, aktif bir pandemi dışında, uygulamalar bir virüse maruz kalan insanlardan izole olmalarını istemeyebilir – belki de insanları sadece test yaptırmaya veya tedavilere yönlendirmeye teşvik edebilir, diyor Masel.
Ancak teknolojiyi yerinde tutma kararı bir halk sağlığı kararı değil. Google ve Apple, geçen yıl pandemi sona erdikten sonra maruziyet bildirim programını kapatmayı planladıklarını ve halk sağlığı görevlilerinin kaynağını kestiğini söyledi. Masel bunun onların kararı olmaması gerektiğini söylüyor. “Bu karar neden Apple’ın?” diyor.
Kararların tembel olduğunu veya görüşlerimin tek görüş olduğunu söylemiyorum, ancak bunun karar verme süreci olması gerektiğini düşünmüyorum.”
Bunun yerine, uzmanların sistemi daha iyi hale getirmenin yollarını bulması gerektiğini söylüyor. Masel, Birleşik Krallık uygulamasının arkasındaki ekibin bile, aceleyle oluşturulduğu için kendisini mümkün olan en iyi işi yaptığını düşünmediğini söylüyor. Alımı nasıl artıracağımıza, daha iyi risk değerlendirmesi yapmaya ve kullanıcı arayüzleri tasarlamaya dair dersler almalıydık – her yönden gelişebiliriz.”
.
