MMAug, 2021

个人设备用于接触者追踪：智能手机和可穿戴设备在抗击新冠肺炎方面发挥作用

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TL;DR本文评述数字接触追踪的三个部件 —— 个人设备、网络技术和传感特征，在基于智能手机和可穿戴设备进行接触追踪的情境下的应用，探讨中心化和去中心化的网络方法、以及利用智能手机和可穿戴设备上的传感特征来检测用户之间的接触风险并对两种设备的接近距离检测性能进行实验比较。
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发现论文，激发创造
  • COVID-19 和智能手机：基于 BLE 的智能接触追踪

    本论文提出了一种智能接触追踪系统，使用智能手机的蓝牙低功耗信号和机器学习分类器来准确快速地确定接触人员，并保障用户匿名，使用其社交距离规则并进行实时警报。

    May, 2020

  • COVI 白皮书

    介绍了一个在加拿大开发的名为 “COVI” 的基于移动应用、利用点对点技术实现的新冠肺炎病毒接触者跟踪与风险意识软件，该软件采用机器学习技术辅助个性化提供病毒感染风险意识，且符合隐私保护标准。

    May, 2020

  • COVID-19 接触追踪移动应用程序：隐私考虑和相关权衡

    本文分析了新型传染病疫情期间手机应用程序如 TraceTogether 等的隐私权问题，并提出了一些如何改善隐私问题而不降低公共卫生效果的方法。我们希望在编写本文时，确保隐私权是围绕移动接触追踪应用程序的讨论的核心特征，并鼓励社区努力开发具有更强的隐私保护的替代解决方案。

    Mar, 2020

  • 数字接触追踪的机器学习方法：TC4TL 挑战

    本研究探讨使用机器学习方法及蓝牙低功耗技术，通过对移动设备的传感数据和元数据分析距离，以改善传统手动接触追踪实践，达到防控传染病的目的。实验结果表明，使用 TableNet 结构和特征工程，可以显著提高模型性能，使得 nDCF 总得分从 2.08 下降到 0.21。

    Mar, 2022

  • 去中心化隐私保护接触追踪

    该研究介绍了一种名为 DP3T 的系统，该系统可用于安全、隐私地进行大规模的近距离追踪。该系统通过智能手机应用程序，帮助用户匿名地记录接近其的其他智能手机的随机 ID，以确保保密性和数据保护，并在 COVID-19 患者上传其 ID 后，通知所有接触过该患者的智能手机用户。

    May, 2020

  • WiFiTrace: 使用被动 WiFi 传感进行基于网络的传染病接触追踪

    通过 WiFi 传感器实现无需客户端参与的网络中心式接触者追踪，使用图算法提升传统方法的效率，基于实验验证其可行性和有效性。

    May, 2020

  • 接触追踪中的视角翻转

    提出了一种全新的接触追踪范例，基于网络理论的力量，通过向周围人告知传染源与自己之间的距离，从而激发每个人自我保护的本能，提高社交附近感染的注意，减少病毒传播。该系统通过引入行为变革协调问题的解决方案，以极低的采纳阈值实现了用户视角的关键质量体现，并具有更强的加速计划实现更广泛采纳的自然动力和更有效的预警能力。

    Oct, 2020

  • 使用概率性接触追踪在疫情控制中的有效性：超级传播者与传播路径重建的作用

    通过集成概率技术进行风险评估，在 COVID-19 疫情的控制和流行扩展阶段，使用口罩和系统性实施的接触追踪策略可能是一种有效且社会影响较小的替代方案。研究发现，概率接触追踪技术在捕获病原体扩散的逆向传播和超级传播事件方面表现出显著的功效。

    Dec, 2023

  • 接近感应：建模和理解嘈杂的 RSSI-BLE 信号和其他移动传感器数据，用于数字接触追踪

    为了有效地进行数字化接触追踪，我们提出了一种新的系统，通过蓝牙低功耗信号和其他设备传感器（加速计、磁力计、陀螺仪）的联合模型来估计成对个体接近度，并探索多种方法来解释传感器数据流以及使用多种统计和深度学习方法来学习传感接近度的表示，并报告规范化决策成本函数（nDCF）度量值，分析各种输入信号的差异影响，并讨论相关挑战。

    Sep, 2020

  • 利用可穿戴的近距离传感器估计医院病房内潜在的感染传播途径

    病人、医护人员之间的接触模式是医院感染传播的重要途径，此研究利用可穿戴传感器监测接触事件，发现不同时间段医患接触次数和持续时间的差异，部分医护人员的接触次数较多，这些数据可为感染疾病传播模式的数学模型提供关键信息，推进制定有效的预防策略。

    Sep, 2013