感染风险评分：基于人际接触识别感染传播风险
计算机与社会
2020-09-29 v1
摘要
为管控 COVID-19 等全球大流行的蔓延，已应用了多种方法，其成效不一。鉴于大流行带来的大规模社会经济影响及持续时间延长，不仅要管控疾病传播，还需在加速恢复社会经济生活的措施上加大力度。因此，识别高风险情境并在发现时尽早行动十分重要。尽管已开发大量移动应用，但其目的在于获取可用于接触者追踪的信息，而非评估社交情境的风险。本文提出一种感染风险评分，用于估计由人际接触引发的感染风险。利用真实世界人际接触数据集，我们表明所提风险评分能够 realistic 地估计人群中的风险水平。我们还描述了所提感染风险评分在智能手机上的实现方式。最后，我们确定了可利用该风险评分最小化感染传播的代表性用例。
引用
@article{arxiv.2009.12588,
title = {Infection Risk Score: Identifying the risk of infection propagation based on human contact},
author = {Rachit Agarwal and Abhik Banerjee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.12588},
year = {2020}
}
备注
Submitted to 1st ACM SIGSPATIAL International Workshop on Modeling and Understanding the Spread of COVID-19