基于蓝牙低能耗测量的SARS-CoV-2传播风险估计
定量方法
2020-04-27 v1 机器学习
种群与进化
应用统计
机器学习
摘要
基于蓝牙低能耗(BLE)的数字接触追踪方法有望高效遏制和延缓诸如当前SARS-CoV-2大流行等传染病的暴发。在这项工作中，我们提出一种新颖的基于机器学习的方法，以可靠地检测出那些在近距离接触足够长时间而处于感染风险中的受试者。我们的研究是一个重要的概念验证，将有助于旨在减缓COVID-19快速传播的流行病学政策组合。
引用
@article{arxiv.2004.11841,
title = {Risk Estimation of SARS-CoV-2 Transmission from Bluetooth Low Energy Measurements},
author = {Felix Sattler and Jackie Ma and Patrick Wagner and David Neumann and Markus Wenzel and Ralf Schäfer and Wojciech Samek and Klaus-Robert Müller and Thomas Wiegand},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.11841},
year = {2020}
}