原文来自《健康学人》
牛津大学的大数据研究中心针对疫情防控的研究显示(Bonsall, Parker, Fraser),接近半数(46%)的新冠传染发生在无症状时期,而目前大多数确诊是有症状的检测, 然后再对患者的行踪进行回溯。
然而,由于病毒极强的传染性,有症状之后进行被动追踪终将落后于病毒的传播速度,且医疗资源,包括检测及人力资源的分配问题,均无法满足被动追踪的要求,使得防疫工作始终落于病毒传播的下风。这些问题对于一些中低收入、医疗水平欠发达国家尤甚。
目前,人们对新冠病毒的认识有限,最为有效的防疫手段就是加强检测并隔离。疫情的发展带动着防疫检测手段的开发升级,其中,大数据驱动的智能软件应用更是襄助主力。二月中旬,中国在各地积极落实“健康码”技术,但这一技术迟迟未在欧美推广,这背后的原因究竟是数字化科技发展略显蹒跚?还是伦理价值观的背景差异?
“健康码”应用技术的工作原理很简单:从用户角度来说,找到需要的健康码程序后,根据提示录入分享个人健康信息,之后系统会自动显示健康码结果。同时根据用户分享的位置信息,一旦有人发现被感染,手机会自动提醒最近在该患者接触范围内的人群,并根据距离等因素划分风险等级,建议存在感染风险的人自我隔离(如下图1)。
健康码按风险程度分为绿、黄、红三种,绿色风险最低,红色最高。“健康码”政策非强制,但从社区到工作场所及所有公共区域,都需要民众出示代表健康的绿色码才允许进出。
图源:Quantifying dynamics of SARS-CoV-2 transmission suggests that epidemic control and avoidance is feasible through instantaneous digital contact tracing
牛津大学大数据研究中心的研究表示,通过这样的方式追踪病毒有望建立“群体保护”。
该举措有一定的局限性,比如,对于已经存在大量患者或已形成社区传播的地区意义不大,且人流聚集的区域如学校、医院等无法按照设计路径进行防控,否则将会影响正常的工作运作。但总体来说,对防疫工作的主动性调整仍有积极意义。
“健康码“技术的早期协助开发者阿里巴巴集团蚂蚁金服的发言人表示,“我们不掌握任何健康码相关数据”,具体评测标准和信息均为政府