Ученые: мобильные приложения по отслеживанию контактов помогают снизить количество больных ковидом
С начала пандемии десятки стран разработали мобильные приложения, чтобы помочь идентифицировать больных ковидом людей и остановить передачу вируса. Ученые получают все больше доказательств, что такие программы помогают предотвратить заражение и являются полезными средствами здравоохранения.
Фото Depositphotos.com
Изначально было сложно делать выводы о том, насколько эти приложения эффективны, потому что большинство из них, согласно правилам конфиденциальности, ограничивает количество данных, которые могут собираться с пользователя. Однако последние исследования показали эффективность таких программ.
Приложения устанавливаются на смартфоны, а затем Bluetooth отслеживает, когда его пользователи находятся на расстоянии менее 2 метров в течение более 15 минут. Потом пользователи приложения получают сообщение, когда кто-то, с кем они вступали в контакт, имеет положительный тест на ковид. Это способствует предотвращению инфекции, так как пользователь может в таком случае пойти на карантин или сделать тест.
9 февраля британские исследователи опубликовали результаты работы приложения от Национальной службы здравоохранения( NHS), что в Великобритании. Согласно публикации, приложение обнаруживает вдвое больше тех, с кем контактировал инфицированный, чем это возможно сделать через опрос и другие традиционные методы, сообщает издание Nature.
Исследователи подсчитали, что в период между октябрем и декабрем прошлого года приложение, вероятно, помогло предотвратить более 224 тысячи заражений. Подобные программы показали хороший результат и в других странах, например в Испании и Швейцарии.
Однако ученые нашли препятствия для эффективной работы приложений, среди которых несовершенное взаимодействие программы с местной системой здравоохранения. Например, в Швейцарии пользователи программы SwissCovid, у которых был обнаружен ковид, получают от медработника код, который они должны ввести в программу, чтобы предупредить о ковиде свои близкие контакты. Во время второй волны пандемии в конце 2020 года врачи имели не так много времени, чтобы заниматься генерацией этих кодов.
Джоанна Мейзел, биолог из Аризонского университета, считает, что работу подобных приложений можно улучшить, если они будут высчитывать риск возможного заражения. По ее мнению, этот риск можно определять по тому, насколько легко передается тот или иной штамм ковида, который выявлен у человека, а также по тому, где произошло потенциальное заражение — на улице или в помещении.
