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Rastreo de Contactos y Detección de COVID-19 Basado en Tecnología Blockchain

Autores: Torky, Mohamed; Goda, Essam; Snasel, Vaclav; Hassanien, Aboul Ella

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Rastreo de Contactos y Detección de COVID-19 Basado en Tecnología Blockchain


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Lucha
Pandemia de COVID-19
Gobiernos
Sistema basado en blockchain
CCTS
Detección de infecciones

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La lucha contra la pandemia de COVID-19 todavía implica muchas luchas y desafíos. El mayor desafío que la mayoría de los gobiernos enfrenta actualmente es la falta de un mecanismo preciso, exacto y automatizado para detectar y rastrear nuevos casos de COVID-19. En respuesta a este desafío, este estudio propone el primer sistema basado en blockchain, llamado sistema de rastreo de contactos de COVID-19 (CCTS), para verificar, rastrear y detectar nuevos casos de COVID-19. El sistema propuesto consta de cuatro componentes integrados: un subsistema de verificación de infecciones, un subsistema de vigilancia masiva, una aplicación móvil P2P y una plataforma blockchain para gestionar todas las transacciones entre los tres modelos de subsistemas. Para investigar el rendimiento del sistema propuesto, se ha simulado y probado el CCTS contra un conjunto de datos creado que consiste en 300 casos confirmados y 2539 contactos. Basado en las métricas de la matriz de confusión (es decir, recuperación, precisión, exactitud y puntuación F1), los resultados de la evaluación de detección demostraron que el sistema basado en blockchain propuesto logró un promedio de exactitud del 75.79% y una tasa de descubrimiento falso (FDR) de 0.004 al reconocer a personas en contacto con pacientes de COVID-19 dentro de dos áreas diferentes de infección cubiertas por GPS. Además, los resultados de la simulación también demostraron el éxito del sistema propuesto en realizar autoevaluaciones de probabilidades de infección y enviar y recibir alertas de infección en comunicaciones P2P en multitudes de personas por parte de los usuarios. Los resultados de la probabilidad de infección se han calculado utilizando la técnica de función de distribución binomial. Este resultado puede considerarse único en comparación con otros sistemas similares en la literatura. El nuevo sistema podría apoyar a los gobiernos, autoridades de salud y ciudadanos en la toma de decisiones críticas respecto a la detección, predicción, rastreo y evitación del brote de COVID-19. Además, la funcionalidad del CCTS propuesto puede adaptarse para trabajar contra cualquier otra pandemia similar en el futuro.

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