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COVID-19パンデミック緩和のためのソフトウェアにはさまざまな形があります。接触追跡や感染リスクの通知のためのモバイルアプリ、ワクチンパスポート、ロックダウンやソーシャルディスタンシングの実現やその効果の向上のためのソフトウェア、関連情報サービスの作成のためのWebソフトウェア、研究開発ソフトウェアなどが含まれます。共通の問題は、相互運用可能なアプリが少なく、効果が低下していることです。
接触者追跡
COVID-19 アプリには、 COVID-19 パンデミック中に展開されたデジタル接触追跡(つまり、感染者と接触した可能性のある人物 (「接触者」) を特定するプロセス)用のモバイル ソフトウェア アプリケーションが含まれます。
いくつかの地域や管轄区域では政府の公式支援を受け、多数の追跡アプリケーションが開発または提案されています。接触追跡アプリを構築するためのフレームワークもいくつか開発されています。特にアプリユーザーの地理的位置を追跡するシステムについては、プライバシーに関する懸念が提起されています。
あまり目立たない代替案としては、Bluetooth信号を利用して、ユーザーの他の携帯電話との距離を記録する方法があります。（Bluetooth技術は、携帯電話の位置追跡に使用されています。）2020年4月10日、GoogleとAppleは共同で、このようなBluetoothベースのアプリをサポートする機能をAndroidおよびiOS オペレーティングシステムに直接統合すると発表しました。インドのCOVID-19追跡アプリAarogya Setuは、リリース後13日間で5000万人のユーザーを獲得し、ポケモンGOを抜いて世界で最も急速に成長しているアプリとなりました。（記事全文...）
デザイン
設計上の決定はプライバシー、データストレージ、セキュリティなどの問題に関係します。アプリは一般的に相互運用性がありません。[1] [2]
使用
一般の人々の自発的な使用は効果がなかった。[3] [4] [5]機能不足とバグにより有用性はさらに低下した。[6]
一部のアプリには、フィットネスセンターなどの公共施設に入る際に曝露通知を有効にする「チェックイン」機能が搭載されている。[7]その一例は、匿名性とクラウドソーシングによるチェックインが必須かどうかの情報を活用して、曝露した可能性のあるユーザーに警告するWe-Careプロジェクトである。[8] [9] [10]
デジタル予防接種証明書
デジタルワクチンパスポートとワクチン接種証明書は、ワクチン接種状況を確認するためのソフトウェアを使用します。[4]
このような証明書は、飛行機、コンサート会場、ヘルスクラブなどのイベント、建物、サービスへのアクセスを規制したり[4]、国境を越えた旅行を規制したりするために使用されました。[11]
ハードル
ワクチンの配布が管轄区域間で不均等であることを考えると、ワクチン接種状況の証明に基づいて特権を付与することは、ワクチンへのアクセスが容易な人がその特権に不公平にアクセスすることを意味します。[12]ワクチン接種状況がデジタル技術を使用してのみ検証可能である場合、その技術を持たない人は、ワクチン接種を受けてもアクセスできなくなる可能性があります。このような特権付与のメカニズムは、不平等を悪化させ、[13]意図的な感染または伝播のリスクを高め、[11] [14]ワクチン接種状況に基づいて行動を制限するための公衆衛生上の正当性は、ワクチンが伝播を阻止しないため、パンデミックの過程であまり頻繁ではありません。
デザイン
相互運用可能なソリューションを開発しているチームもありますが、これは一般的ではありません。[4] [15]政府はデータ主権について懸念を表明しています。[16]
WHOは「COVID-19ワクチンやその他の予防接種をサポートするデジタルスマートワクチン証明書の共通アーキテクチャの標準を確立することに焦点を当てた作業部会」を設立した。[13] [17]
Linux Foundation Public Health （LFPH）が主催するCOVID-19認証情報イニシアチブは、オープンスタンダードの検証可能認証情報（VC）に基づいて、プライバシー保護、改ざん防止、検証可能な認証情報プロジェクトの開発と展開に取り組む世界的なイニシアチブです。[18] [19] [14]
ローリン・ワイシンガーは、このようなソフトウェアは完全に無料でオープンソース であること、概念と設計を明確にすること、セキュリティ専門家によるテストを受けること、収集されたデータとその使用方法を説明し、信頼を築くことが重要であると主張した。[20]ジェニー・ワンガーは、このようなソフトウェアはオープンソースであることが不可欠であると主張した。[21]ジェイ・スタンリーはこの考えを支持し、「透明性、プライバシー、またはユーザー制御に適さないアーキテクチャ」は将来の認証システムに「悪い基準」を設定する可能性があると警告した。[22]
ウェブサイト
ウェブダッシュボード[23] [24]はパンデミックの状況を追跡するために広く使用されています。[要出典]
Scholia には SARS-CoV-2 (Q82069695) のプロファイルがあります。
ウィキメディアプロジェクトScholiaは、特定のコロナウイルスタンパク質に関する文献など、ウィキデータのデータに関するグラフィカルインターフェースを提供し、研究、研究分析、データの相互運用性、アプリケーション、更新、データマイニングを支援します。 [25] [26]
オンラインアーキビストのグループが、オープンアクセスのPHPおよびLinuxベースのシャドウライブラリ Sci-Hubを使用して、コロナウイルスに関する5000件以上の論文のアーカイブを作成しました。アーカイブをオープンアクセスにすることは現在違法です。[27] Sci-Hubは、ほとんどの科学的なパンデミック出版物に無料でフルアクセスを提供しています。[要出典]
ケンブリッジ大学出版局[28]、学術出版・学術資源連合のヨーロッパ支部[29]、 ランセット[ 30 ] 、ジョン・ワイリー・アンド・サンズ[31]、シュプリンガー・ネイチャー[32]など、複数の科学出版社がオープンアクセスポータルを作成しました。
医師でありオープンアクセスの提唱者であるジョシュ・ファーカス氏は、EMCritが主催する集中治療医学に関する電子書籍にCOVID-19治療に関する章を追加しました。[33]
医療ソフトウェア
GNU ヘルス
オープンソースのQt- [34] [35]およびGTKベースのGNU Healthは、パンデミック時に使用するためのさまざまなデフォルト機能を提供します。[24]これにより、関係者は、特定の目的のための個別のプログラムではなく、単一の統合プログラムに力を注ぐことができます。既存の機能には、臨床情報を利用できるようにし、グローバルに一意の「Person Universal ID」を介してどの医療機関でも更新する方法が含まれています。これには、ラボテストのテンプレートと機能、デジタル署名、暗号化が含まれます。[36]
ワクチン接種管理
ソフトウェアはコールドチェーンの検証を含むワクチン配布の管理やワクチン接種イベントの記録に役立ちます。[37]
スクリーニング
中国では、ウェブ技術を利用して個人を適切なリソースに誘導した。赤外線サーモグラフィーは発熱者の検出に使用されている。[38]機械学習は診断とリスク予測に使用されている。[38]
隔離
電子監視は隔離遵守を管理するために使用されてきた。さらに、さまざまなソフトウェア設計が市民の自由を脅かし、プライバシーを侵害する可能性がある。[38]中国は、携帯電話のアプリを通じて個人に隔離が必要かどうか、またどのくらいの期間隔離する必要があるかを通知し、当局には遵守状況を通知している。[39]
ゲノムデータ
Nextstrainは、ウイルスの進化などに関する病原体のゲノムデータのためのオープンソース プラットフォームであり、新しい変異体に関する研究に使用されました。
ワクチン製造
ソフトウェアはワクチン関連データの漏洩や産業スパイに利用されてきた。 [40] 機械学習はワクチン製造の生産性向上に応用されてきた。[41]
モデリング
SARS-CoV-2のソフトウェアモデルとシミュレーション（拡散[42] 、[機能的メカニズムと特性[43] 、 [44]、[42]潜在的治療法の有効性[44] 、 [42] 感染リスク、ワクチン接種のモデリング/モニタリング、（計算流体力学、計算疫学、計算生物学/計算システム生物学）が政府、大学、企業によって開発されました。
モデリングソフトウェアや関連ソフトウェアは、環境や経済への影響を評価するためにも使用されます。
分散コンピューティング
ボランティアの 分散コンピューティングプロジェクトFolding@homeは、タンパク質の折り畳みをシミュレートします。これは医療研究に使用されました。2020年3月には、世界で初めて1エクサFLOPSに到達したシステムとなり[45] [46] [47] 、2020年4月13日までに約2.43 x86エクサFLOPSに達しました。これは、当時最速のスーパーコンピューターであったSummitの数倍の速度です。 [48]
その月、Rosetta@homeがこの取り組みに加わった。研究者らは、Rosetta@homeによって「実験室で測定される数週間前に、重要なコロナウイルスタンパク質の原子レベルの構造を正確に予測する」ことが可能になったと発表した。[49]
2020年5月、スクリプス研究所とIBMのワールドコミュニティグリッドの間で、OpenPandemics-COVID-19パートナーシップが開始されました。このパートナーシップは、分散コンピューティングプロジェクトであり、「[接続された家庭用PCの]バックグラウンドでシミュレーション実験を自動的に実行し、特定の化合物がCOVID-19の潜在的な治療薬として有効かどうかを予測するのに役立ちます。」[50]
医薬品の再利用研究と医薬品開発
サミットや富岳などのスーパーコンピュータは、すでに承認されている医薬品のデータを使ってシミュレーションを実行し、潜在的な治療法を探索するために使用されてきた。[51] [52] [53] [42] [44]スーパーコンピュータコンソーシアムの初期の例として、次の2つが挙げられます。
- 米国エネルギー省、国立科学財団、NASA、産業界、9つの大学がリソースをプールし、 IBMのスーパーコンピューターと、ヒューレット・パッカード・エンタープライズ、アマゾン、マイクロソフト、グーグルのクラウドコンピューティングリソースを組み合わせて、創薬に取り組みました。 [54] [55] COVID-19高性能コンピューティングコンソーシアムは、病気の拡散を予測し、ワクチンをモデル化し、何千もの化合物をスクリーニングしようとしました。 [54] [55]コンソーシアムは、2020年5月までに437ペタFLOPSの計算能力を使用しました。 [56]
- C3.aiデジタルトランスフォーメーション研究所は、マイクロソフト、6つの大学（MITを含む）、イリノイ州の国立スーパーコンピュータ応用センターの追加のコンソーシアムであり、人工知能ソフトウェア会社C3.aiの支援の下で活動し、新薬の発見、医療プロトコルの開発、公衆衛生戦略の改善に向けてスーパーコンピュータのリソースをプールし、同様の目的のために助成金を授与しました。[57] [58]
参照
- コンピューティングのタイムライン 2020年から現在
- パンデミック予防 § 監視とマッピング
- COVID-19監視
- チームワーク
- 情報管理
- オープンソース人工呼吸器
- バイオインフォマティクス
- COVID-19パンデミックが科学技術に与える影響#コンピューティングと機械学習の研究と市民科学
- COVID-19の公衆衛生上の緩和 § 情報技術
- テクノロジー政策
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参考文献
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