[论文解读] Internet of Everything enabled solution for COVID-19, its new variants and future pandemics: Framework, Challenges, and Research Directions

Sunder Ali Khowaja, Parus Khuwaja+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 2, 2021

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 36被引用 5

一句话总结

本文提出CORFIE，一种基于万物互联（IoE）的统一框架，整合可穿戴设备与移动传感器，以自动化关键公共卫生实践——体格监测、卫生习惯、免疫力支持、心理健康及接触者追踪，提供一种可扩展、主动的解决方案，以减轻SARS-CoV-2及其变异株导致的新冠疫情，直至疫苗广泛有效。

ABSTRACT

After affecting the world in unexpected ways, COVID-19 has started mutating which is evident with the insurgence of its new variants. The governments, hospitals, schools, industries, and humans, in general, are looking for a potential solution in the vaccine which will eventually be available but its timeline for eradicating the virus is yet unknown. Several researchers have encouraged and recommended the use of good practices such as physical healthcare monitoring, immunity-boosting, personal hygiene, mental healthcare, and contact tracing for slowing down the spread of the virus. In this article, we propose the use of wearable/mobile sensors integrated with the Internet of Everything to cover the spectrum of good practices in an automated manner. We present hypothetical frameworks for each of the good practice modules and propose the COvid-19 Resistance Framework using the Internet of Everything (CORFIE) to tie all the individual modules in a unified architecture. We envision that CORFIE would be influential in assisting people with the new normal for current and future pandemics as well as instrumental in halting the economic losses, respectively. We also provide potential challenges and their probable solutions in compliance with the proposed CORFIE.

研究动机与目标

• 为应对SARS-CoV-2及其变异株疫苗部署过程中的长期不确定性与延迟，提出一种实时、自动化的健康监测与预防系统。
• 将多种公共卫生实践——体格健康监测、个人卫生、免疫力增强、心理健康及接触者追踪——整合进一个统一、连贯的IoE架构中。
• 缓解与疫情响应系统中数据收集、同意机制及技术采纳相关的社会、法律与技术挑战。
• 基于可穿戴设备与移动传感器技术，提出一种可扩展、保护隐私且具备互操作性的疫情响应系统的研究路线图。

提出的方法

• 设计五个核心模块的假设性IoE增强型框架：体格健康监测、个人卫生与免疫力增强、心理健康、接触者追踪及数据整合。
• 提出使用万物互联（CORFIE）作为统一架构，将所有模块整合为一个统一、可互操作的系统。
• 利用可穿戴设备与移动传感器，实现对生命体征、行为模式及环境暴露的持续、自动化监测。
• 集成实时数据处理与警报系统，以支持在个体与人群层面实现早期发现与预防性干预。
• 通过自愿数据共享模式、与政府及雇主的合作，以及与监管标准保持一致，解决隐私与法律问题。
• 概述技术与社会层面的研究方向，包括系统可扩展性、电池效率，以及在基于代理的仿真与Android应用开发中实现伦理化数据使用。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何将可穿戴设备与移动传感器整合进统一的IoE框架中，以在疫情期间自动化并增强关键公共卫生实践？
• RQ2 在部署大规模IoE驱动的疫情监测系统时，面临的主要技术、法律与社会挑战是什么？如何加以缓解？
• RQ3 像CORFIE这样的IoE系统在广泛疫苗接种前，能在多大程度上减少病毒传播并支持个体与公共健康结果？
• RQ4 在不损害系统有效性的前提下，如何确保实时健康监测系统中的数据隐私、同意机制与监管合规性？
• RQ5 采用标准化、可扩展的IoE框架用于未来疫情准备，其潜在经济与社会收益是什么？

主要发现

• CORFIE框架提供了一个全面、集成的架构，利用IoE技术统一整合体格健康监测、卫生习惯、免疫力支持、心理健康追踪及接触者追踪。
• 本文识别出若干关键挑战，包括数据隐私、非自愿数据收集的法律影响、技术接受度，以及对5G等新技术的社会阴谋论。
• 潜在解决方案包括与雇主和政府合作的自愿数据共享计划、制定标准化监管指南，以及通过公众教育提升技术接受度。
• 作者建议基于CORFIE开发一款Android应用，以演示系统功能，同时通过伦理化数据处理方式最大限度降低法律风险。
• 计划开展基于代理的仿真，以评估大规模部署CORFIE在减少疫情相关经济损失方面的经济收益。
• 本研究强调，尽管疫苗仍至关重要，但自动化、基于传感器的系统可显著减缓病毒传播，并在疫苗广泛可用且对新变异株有效之前，为公共卫生提供有力支持。