Một mô hình mới sử dụng dữ liệu điện thoại giúp các nhà hàng theo dõi và ngăn chặn nguy cơ lây nhiễm COVID-19.

Trong thời kỳ đại dịch COVID-19, không gian trong nhà, đặc biệt là những không gian nhỏ và đông đúc, thường có nguy cơ lây nhiễm cao hơn không gian ngoài trời, vì khó có thể giữ khoảng cách giữa mọi người và ít thông gió hơn.

Trong đó, nhà hàng được xem là một trong những nơi dễ lây nhiễm COVID-19 nhất. Theo nghiên cứu của Nature, nhà hàng có nguy cơ lây nhiễm cao gấp bốn lần so với phòng tập gym. Vì vậy, để phòng tránh sự lây lan của dịch bệnh, một giải pháp mới đã ra đời, giúp giới hạn số lượng người được phép vào trong nhà hàng.

Giải pháp được phát triển bởi nhóm các nhà dịch tễ học, nhà khoa học máy tính và nhà khoa học xã hội từ đại học Stanford và Northwestern. Dựa trên dữ liệu điện thoại của 100 triệu người dùng tại 10 thành phố lớn nhất ở Mỹ, các nhà khoa học có thể thu thập thông tin di chuyển của người dùng giữa các địa điểm phổ biến như phòng tập gym, siêu thị, nhà hàng và khu vực thờ cúng, cầu nguyện, từ đó dự đoán những nơi có nguy cơ lây nhiễm cao.

Dữ liệu trên được cung cấp bởi SafeGraph, một công ty tổng hợp dữ liệu vị trí ẩn danh từ các ứng dụng điện thoại thông minh. Dữ liệu được thu thập từ ngày 1 /3 đến ngày 1/5/2020.

Kết quả dự đoán dựa trên ba chỉ số: diện tích của địa điểm, khoảng thời gian mọi người ở lại tại điểm đó, và số người có khả năng lây nhiễm. Cuối cùng, các nhà khoa học so sánh số ca nhiễm dự đoán từ mô hình với số ca nhiễm chính thức được ghi nhận trong cùng khoảng thời gian. Kết quả nhận được khá khả quan, khi mô hình mới có thể dự đoán chính xác các trường hợp thực tế.

Sau nhiều lần mô phỏng kịch bản bằng mô hình, các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng các nhà hàng cắt giảm 20% ​​công suất có thể giảm thiểu được 80% nguy cơ lây nhiễm. Nghiên cứu cho thấy chỉ 10% các địa điểm chiếm 85% các ca nhiễm bệnh ở Chicago với các sự kiện siêu lây nhiễm. Điều này cho thấy cắt giảm công suất hoạt động có thể ngăn chặn đáng kể tốc độ lây lan, đồng thời cho phép các nhà hàng duy trì hoạt động. Những giới hạn này hầu như chỉ ảnh hưởng đến lượt khách hàng ghé thăm trong giờ cao điểm, vì vậy, trung bình các nhà hàng sẽ mất khoảng 42% khách hàng. Bên cạnh đó, các biện pháp như đeo khẩu trang và giãn cách xã hội cũng là biện pháp giúp đảm bảo an toàn khi các nhà hàng mở cửa lại trong thời kỳ dịch bệnh.

Jure Leskovec, phó giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Stanford tham gia vào bài báo cho biết: “Chúng tôi muốn nhấn mạnh rằng đây không phải là giải pháp duy nhất, hiện còn rất nhiều các giải pháp khác nhau tuỳ thuộc vào từng địa điểm khác nhau. Chúng tôi chỉ mong muốn đưa ra một công cụ hữu ích giúp các nhà hoạch định chính sách ứng phó với đại dịch.”

Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng lý giải nguyên nhân tại sao nguy cơ bị lây nhiễm và tử vong do Covid-19 có liên quan đến sắc tộc và tình hình kinh tế xã hội. Đầu tiên, tại các các khu vực có ít người da trắng và thu nhập trung bình thấp, người dân không thể làm việc tại nhà, phải di chuyển nhiều, từ đó có nguy cơ lây nhiễm cao hơn. Không chỉ vậy, những nơi này đông dân cư hơn, càng gia tăng nguy cơ lây nhiễm. Các cửa hàng, siêu thị tại khu vực này thường chật kín khách, người bán phải nán lại lâu hơn, khiến nguy cơ tăng lên gấp đôi.

Ngoài những ưu điểm vượt trội, cắt giảm công suất còn một vài hạn chế nhất định. Về kinh tế, giải pháp này không khả thi, có thể làm giảm lợi nhuận của các nhà hàng. Vì vậy, để giải quyết vấn đề này, chính phủ cần đưa ra các gói hỗ trợ, giúp doanh nghiệp kinh doanh dịch vụ nhà hàng duy trì hoạt động với số lượng khách hàng hạn chế, hoặc cần tìm ra một giải pháp tối ưu hơn, vừa mang lại hiệu kinh tế vừa đảm bảo an toàn trong thời kỳ dịch bệnh.

Theo Technology Review

Tin liên quan: