新冠疫情中个人数据能起到什么作用,利用这些数据进行监控的同时还要考虑什么。本期里,德罗斯滕教授与为德国疾控中心罗伯特―科赫研究所进行流行病学数学模型建造的布罗克曼教授共同回答了这个问题。
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新冠动态/第三十期/2020-04-08
科琳娜·亨尼格 (Korinna Hennig)/播客主持人(简称:主持人)
克里斯蒂安·德罗斯滕 (Christian Drosten)/病毒学教授
迪克·布罗克曼(Dirk Brockmann)/洪堡大学物理学教授
主持人: 今天的播客与往常有些不同。这回不再是德罗斯滕教授一个人,我们还邀请了另一位客人加入我们:柏林洪堡大学物理学教授迪克·布罗克曼(Dirk Brockmann)。布罗克曼教授同时作为流行病学数学模型构建师为罗伯特―科赫研究所工作。在目前新冠大流行的背景下,他开发了计算和预测的数学模型。他可以告诉我们很多关于App各种数据是如何使用的,包括数据捐赠原则。您好,布罗克曼先生!
布罗克曼: 您好。
主持人:这里必须先解释一下。现在,我正在汉堡,我们NDR的播客播送间里。您们两位一起坐在德罗斯滕教授在柏林的办公室,通过App连接过来。现在这个时候,两个人在工作中还能见到对方真人,已经是相当罕见了。在开始正题之前先简单地问一下:这是一个什么样的场景?您们有没有经历过一些在私人会客厅里举行的亮丽的视频会议?开会时所有人都能看见,即使是董事会成员都在为幼儿的照料,还有为在家上学的孩子而挣扎?
德罗斯滕: 是啊,是啊,当然!我们俩都这样。至少对我来说,一直都有视频会议。从中经常会认识对方的孩子们,看到他们在画面里乱窜,还有他们的宠物。当然,这种会议注意力的集中程度也就能达到个中等水平。但我觉得这是个多加练习的好机会。也许下一步我们就会有更好的技术标准。这样一来,在这种会议上就不会有那么多的生涩感。而且,那些关于减少航空旅行的争论都在这个时候同时出现了。我认为会有一个变化,我对此表示欢迎。
主持人: 下面进入我们今天的话题。布罗克曼先生,您多年来一直在为罗伯特―科赫研究所做流行病学模型计算工作,包括非典和猪流感。最近,您评估了与控制新冠病毒措施有关的4600万匿名手机用户的移动数据。您在数据里看什么?什么样的流动性与之相关?德国人的行为方式发生了怎样的变化?
布罗克曼: 我们出于两个原因分析这些移动数据。首先,国内人员的流动数据,它对建立量化模型的基础非常重要。换句话说,如果我们要预测或描述这种大流行如何发展,就是要描述它的动态,那么,流动性是一个非常重要的方面。因为它可以用来描述疾病如何从一个地方传到另一个地方。第二个原因,我们可以用这些数据,可以说,我们是每天分析这些数据,来测量流动行为的改变有多强烈。以3月份为例,与3月初相比,在3月的最后几周,流动性大致下降了40%。这当然非常重要,因为措施对动态的发展产生了影响。由此,可以用它来估计,人们在多大程度上改变了他们的行为方式。
主持人: 这些数据都是匿名收集的。您自己用了一张漂亮的图片,看起来您好像是站在桥上数下面通过的汽车。就是说,没有建立个人档案。这也是很多人最大的恐惧,他们不愿意把自己的数据交给陌生人。德罗斯滕先生,如果这些数据只是这么粗略地收集下来,病毒学家和流行病学家能用它们来干什么?
德罗斯滕: 有可能从这些移动数据里看出,病毒现在传到了哪里,位于哪些大的地区之间。当然,我们还可以进行比较,比如说,用我们的病毒序列数据。如果看到,比如慕尼黑和柏林之间有大量交通往来,我们当然可以提出问题,现在慕尼黑的病毒要用多长时间就能到达柏林?我们实际上在谱系生物地理学分析中就能看到这样的事情。另外,我们这几天正好在发布我们从德国各地收集到的序列结果,很快就能理解发生的一切。我们应该今天就会把它放在我们的网页上。这里可以会产生出各种有意思的关联性。
但总的来说,手机App和电子化追踪这个课题比这些还要大,还要重要。我们在前几天的播客里讲到了,最新的模型化研究已经非常清楚地表明了,这种疾病的隔代时间、系列长度是怎么样的。我们可以说:在我作为感染者出现症状的那一天,一个在我刚开始有传染性的时候被感染的人,他自己已经有传染性了。就是说,整个事情实际上在这个症状前的区间内进展得非常快,以至于在我的病症开始时,下两代的传播就已经开始了。这些当然都是概率分布,在这些分布的边缘,就会出现这种快速传播的模式。
这里可以设想一下,在这种病例追踪形式下,每个人都必须为自己承担后果,而不再由卫生局通过电话来处理。如果我们想摆脱现在这种封锁,摆脱禁止接触这类措施,这种类型的病例追踪确实是一条真正的出路。这也是现在舆论热议的话题。如果你想说,公共生活现在又要开始了,那你就得有别的东西,另外一种工具。这实际上是可以算出来的,采用普通的病例跟进,时间上根本不够。所以,按我自己外行的理解,像手机App这样的东西必须介入,而且要说服尽可能多的人加进来。
主持人: 就是说,我们现在谈论到了一个完全不同的应用区域,这里完全不同于现在的只捕捉移动数据。这里需要的,比如说两个设备之间的蓝牙数据,这样我们就可以近距离捕捉数据。布罗克曼先生,到目前为止,您本人还看不到,如果我外出的话,我是不是近距离与别人一起散步,还是相距3米和别人说话。就是说,如果用上这个App的话,就可以赢得很多时间来发现这些?
布罗克曼: 像这种可以捕捉和测量两个人的接近,并由此计算出潜在传染的APP,当然要具有极高的分辨率。它对于重建这样的接触序列肯定是有帮助的。这种技术已经出现了很长时间,也有科学家研究过。目前正在开发可以做到这一点的App。我完全同意德罗斯滕教授的意见,它会对目前的情况产生很大帮助。对这样的App,必须要注意数据安全,同时确保数据是匿名产生的。这里有很多技术上和数据安全上的障碍需要克服。但从技术上来看,这样的东西是可行的,现在正在开发当中。
主持人: 德罗斯滕先生,您在上周提到过一个研究,其中估计有46%的传播发生在感觉到症状之前。由此可以想象,我当时和患者X同处一个狭小房间里,这个可以在手机蓝牙范围内记录下来。如果X报告被感染了,App可以告诉我,在接下来的两个星期待在家里,这样我就不会去传染更多的人。就好像在这一小段时间里,我可能已经不知不觉地被感染了一样。这应该是这种App最直接的介入形式吧?
德罗斯滕: 是的,App的这个功能已经在文章里描述到了。其中,首先需要考虑的是:这个App要能触发一个诊断过程。如果我在App中输入我有症状,App会告诉我:请去实验室测试,登记数据已经产生了,请在那里做个咽喉试子,然后将结果在这里输进去。结果的输入应该是自愿的。然后App可能会说:啊哈,测试为阳性,现在往回追踪,看看和谁,和哪些其它的手机在特定时间段里有过近距离接触。这里需要一个至少的接触时间,比如15分钟。然后这些接触人也会被警告。同时要求他们,如果出现症状,按同样过程去做。然后同样去做测试。
甚至可以把它用在一个地区的传播率和病例发生率重新升高的时候。这正是我们的目的。我们想避免那种不希望出现的事情反复发生。比如,当局现在说,从现在起将实行封城和禁止接触。过了两周左右的时间,如果这时病例数量明显下降,又可以让生活重新回复正常。再过几周,又出来了新的接触禁令。这就是所谓的开关机制。这种机制在社会中很可能是极难容忍的。现在,它被一种根据情况而定的小部分禁令所取代。它不是根据时间来说的:禁止接触,是,还是不是? 而是根据地域上的。禁止接触只用在这个当地传播网络中。只在这个时刻,只在这个网络中。他们是隐藏在社会里的。只有几个人的手机上会有一个警告。他们或许还可以给雇主看一下,实际上就像是一个病假条。然后,他们就可以在家隔离一两个星期。我的愿望可能只要一个星期。
如果把这个过程从头到尾想一遍,这自然非常有说服力。特别是在做进一步思考的时候。比如,此时此刻在这个城市,在这个小区,在这个熟人圈里,情况急剧升温。那么,这时甚至可以直接调整系统的灵敏度。可以这么说,根本不要再等什么实验室诊断了,现在直接把任何一个有症状的人都视为阳性,就好像已经被实验室确诊过了一样。甚至还可以事后再要求实验室确认。这里最重要的,就是要赢得速度,就是要快,要比那些坐在电话后面的卫生局工作人员要快。因为他们要跟所有人打一遍电话,跟每个人说一番话。在这种快速传播中,这样会损失太多的时间。
主持人: 目前最重要的是,在完成这种全覆盖的布局之前,测试还是要能确实快速发挥作用。布罗克曼先生,从模型构建者的角度看,这样一个基于自愿的App,需要多少人参与才会产生效果?
布罗克曼: 这种App的原理是基于物理相邻的两个手机之间,通过蓝牙进行信息交换。使用者的每一部手机,也就是一个参与者,在被别的手机看到时,会存储来自这些手机被称之为令牌的数据。如果两个人身体有过接近,根据这些数据就可以重构出这样的会面。要想重建这些有效接触,需要相当一部分人口参与,比如说一半的人口。如果只有小部分人参与,自然会漏掉许多这样的接触。这里的参与者也包括接触人。
此外,还有一个难点,那就是如何确定什么时间里的接触才算是接触。如果只是简单的与对方擦肩而过,肯定不算接触。但假如在地铁里紧挨着坐了半个小时,那就必须拿来做评估了。从决定时间这个角度讲,就又进入了一个有点新的领域。但这方面的研究同样已经有了,而且进行过了各种试验,以确保确实有效。不管怎么说,这是一条可以走的路。正如德罗斯腾教授所说的,它会大大加快了重建这种接触的速度。
主持人: 当您说这个东西还处在准备过程中的时侯,您能给出一个时间范围吗?那个基于牛津大学研究的假设性App,在不久的将来,真有可能出现在德国吗?
布罗克曼: 我无法回答这个问题。我只知道,很多科学家正处在高度的压力下为技术实现进行工作。就像刚才说的,最大的障碍显然是数据保护和数据透明。在技术实现上必须做到完全匿名化,就是说,能看到其它的手机,但不知道对方是谁。这并不容易。在这种技术里,参与者的手机还是要靠系统来通知的。这时必须克服很高的数据保护障碍。就像所说的,很多科学家正在为实施而工作着。要准确回答什么时候会出来,对我来说,要求太高了。
主持人: 记者总是没耐心,什么都想马上知道。当然我们现在还是知道了,目前还处在准备阶段,可能还有一些技术问题需要解决。因为蓝牙也可以和耳机,或者扬声器什么的建立连接。
布罗克曼: 确实是这样,技术上不容易。这里涉及所谓的低能量蓝牙,从手机接收信号,再通过手机发射信号,然后进行距离测量。这就需要检查不同的环境状况,比如说在室内,在地铁里,也可以在室外,在公园里,各种各样情况下对信号的物理影响。然后根据手机测量到的信号强度看看,我附近有哪些手机,推导计算出是否有一个接触。技术上要求很高,但肯定是可行的。
主持人: 您刚才说到了匿名化的问题。必须承认,我当初读到韩国是如何实践这种模型的时侯,和许多其他人一样,觉得这就是一个老大哥(big brother)的翻版,一种极端的监控方式。在德国,尤其是您与您的研究同行交流时,目前只考虑自愿原则?
布罗克曼: 我想,这是所有问题里最重要的一点。我们这里要做的,是构建一个系统。系统中的人,首先要非常透明地被告知,系统是如何运作的。这里必须做大量的工作,以清晰地交流方式告诉大家,发生了什么,系统如何运作,比如,非实名化是如何工作的。就直接对比而言,您提到了韩国,那里连接了移动数据或GPS数据。这种情况在德国是不会发生的。就是说,这些通过手机交换的电子令牌不能用来重构个人。任何情况下都不能被使用者用来重构他人。这些数据必须转给一个数据受托人,然后由他回传来对人员进行识别。所有的一切都必须先进行沟通,同时必须自愿。这就是为什么必须强调数据捐赠的一般原则:所有的人,社会公民,科学家或机构在一个联合项目里共同工作。如果这样做了,那就成功了。其结果不是一个监控,而是一个所有人都来做的参与性实验。
主持人: 这是一个参与性实验!您刚才介绍了非常具体的计划,或者说在自愿数据捐赠原则下实施这些计划。您还为罗伯特-科赫研究所开发了另一个系统。在这个系统里,我可以自愿将我的健身追踪器上记录的数据,比如,我使用的健身手环,提供给研究使用。当然,只有在使用类似东西情况下才有可能,比如,带健身腕带的运动健康类App,等等。这到底是如何工作的?
布罗克曼: 这是我们昨天上线的一个项目,属于新冠数据捐赠活动的一部分。这个想法中最重要的同样是,要构建一个能明确交流的系统。通过这个系统,人们可以捐赠任何形式的数据,以便更好地掌握情况,掌控危机,并以完全自愿的方式提供数据的透明使用。
带来这个想法的是那些拥有健身追踪器的人。德国大约有1000万公民拥有这样的设备。它们可以测量脉搏与静息脉搏,或者就是测量一般的脉搏,也可以测量睡眠节律,有的设备还可以测量体温。这些捐赠的数据,以加密的形式,用匿名或化名的方式传输。从这些数据里,可以提取出有关轻度症状的信息。就是说,这个App虽然不能确定自己是不是被新冠感染了,或者因此生病,但可以做简单的症状测量。可以把它看作一个全国范围的体温计。如果有大量的人参与这样的数据捐赠,那么每天都可以测出各地的发烧情况。可以把它想象成一个国家的彩色地图,分辨率精确到邮编范围。这当然有助于更好地构建模型,这对我们来说也是特别有意义的。同时,比如还可以用来识别特殊的热点地区。
主持人: 我必须先问德罗斯滕先生一个问题。当我们看到其他国家在飞机场做发烧测量时,总是说,这么早的时候,测量发烧根本没用。但现在,我们却又在谈论体温,甚至对那些明显还没出现症状,但可能是传播病毒的患者。为什么在这里又有意义了呢?
德罗斯滕: 这是完全不同的另一种情况。在飞机场,真正涉及到的只是个体。一般说来,带症状出行的概率相当低。就一个带症状的患者来说,这个时候只是他传播窗口期中的一小部分。我们现在知道,相当一部分的传播活动发生在出现症状之前。当然,肯定有另一种可能性,就是症状被抑制了,比如吃了阿司匹林,以便完成航空旅行而逃避发烧检查。对此也有很多报道。在机场边境上试图从个体层面对某些东西进行识别,相对来说并没有什么太大的意义。
而这里通过数据捐赠实现的意义在于,通过平时测得的静息心率增加,可以看出可能的发烧背景。这不是针对个人层面来看的,而是针对这样的问题:在这个邮政编码区或这个评估区块,是否不止一个人发烧?是否有聚集?整个时间观察的是一群人。这是一种长时间的观察,而不是只看通过发烧扫描器那一瞬间,这里看的是几天时间里的发展。如果在评估区块里发现:出现发烧迹象的人数超过平均水平,而这个时候人口中的成年人一般是不会出现发烧的,这无疑就是一个可以评价的重要信号。对此有针对流感的相关科学研究。在流感季节,恰恰可以通过这样的App,通过使用健身追踪设备得到非常好的记录。就是说,人群中流感活跃程度的记录。
主持人:布罗克曼先生,您为此专门参阅了年初的一份研究报告。对于这个数据捐赠App的开发,您还能从中获得哪些启示?
布罗克曼: 您所提到的那个研究报告,是说明如何从技术上来实现的,如何真正从静息心率和睡眠节律数据中获得所需要的信息。这就是这个App,也就是新冠数据捐赠App的基础,算法基础,也就是后台运行的数学或者说电脑算法基础。运算结果是一个发烧人数高于平均数的邮编区域,而且每天都要计算。这就是为什么要认识到这一点,就是只有在非常多的人参与到这样的数据捐赠中来的时候,才会有效果。这样就可以根据每天相应的区域解析度,将发烧测量情况解析出来。
当然,这只是为了有助于更好地明白情况而构建的整个监控系统中的一个组成部分。我们目前有报告数据,这个系统可以作为一种补充,也许还可以找出报告数据中可能不完整的地方。这是其中的一个想法。对于模型构建者来说,获得这样的高分辨率数据是非常重要的。这些数据在某种程度上是真实感染发生事件的一种有意义的采样。数据将会反过来用在模型里。我们对其了解得越好,我们的动态预测也会做的越好。
主持人: 我必须再次回到静息心率这个话题上来。它是关于早期感染的,从流行病学角度来说,可以起到预警作用。但是,假如我只出现了非常、非常轻微的症状,静息心率也会增加吗?还是说只有在发烧的情况下才会出现?
德罗斯滕: 我认为主要是发烧引起的。但这已经足够了。我们只需要一个指示性标识。这里绝对不是说现在到底有多少人被感染了,而是为了理解一个发展的进程,以及辩别出一个地理上的积累。
主持人:布洛克曼先生,健身手环到底必须具备哪些功能?有大量不同的供应商,您把它们都汇集到了这个数据捐赠App里, 就是这个新冠数据捐赠App。一个很便宜的手环也可以吗?
布罗克曼: 是的。我们的目标是整合大约十个不同的设备,十个不同的厂商。现在已经有5个了。做技术实现的工作人员正在扩大它的支持范围,在一种高度压力下,为嵌入极高覆盖面的厂商和设备而工作。目前有5个设备。最常见的设备都已经开始工作了。我们现在已经有了16万个左右,也就是首日就有16万个注册设备,已经在捐赠数据了。对我们来说,这真是一个非常积极的惊喜。我们没有想到会有这么多人。在这一千万设备中,我们现在大约有了百分之二左右。自然,我们希望到时候能尽可能宽地覆盖市场上设备型号。
主持人: 这种静息心率和体温升高测量系统是否有什么限制?因为有的时候,体温变化可能由于完全不同的原因,与感染无关。
布罗克曼: 是的,肯定是这样。有些好笑的事情,比如说,圣诞节的时候,系统工作不正常,因为大家都围在一起吃很多东西。这就导致了假阳性数量的上升。就是说,系统识别出一个人发烧了,但实际上他只是躺在那里,吃的太多了。事情就是这样发生的。当然还可以想到,因为系统只测量发烧症状,如果同时出现流感疫情,就无法判断是由于新冠引起的还是流感引起的。这就是为什么我在这里一直努力强调的,它只是作为普通监控手段的一个技术补充。这一点非常重要,所有这些间接的方法,始终只能被视为工具箱中的一个工具而已。但这是一个有价值的工具。
主持人: 就是说复活节也会如此。如果您现在得到数据,您很可能只能小心翼翼地享用了。因为大家在庆祝复活节的时侯,虽然今年气氛有点减弱,可能还是会让您算出不知道是什么的东西。德罗斯滕先生,如果我们现在假设,使用这类健身追踪器的,可能都是些极其具有健康意识和热爱运动的人。那么从病毒学家的角度来看,这种数据到底有没有意义?是不是有可能不适用于其他感染情况?
德罗斯滕: 我觉得不一定。我们这里关注的是成年普通群体。目前已经不是可以引起发烧的其它病毒性疾病,或者其它什么疾病最活跃的季节了。流感季节已经结束。现在其实正是开始做这些事情的时候。
当然,我的最大希望还是寄托在引入一个真正的接触追踪App。与之相关的是,我觉得,这个数据捐赠和健身追踪器的使用可能产生出人群中的一组先行者。他们已经对整个事情有了更多的深入思考,可能会在他们的熟人圈或亲戚圈里起到一种放大器效果。他们会对大家说:一起加进来吧。当下一步接触追踪App可以使用的时侯,希望能达到这一步。
主持人: 布洛克曼先生,这里面有没有针对个人的反馈信息?
布罗克曼: 昨天开始运行的这个数据捐赠,不反馈任何信息给用户。就是说,这是一个纯粹的集体合作项目。这也是为什么让人产生了如此积极的惊喜。这么多人参加,他们本身没有得到任何东西,仅仅是数据就会对现状提供帮助,对科学家,对其他所有人提供了帮助。一天之内有如此多的参与者,某种意义上来说,这已经有足够说服力了。一般而言,数据捐赠总体原则就是,作为一个集体社会,公民和科学家共同努力改善状况。这就是迈出了这样的一步。
这也是世界上这种大原则分类中的第一个。它自然也让我们看到了其它此类项目的希望,比如说接触追踪。我可以想象,比如说,如果数据捐赠App显示,在某个区域有更多的感染事件发生,那么结合接触追踪,自然就可以有针对性地采取行动。一般说来,民众捐赠数据的意愿或信任度会不断增长,研究机构或科学家也会非常非常谨慎、非常非常负责任地对待这些数据。我相信,未来会有很大的发展前景。
主持人: 您在这里能消除用户对数据匿名性不足而产生的担忧吗?
布罗克曼: 是的。我们非常努力,特别是在这个已经开始的项目里。我们尽最大可能做到透明化,尽最大可能明确地告诉所有用户,同时也不会让用户产生出自己根本无法判断的感觉。我们想告诉他们,在整个过程中,他们是完全自主的。现在这也是非常明确规定的,比如,他们如何删除自己的数据,背后涉及到什么样的处理流程,数据存储多长时间等等。
主持人: 我们想利用这里的播客为科学服务,而不是做广告。我们同时也知道,研究工作离不开私营经济部门。比如,药品和疫苗就是如此。具体的问题是:谁在这个数据捐赠App上赚钱?
布罗克曼: 目前没有人从数据捐赠App上赚钱。我们在罗伯特-科赫研究所与一个技术实施公司一起工作。他们有过类似的其他项目。目前是对这些项目进行重复利用或扩展。但目前还没有人从中获利。换句话说,所有的钱都花在了公共领域,比如买计算机,雇用人员等等。没有人从中获利。
主持人: 最后,让我们再次拓宽一下视野,把注意力集中转到更大的关联上。假设现在处于开发初期,我想捐出数据做研究,但我没有这样的健身追踪器怎么办?我也不想用这种东西怎么办?是否可以预见,在那种全覆盖的接触追踪上,我们还可以更多地采用别的数据捐赠方式?
布罗克曼: 用健身追踪器只是一个方面。在这种数据捐赠的背景下,还有一个想法是去做一些其它的事情。比如说,可以设计低门槛的电话问卷调查。这一点已经在做了。在电子健康领域,也有各种创业公司在打造类似的东西。比如说,可以很快地输入症状。在使用这类App的时候,这一点很重要,一定要非常简单直接,因为如果滚动不行,按钮太小等等,大家就不喜欢用。有时候,就是这些很简单的事情会导致所有东西的失败。可以想象,这里面当然也有这样的数据捐赠。至于接触追踪,它与健身追踪器毫无关系,因为它利用的是手机蓝牙功能。
主持人: 病毒并没有停止在国境线上。目前,出行仍然受到严格限制。但如果到了一定的时候,各地的感染数字都一样了,可能有没有过境限制也就无所谓了。我们需要一个欧洲范围内联网的App吗?
布罗克曼: 我相信,有这么一个欧洲项目总是有好处的。虽然这样一来事情会变得更加复杂,因为越来越多的人要进来一起做东西。但一般来说是个好主意,如果能从超区域的角度去做。我们做东西还是要从病毒的角度去看,病毒当然是不分国界的。按我的理解,从移动数据分析中也可以看出,国界在病毒的地图上其实就是随意画的线。
主持人: 难道不应该把它作为我们的长期考虑吗?目前,如果德国人在国外停留过几天,我们还有检疫隔离的规定。
布罗克曼: 所有在这个领域工作的模型构建者,特别关注流动性的影响,也包括国际流动性的影响。在有国境线,或者关闭国境线,或者任何一些针对国境线采取的行动,模型计算都能很好地工作。这与在地图上画上任意多的线条并对其采取行动的效果一样。此外,限制这类流动的效果,只有同时限制区域内流动时才会一样好。对国界的关注,其实只会让所有做严肃模型化工作的人感到惊讶。
主持人: 就是说,要在边境的另一边有大量的感染者,而这一边感染者不多,这样的限制才有意义?
布罗克曼: 是的,这是可能的,但这与国家无关。也可能是,比如德国的一个有很多病例的区,其周围根本就没有病例。我们可以就此想一想,这些限制措施可以带来点什么。但如果两个相邻区的发病率相同,至少所有的模型都是这么说的,限制措施影响很小。
主持人: 最后,我想问您们两个人:您们对实现这个目标有多乐观,就是从欧洲层面考虑,同样包括开发使用移动数据的系统?
德罗斯滕: 也许我可以这么说,因为我确实没有什么预备知识:我希望它能出现。但我首先最希望的是,我们能在德国做到这一点。如果它同时还能在欧洲范围内推广,当然更好。但是,我有一种感觉,这个确实很迫切,所有人都在讨论,如何从目前的接触限制措施中走出来。就目前提出的各种设想,对我来说,所有的都远不如通过手机App进行病例追踪这样一个想法来得强烈。对我来说,这确实是一个首选工具。我们确实应该想尽一切办法来实现它。
布罗克曼:对此我完全同意。我也看到了,这是非常有前景的。我来自建模领域,看到过过去的另一种情况,猪流感,埃博拉。世界上很多团队都是自己干自己的一小块。而在这里,在这场大流行中,确实出现了某种类型的全新文化。所有团队相互联系的特别好。所有的结果,比如说所有的计算机代码,所有的东西都是公开的,就是为了让大家都能用上。那是完全不同的情况。这让我有一种惬意的惊喜。所有的人出于某种原因都在同一时间这样做。这不只是一条欧洲的通道,而且还是全球的,所有人分享所有的一切。这当然也适用于这类可以在欧洲应用的App,因为这也是欧洲的问题。
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本文作者申明:这里的文字介绍,对话翻译,背景说明或评论完全基于个人兴趣,与德国北德广播公司NDR没有任何关系。
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