Kivonat - US szabadalom US11,107,588 B2

Olvasási idő 8 percek

Frissítve - szeptember 23, 2023

– Gal EHRLICH, Maier ablakok –

Módszerek és rendszerek a kezelések, oltások, vizsgálatok és/vagy tevékenységek rangsorolására az egyén magánéletének tiszteletben tartása mellett

Az alábbiakban egy - automatikusan lefordított - kivonatot közlünk a fent említett amerikai szabadalomból. US11,107,588 B2amely jelenleg a közösségi médiában kering. A szabadalom állítólag egy olyan találmányt tartalmaz, amelyet mobiltelefon-mast kommunikációra használnak olyan emberekkel, akiknek grafént (grafén-oxidot) fecskendeztek be.

A szabadalom négy másik szabadalmi bejelentéshez kapcsolódik, köztük három izraeli (277083, 276665* és 276648*), valamint az Egyesült Arab Emírségek (Egyesült Arab Emírségek) P6001304/2020 sz. ügye, amely azonban nem tűnik elérhetőnek az interneten.
* visszautasítva megválaszolatlan levelezés miatt

Valójában azonban a szabadalom, akárcsak az izraeli szabadalom, nem ír le semmilyen technológiát, amely a grafént bármilyen módon felhasználja; a "grafén-oxid" kifejezés egyik szabadalomban sem szerepel!

Az amerikai szabadalmat azonban még mindig érdemes elolvasni, amennyiben bebizonyítja, hogy tévednek azok, akik az opportunista "... nincs semmi rejtegetnivalóm..." véleményen vannak.

Legyen szó mobiltelefonokról, hitelkártyákról vagy az online GPS-térképszolgáltatások használatáról, az ilyen adatok sokkal többet elárulnak, mint azt első pillantásra gondolnánk. Lehetővé teszik a pontos mozgás- és találkozási profilok létrehozását időrendi sorrendben, és így olyan adatokat szolgáltatnak, amelyek lehetővé teszik a szelektív megfigyelést, az elkülönítést és az olyan intézkedéseket, amelyek a CN-ben ismert társadalmi kreditrendszerhez hasonlóan lehetővé teszik az egyes személyek viselkedésének befolyásolását.

Kivonat (a szöveg dőlt betűvel):

"Az egyes személyek tényleges geolokalizációs adatai

Egyes megvalósítási módokban az egyes személyek ténylegesen mért geolokációs adatait figyelemmel kísérik, hogy felmérjék a többi személyre vonatkozó potenciáljukat. Egyes megvalósítási módokban azok az egyének, akik napközben nagy mozgást mutatnak olyan területeken, ahol más egyének tartózkodnak, magas pontszámot kapnak. Egyes megvalósítási módokban az egyes egyének tényleges geolokációs adatai a következőkhöz kapcsolódnak:

• 1. elektronikus eszközök, például a saját mobiltelefonok GPS által megadott helymeghatározása
• 2. arcfelismerő technológia használata, amely a következők egyikén vagy közülük többön alapul: a ) a rendelkezésre álló forrásokból, pl. utcai kamerákból, ATM-ekből, üzletek, épületek és otthonok magánmegfigyelő kameráiból stb. kapott videofelügyeleti adatok; b ) közösségi média.
• 3. digitális tevékenység, pl. hitelkártya-használat, számítógép vagy elektronikus eszköz használata során használt IP-cím, telefonhívás során adatokat fogadó antennák.

Opcionálisan vagy kiegészítőleg a személyek közötti kapcsolat tényleges azonosítása helyett vagy mellett ilyen tényleges geolokációs adatokat használnak.

Az egyén korábbi egészségügyi adatai

Egyes megvalósítási módokban az egyes személyek korábbi orvosi adatait értékelik, hogy pontszámot kapjanak. Például, mint fentebb említettük, a krónikus köhögéssel küzdő egyének magas pontszámot kapnak, mivel nagyobb valószínűséggel terjed náluk a fertőző betegség/vírus/patogén. Egyes megvalósítási módokban a betegség átvitelének valószínűségét növelő háttérbetegséggel rendelkező egyének magas pontszámot kapnak.

Az egyén aktuális egészségügyi adatai

Egyes megvalósítási módokban a világjárvány alatt minden egyes egyénre vonatkozó új orvosi adatot nyomon követnek annak megállapítása érdekében, hogy az új adatok jelzik-e az egyén egészségügyi állapotának változását a mások megfertőzésére való alkalmasság tekintetében. Ha a fenti példa szerinti egyénnél krónikus köhögést diagnosztizálnak, a pontszáma emelkedik (pl. általánosságban és/vagy érintkezésenként).

Harmadik felektől származó, egyénekre vonatkozó információk

Egyes megvalósítási módokban a harmadik féltől származó információkat a másokat informáló személyek értékelik annak meghatározása érdekében, hogy az információnak ki kell-e hatnia a pontszámra. Például, ha egy harmadik fél arról tájékoztat, hogy egy személy, aki alacsony mozgásadatokat mutatott és alacsony pontszámot kapott, valójában sok mozgást végez, az információ ellenőrzése után a pontszám ennek megfelelően változik. Ennek az ellenkezője is igaz, például ha egy harmadik fél arról tájékoztat, hogy egy személy, aki magas mozgási adatokat mutatott és magas pontszámot kapott, valójában otthon tartózkodik, amint az információt ellenőrzik, a pontszám ennek megfelelően változhat.

Különleges kötelező alkalmazás

Egyes megvalósítási formákban a világjárványra való tekintettel a kormány elrendelheti, hogy a polgárok telepítsenek egy speciális alkalmazást az okostelefonjaikra (vagy más okoseszközökre, például táblagépekre, okosórákra, okosszemüvegekre stb.), hogy segítsék a kormányt az oltási eljárások logisztikájában. Egyes megvalósítási módokban a kormány (vagy más szervezet) ilyen speciális okoseszközöket biztosít a lakosság számára. Egyes megvalósításokban az alkalmazás és/vagy az okoseszköz úgy van konfigurálva, hogy Bluetooth-on keresztül mindenkor információt szolgáltasson a felhasználó tartózkodási helyéről, és (kommunikáljon pl.) a szomszédos okoseszközökkel a felhasználók közötti interakciók felmérése érdekében (pl. a felhasználók közelsége, a felhasználók mozgása stb.). A találmány egyes megvalósításaiban felhasználható meglévő szoftver, pl. mind az Android, mind az Android alapú mobiltelefonok rendelkeznek olyan szoftverrel (pl. operációs rendszer szolgáltatásaként), amely képes mások közelségének érzékelésére, az ilyen szoftverek felhasználhatók vagy továbbfejleszthetők az itt leírt funkciók biztosítására.

Egyes megvalósítási módokban egy ilyen alkalmazás arra használható, hogy információt szolgáltasson arról, hogy a felhasználó hány egyedi emberrel találkozik. Például egy adott felhasználó sok emberrel találkozhat, de ezek mindig ugyanazok az emberek. Míg egy másik felhasználó kevesebb emberrel találkozhat, de mindegyikük más-más személy. Egyes megvalósítási módokban a második felhasználó magasabb pontszámot kaphat, és ezért előbb kezelik. Egyes megvalósítási módokban az ilyen alkalmazást és/vagy okoseszközöket az oltási eljárások előrehaladásának és az oltási eljárás hatékonyságának értékelésére is használják. Egyes megvalósítási módokban az egyes felhasználóktól kapott egyéni adatokat összekapcsolják az egészségügyi adataikkal (beteg, beoltott, gyógyult stb.), hogy tovább értékeljék az oltási eljárások előrehaladását és az oltási eljárás hatékonyságát. Opcionálisan, ha a felhasználó által megismert egyének beoltottak vagy más módon immunisnak minősülnek, ezek a kapcsolatok nem számítanak és/vagy alacsonyabb súlyozásúak.

Egyes megvalósítási módokban az alkalmazást arra is használják, hogy személyre szabott kommunikációt küldjenek a felhasználóknak, pl. hogy oltassák be magukat. Egyes megvalósítási módokban az alkalmazásból kapott információk alapján bizonyos lépéseket tesznek, például közleményt küldenek a felhasználónak, hogy felhívja a figyelmét a világjárvány idején alkalmazandó viselkedési szabályokra, hogy jöjjön el és oltassa be magát, hogy kerüljön el bizonyos helyeket, ahol nagy a fertőzésveszély.

Különleges önkéntes alkalmazás

Egyes megvalósítási módokban a világjárványra való tekintettel a lakosságot egy speciális alkalmazás telepítésére ösztönzik, amelyben az alkalmazást telepítők jutalomban részesülnek. Bizonyos megvalósítási módokban a jutalmazás prioritást élvez.

Az alany megfigyelési magatartása

Egyes megvalósításokban az alany viselkedését az alany által végrehajtott biztonsági funkciókkal kapcsolatban figyelik, pl. maszk használata (pl. hívás közben készült képek vagy a mobiltelefon egyéb képernyőjének elemzése), kézmosás (pl. vízhangok vagy mozgások elemzése egy okosórán keresztül), társadalmi távolságtartás (pl. Bluetooth teljesítményszintek és/vagy NFC-érzékelés alapján), több helyszín közötti váltás stb. alapján. Egyes megvalósítási módokban ezeket ugyanazokkal az eszközökkel/módszerekkel figyelik, mint a fentiekben.

Példaértékű értékelési módszer

Egyes megvalósítási módokban a populáció minden egyes egyedje ( pl. 100, 1000, 10000 és/vagy 100000 egyed felett ) kap egy pontszámot, amely meghatározza az egyes egyedek túlszóródásának lehetséges mértékét. Egyes megvalósításokban a pontszámokat a kapcsolatok számaként határozzák meg ( lásd itt ), és a számolt kapcsolatok száma körülbelül 10 és körülbelül 100 között van, opcionálisan körülbelül 100 és körülbelül 1000 között, opcionálisan körülbelül 1000 és körülbelül 10000 között, például 100, 400, 1000, 2000, 10000 vagy közepes vagy nagyobb számok között. Egyes megvalósítási módokban a magas érték a túlszóródás nagy potenciálját, míg az alacsony érték a túlszóródás alacsony potenciálját határozza meg. A találmány magyarázatának megkönnyítése érdekében 0-tól 100-ig terjedő értékelési skálát használnak. Magától értetődik, hogy más skálák is használhatók, mint például hőtérképes értékelés, tizedes sorrendű skálák stb., amelyek mind a találmány hatálya alá tartoznak. A találmány egyes megvalósításaiban a pontozás nyitott. Például a találmány egyes megvalósításaiban a pontszámot más értékekre normalizálják. A normalizálásnak nem kell lineárisnak lennie. A találmány egyes megvalósítási formái szerint a pontszám egy skalár. Például a találmány egyes megvalósítási formáiban a pontszám többdimenziós, beleértve egy túlterjedési potenciál dimenziót és egy viselkedésváltozékonysági dimenziót). Például a pontszám többdimenziós, beleértve egy túlterjedési potenciál dimenziót és a viselkedés variabilitásának dimenzióját). a pontszám többdimenziós, beleértve egy túlterjedési potenciál dimenziót és a viselkedés variabilitásának dimenzióját). a pontszám többdimenziós, beleértve egy túlterjedési potenciál dimenziót és a viselkedés variabilitásának dimenzióját).

Egyes megvalósítási módokban a pontszámot súlyozott pontozási modellek segítségével számítják ki, amelyekben egy vagy több tényezőt és/vagy összetevőt a kapott információs adatok alapján pontoznak. A 3. ábrán a találmány egyes megvalósításai szerinti súlyozott pontszám kiszámítására szolgáló módszer sematikus folyamatábrája látható.

Egyes megvalósítási módokban a rendszer egy alanyra vonatkozó információs adatokat kap 302Egyes megvalósítási módokban az információs adatokat az információs adatok forrása szerint rendezik. 304. például elektronikus információ 306. okostelefonok, fényképezőgépek, hitelkártyaadatok stb. 308. földrajzi információk, például a GPS vagy a mobiltornyok adatai alapján 310. kormányzati információk, például a népszámlálási hivatalból vagy az EMR-ből (elektronikus orvosi nyilvántartás) származó információk. 312emberi információk, például más személyektől származó, más személyekre és a fenti tényezők és/vagy összetevők közül egy vagy több tényezőre és/vagy összetevőre vonatkozó információk szolgáltatását kérő információk. Egyes megvalósítási módokban a rendszer ezután kiszámítja az egyes információk súlyozott pontszámát, opcionálisan egy előre meghatározott kritérium szerint. 314. egyes megvalósítási módokban a rendszer ezután a különböző súlyozott pontszámokból egy általános pontszámot generál, opcionálisan egy előre meghatározott kritérium szerint. 316Egyes megvalósítási módokban a rendszer ezután egy listát ad egy kezelési sorrenddel, amelyet aztán a populáció tényleges kezelésére használnak. 318.

Egyes megvalósítási módokban a pontszám több összetevőből áll, például a fertőző betegség/vírus/patogén átvitelének előre jelzett valószínűsége, a fertőző betegség/vírus/patogén megbetegedésének előre jelzett valószínűsége, a fertőző betegség/vírus/patogén megbetegedésének előre jelzett valószínűsége, az alany relatív egészségügyi kockázata, ha az alany fertőző betegség/vírus/patogénnel rendelkezik, a társadalomnak okozott kár, ha az alany fertőző betegség/vírus/patogénnel fertőződik; a fentiek közül egy vagy több választható a más személyek fizikai közelségére vonatkozó adatok tekintetében.

In einigen Ausführungsformen werden physikalische Näherungsdaten eines Probanden mit anderen Probanden berechnet, indem eines oder mehrere von:

• 1. Die Anzahl der Probanden, mit denen das Subjekt möglicherweise in Kontakt steht;
• 2. Die potenzielle und / oder tatsächliche Entfernung des Subjekts zu den anderen Subjekten;
• 3. Die Zeitdauer der möglichen und / oder tatsächlichen Begegnung des Subjekts mit den anderen Subjekten.

In einigen Ausführungsformen der Erfindung wird die Partitur für und / oder nach jedem Kontaktereignis aktualisiert. In einigen Ausführungsformen der Erfindung ist die Aktualisierung am Ende des Tages, wodurch möglicherweise mehrere Besprechungen mit derselben Person aggregiert werden können. Optional oder zusätzlich wird die Punktzahl pro einer Reihe von Kontaktereignissen aktualisiert. In einigen Ausführungsformen der Erfindung wird die Bewertung berechnet, nachdem alle Kontaktereignisse gesammelt wurden, beispielsweise basierend auf einer Analyse eines Kontaktnetzes zur Identifizierung von Personen, die, falls geimpft, wird am besten die Infektion stoppen. Eine solche Analyse kann durchgeführt werden, indem das Kontaktnetzwerk simuliert und verschiedene Impfschemata ausprobiert und / oder verschiedene Personen und / oder Personengruppen entfernt werden.

A pontszámtól a kezelésig

In einigen Ausführungsformen, sobald die Bewertung jedes Einzelnen erreicht ist, oder optional die Bewertung einer hohen Anzahl von Personen der Bevölkerung, Es wird eine Liste mit der Reihenfolge erstellt, in der jede Person die Behandlung erhält. In einigen Ausführungsformen wird die Liste optional nach Gruppen unterteilt, z. B. werden alle Personen, die zwischen 100 und 90 Punkte erzielt haben, in Gruppe A zusammengefasst, die zuerst die Behandlungen erhält. Dann werden alle Personen, die zwischen 90 und 80 Punkte erzielt haben, in Gruppe B zusammengefasst, die die Behandlungen an zweiter Stelle erhält, und so weiter.

Tájékoztatás a nyilvánosság számára

In einigen Ausführungsformen werden Einzelpersonen nach Erstellung der Liste darüber informiert, wann und wohin sie gehen und die Behandlungen erhalten sollen, beispielsweise per E-Mail, dedizierte Apps in ihren Handys, über die Medien usw..

Példaértékű szimulációk

In einigen Ausführungsformen werden Modelle und Simulationen in speziellen Computern ausgeführt, um beispielsweise den möglichen Fortschritt der Behandlungen und den wahrscheinlichen Zeitpunkt für das Erreichen der Herdenimmunität und / zu bewerten/oder Werte für verschiedene Parameter auswählen. In einigen Ausführungsformen umfassen Simulationen das Einfügen eines oder mehrerer tatsächlicher Daten, die von Personen empfangen wurden, simulierte Daten von / von Personen (falls dies erforderlich ist, um wahrscheinliche Szenarien ) auszuführen. In einigen Ausführungsformen verwenden Bewertungen und Modelle eines oder mehrere neuronale Netze, maschinelles Lernen und spezielle Simulationen.

In einigen Ausführungsformen berücksichtigen und modellieren die Simulationen die Wahrscheinlichkeit, dass die Behandlungen ( wirken oder ) nicht auf das Individuum wirken.

In einigen Ausführungsformen berücksichtigen und modellieren die Simulationen die Art der Population, die ein bestimmtes Subjekt möglicherweise treffen kann, und die potenzielle Population, die diese Individuen möglicherweise später treffen werden. Zum Beispiel erhalten Lehrer, die viele Kinder treffen, eine höhere simulierte Punktzahl, da wenn und sobald die Kinder vom Lehrer infiziert sind, Die Kinder kehren nach Hause zurück und infizieren möglicherweise ihre Familien. Während zum Beispiel, Ein Arzt, der in einem Gefängnis arbeitet, würde möglicherweise eine niedrigere simulierte Punktzahl erhalten, da die inhaftierten Personen im Gefängnis nicht abreisen und wahrscheinlich niemanden infizieren. (Die Infektion ist gehalten allein im Gefängnis ).

In einigen Ausführungsformen werden Simulationen durchgeführt, um Parameterwerte zu bewerten, die zur Identifizierung eines Superspreader verwendet werden, und möglicherweise, wie sie von regulären Personen unterschieden werden können.„