エキス - 米国特許US11,107,588 B2

読書時間 8 議事録

更新日 - 2023年9月23日

– ガル・エルリッチ, マイヤーの窓 –

個人のプライバシーを尊重しつつ、治療、予防接種、検査、および／または活動に優先順位をつけるための方法およびシステム

以下は、上記米国特許からの抜粋（自動翻訳）である。 US11,107,588 B2この特許は、グラフェン（酸化グラフェン）を注入された人々と携帯電話のマストで通信するための発明である。この特許には、グラフェン（酸化グラフェン）を注入された人々との携帯電話マスト通信に使われる発明が含まれているという。

この特許は、イスラエルからの3件の特許出願を含む、他の4件の特許出願に関連している(277083276665*、276648*）、UAE（アラブ首長国連邦）のP6001304/2020があるが、これはインターネット上では入手できないようだ。
* 未回答のため却下

しかし、実際には、イスラエル特許と同様、この特許にもグラフェンを利用する技術は一切記載されておらず、どちらの特許にも「酸化グラフェン」という用語は出てこない！

しかし、この米国特許は、「私には隠すことなど何もない」というご都合主義的な意見を持っている人たちが間違っていることを証明しているという点で、やはり一読の価値がある。

携帯電話であれ、クレジットカードであれ、あるいはオンラインのGPS地図サービスの利用であれ、こうしたデータは、一見したところでは想定されるよりもはるかに多くのことを明らかにしてくれる。時系列で正確な移動と遭遇のプロフィールを作成することができるため、選択的な監視、分離、そしてCNで知られる社会的信用システムに似た、各個人の行動に影響力を行使することを可能にする措置を可能にするデータを提供する。

抜粋（本文は斜体）：

「個人の実際のジオロカリゼーションデータ

いくつかの実施形態では、各個体の実際に測定されたジオロケーションデータは、他の個体の可能性を評価するために監視される。いくつかの実施形態では、他の個体が位置する領域で日中に高い動きを示す個体は、高いスコアを受ける。いくつかの実施形態では、各個体の実際のジオロケーションデータは、以下のうちの1つ以上と組み合わされる：

• 1. 電子機器、例えばGPSによる携帯電話の位置情報
• 2. 以下の1つ以上に基づく顔認識技術の使用： a ) 利用可能な情報源から受信したビデオ監視データ（例：街頭カメラ、ATM、店舗、ビル、家庭内の個人用監視カメラなど） b ) ソーシャルメディア。
• 3.デジタル活動、例えばクレジットカードの使用、コンピューターや電子機器の使用時に使用されるIPアドレス、電話中にデータを受信するアンテナなど。

任意または追加的に、このような実際の地理位置データは、人物間の接触の実際の識別の代わりに、またはそれに加えて使用される。

個人の過去の医療データ

いくつかの実施形態では、各個人の過去の医療データが評価され、スコアが提供される。例えば、上述したように、慢性咳嗽を有する個人は、感染症／ウイルス／病原体を伝播する可能性が高い可能性があるため、高いスコアを受ける。いくつかの実施形態では、疾患を伝播する可能性を高める背景疾患を有する個人が高得点を受ける。

個人の現在の医療データ

いくつかの実施形態では、パンデミックの間、各個人に関連するすべての新しい医療データが監視され、その新しいデータが、他者に感染する可能性に関する個人の医療状態の変化を示しているかどうかを判断する。上記の例の個人が慢性咳嗽と診断された場合、そのスコアは増加する（例えば、一般的に及び／又は接触者ごとに）。

個人に関する第三者からの情報

いくつかの実施形態では、第三者の情報は、その情報がスコアに影響を与える必要があるかどうかを判断するために、他者に通知する者によって評価される。例えば、低い動作データを示して低い得点を得た人が、実際には多くの動作を行っていると第三者から知らされた場合、その情報が検証されれば、得点はそれに応じて変化する。逆に、高い運動データを示して高い得点を獲得した人が、実は家に引きこもっていることを第三者から知らされた場合、その情報が検証されれば、得点はそれに応じて変化する可能性がある。

特別必須アプリ

いくつかの実施形態では、パンデミックを考慮して、政府は、予防接種手続きのロジスティクスで政府を支援するために、スマートフォン（またはタブレット、スマートウォッチ、スマートグラスなどの他のスマートデバイス）に特別なアプリケーションをインストールするよう市民に命じることができる。いくつかの実施形態では、政府（または他の団体）は、そのような特定のスマートデバイスを国民に提供する。いくつかの実施形態では、アプリおよび／またはスマートデバイスは、ブルートゥースを介してユーザの位置に関する情報を常時提供し、ユーザ間の相互作用（例えば、ユーザ間の近接、ユーザの移動など）を評価するために近隣のスマートデバイスと（例えば、通信するように）構成される。本発明のいくつかの実施形態では、既存のソフトウェアを使用することができ、例えば、アンドロイドおよびベースの携帯電話の両方が、他者の近接を検出することができるソフトウェア（例えば、オペレーティング・システム・サービスとして）を有し、そのようなソフトウェアは、本明細書に記載されるような機能を提供するために使用または改良され得る。

いくつかの実施形態では、このようなアプリを使用して、ユーザーが何人のユニークな人々に会ったかという情報を提供することができる。例えば、あるユーザーは多くの人に出会うかもしれないが、それらは常に同じ人である。一方、別のユーザーは、会う人数は少なくても、それぞれが別の人である。いくつかの実施形態では、2番目のユーザーがより高いスコアを獲得し、したがって最初に扱われることがある。いくつかの実施形態では、このようなアプリおよび／またはスマートデバイスは、ワクチン接種手順の進行およびワクチン接種手順の有効性を評価するためにも使用される。いくつかの実施形態では、各ユーザーから受信された個々のデータは、ワクチン接種手順の進行およびワクチン接種手順の有効性をさらに評価するために、その健康情報（病気、ワクチン接種、回復など）と結合される。任意選択で、ユーザが会った個人がワクチン接種を受けているか、そうでなければ免疫として分類されている場合、これらの接触はカウントされず、及び／又は重み付けが低くされてもよい。

いくつかの実施形態では、アプリは、例えば、予防接種を受けるように、ユーザーに個人化された通信を送信するためにも使用される。いくつかの実施形態では、アプリから受信した情報が与えられると、パンデミック中の行動規則に対するユーザーの意識を高めるために、感染のリスクが高い特定の場所を避けて予防接種を受けに来るようにコミュニケーションを送るなど、特定の行動が取られる。

スペシャル・ボランタリー・アプリ

いくつかの実施形態では、パンデミックを考慮して、アプリをインストールした人に報酬が支払われる特別なアプリをインストールするよう住民に奨励する。いくつかの実施形態では、報酬は優先的に支払われる。

対象者の監視行動

いくつかの実施形態では、被験者の行動は、被験者によって実行されるセキュリティ機能、例えば、マスクの使用（例えば、通話中に撮影された画像又は携帯電話の他の画面を分析する）、手を洗う（例えば、スマートウォッチを通じて水音又は動きを分析する）、社会的距離を置く（例えば、ブルートゥース電力レベル及び／又はNFC検出に基づいて）、複数の場所の間で切り替える、等に関連して監視される。いくつかの実施形態では、これらは上記と同じ装置／方法を使用して監視される。

評価方法の例

いくつかの実施形態では、集団中の各個体（例えば、100、1000、10000、および／または100000個体以上）は、各個体の過剰分散の潜在的な程度を定義するスコアを受け取る。いくつかの実施形態では、スコアは接触数として定義され（本明細書参照）、カウントされる接触数は、約10から約100の間、任意選択で約100から約1000の間、任意選択で約1000から約10000の間、例えば100、400、1000、2000、10000または中程度以上の数である。いくつかの実施形態では、高い値は過分散の可能性が高いことを規定し、低い値は過分散の可能性が低いことを規定する。本発明の説明を容易にするために、0〜100の評価スケールを使用する。ヒートマップ評価、10進数スケールなど、他のスケールを使用してもよく、これらはすべて本発明の範囲に含まれることを理解されたい。本発明のいくつかの実施形態では、スコアはオープンである。例えば、本発明のいくつかの実施形態では、スコアは他の値に対して正規化される。正規化は線形である必要はない。本発明のいくつかの実施形態では、スコアはスカラーである。例えば、本発明のいくつかの実施形態において、スコアは多次元であり、オーバースプレッドポテンシャル次元および挙動の変動性次元を含む）。例えば、スコアは多次元であり、スーパースプレッダー潜在能力次元と行動次元変動性を含む）。 スコアは多次元であり、スーパースプレッダー潜在能力次元と行動次元変動性を含む）。

いくつかの実施形態では、スコアは、受信した情報データに従って1つまたは複数の要因および／または構成要素がスコア付けされる重み付けスコアリングモデルを使用して計算される。次に図3を参照すると、本発明のいくつかの実施形態による重み付けスコアを計算する方法の概略フローチャートが示されている。

いくつかの実施形態では、システムは被験者に関する情報データを受信する。 302いくつかの実施形態では、情報データは、情報データのソースに従ってソートされる。 304例えば、電子情報 306スマートフォン、カメラ、クレジットカード情報など。 308GPSやセルタワーなどの地理情報 310.国勢調査局やEMR（電子カルテ）などの政府情報 312人間の情報、例えば、他の個人に関する情報の提供を呼びかける他の個人からの情報、および上記の要因および／または構成要素の1つまたは複数。いくつかの実施形態では、システムは次に、任意で所定の基準に従って、各情報の加重スコアを計算する。 314いくつかの実施形態では、システムは次に、様々な重み付けされたスコアから、任意で所定の基準に従って総合スコアを生成する。 316いくつかの実施形態では、システムは次に、実際に集団を治療するために使用される治療順序のリストを提供する。 318.

いくつかの実施形態では、スコアは、例えば、対象者が感染症／ウイルス／病原体を伝播する予測確率、対象者が感染症／ウイルス／病原体に罹患する予測確率、前記対象者が感染症／ウイルス／病原体に罹患した場合の対象者の相対的な健康リスク、前記対象者が感染症／ウイルス／病原体に罹患した場合の社会への害などの複数の構成要素からなる；他の人との物理的近接性に関するデータに関して、上記のうち1つ以上を任意に選択できる。

いくつかの実施形態では、被験者の物理的近似データは、以下のうちの1つ以上を用いて他の被験者と計算される：

• 1. 対象者が接触する可能性のある対象者の数；
• 2.被写体と他の被写体との潜在的、または実際の距離；
• 3. 対象者が他の対象者と遭遇する可能性および／または実際に遭遇した期間。

本発明のいくつかの実施形態では、スコアは、各接触イベントに対して、及び／又は各接触イベント後に更新される。本発明のいくつかの実施形態では、更新は一日の終わりに行われ、同一人物との複数のミーティングを集計する可能性がある。任意または追加的に、スコアは一連の接触イベントごとに更新される。本発明の幾つかの実施形態では、スコアは、全ての接触イベントが収集された後に、例えば、ワクチンを接種すれば感染を最も阻止できる個人を特定するための接触ネットワークの分析に基づいて計算される。このような分析は、接触ネットワークをシミュレートし、異なるワクチン接種スキームを試すこと、および／または異なる個体および／または個体群を除去することによって行うことができる。

スコアから治療まで

いくつかの実施形態では、各個体のスコアが到達すると、または任意で集団の多数の個体のスコアが到達すると、各個体が治療を受ける順番が記載されたリストが生成される。いくつかの実施形態では、リストは任意にグループごとに分けられ、例えば、100点から90点の間の得点を得た個体はすべて、最初に治療を受けるグループAにグループ分けされる。次に、90点から80点の間に得点したすべての個人は、治療を2番目に受けるグループBにグループ分けされ、以下同様である。

一般向け情報

いくつかの実施形態では、リストが作成された後、個人は、例えば電子メール、携帯電話の専用アプリ、メディアなどを通じて、いつ、どこに行って治療を受けるかを通知される。

模範的シミュレーション

いくつかの実施形態では、モデル化およびシミュレーションは、例えば、治療の可能な進展および集団免疫を達成する可能性の高い時期を評価し、および／または様々なパラメータの値を選択するために、専用のコンピュータで実行される。いくつかの実施形態において、シミュレーションは、（可能性の高いシナリオを実行するために必要であれば）個体からの／個体のシミュレーションデータを実行するために、個体から受信した1つ以上の実際のデータを挿入することを含む。いくつかの実施形態では、評価およびモデルは、ニューラルネットワーク、機械学習、および特殊なシミュレーションのうちの1つ以上を使用する。

いくつかの実施形態では、シミュレー ションは、治療が個体に作用する可能性と作用しない可能 性を考慮し、モデル化する。

いくつかの実施形態では、シミュレーションは、特定の被験者が遭遇する可能性のある集団の種類と、これらの個人が後に遭遇する可能性のある集団を考慮に入れてモデル化する。例えば、多くの子どもたちに出会う教師は、子どもたちが教師に感染した場合、子どもたちが家に帰り、家族に感染する可能性があるため、より高いシミュレーションスコアを受ける。一方、例えば、刑務所で働く医師は、刑務所に収容されている人は外出しないし、誰かに感染させる可能性も低いので、シミュレーションの点数が低くなる可能性がある。(感染症は刑務所の中だけで管理される）。

いくつかの実施形態では、スーパースプレッダーを識別するために使用されるパラメータ値や、場合によっては通常の個体と区別する方法を評価するためにシミュレーションが実行される。„