Ištrauka - JAV patentas US11,107,588 B2

Skaitymo laikas 8 minutės

Atnaujinta - rugsėjo 23, 2023

– Gal EHRLICH, Maier langai –

Gydymo, skiepijimo, tyrimų ir (arba) veiklos prioritetų nustatymo, nepažeidžiant asmens privatumo, metodai ir sistemos

Toliau pateikiama automatiškai išversta minėto JAV patento ištrauka US11,107,588 B2kuris šiuo metu plinta socialinėje žiniasklaidoje. Teigiama, kad patente yra išradimas, kuris naudojamas mobiliojo telefono stiebo ryšiui su žmonėmis, kuriems buvo įšvirkšta grafeno (grafeno oksido).

Patentas susijęs su keturiomis kitomis patentų paraiškomis, įskaitant tris iš Izraelio (277083, 276665* ir 276648*), taip pat JAE (Jungtiniai Arabų Emyratai) P6001304/2020, kurio, atrodo, internete nėra.
* atmesta dėl neatsakytos korespondencijos

Tačiau iš tiesų šiame patente, kaip ir Izraelio patente, neaprašoma jokia technologija, kurioje kaip nors naudojamas grafenas; terminas "grafeno oksidas" nepateikiamas nė viename patente!

Tačiau JAV patentą vis tiek verta perskaityti, nes jis įrodo, kad tie, kurie laikosi oportunistinės nuomonės "... neturiu ko slėpti...", klysta.

Nesvarbu, ar tai būtų mobilieji telefonai, kredito kortelės, ar naudojimasis internetinėmis GPS žemėlapių paslaugomis, tokie duomenys atskleidžia kur kas daugiau, nei būtų galima manyti iš pirmo žvilgsnio. Jie leidžia chronologine tvarka sudaryti tikslius judėjimo ir susitikimų profilius ir taip pateikti duomenis, kurie leidžia vykdyti selektyvią stebėseną, atskyrimą ir taikyti priemones, kurios, panašiai kaip CN žinoma socialinių kreditų sistema, leidžia daryti įtaką kiekvieno asmens elgesiui.

Ištrauka (tekstas kursyvu):

"Faktiniai asmens geolokacijos duomenys

Kai kuriais atvejais stebimi faktiniai išmatuoti kiekvieno asmens geolokaciniai duomenys, kad būtų galima įvertinti jų potencialą kitų asmenų atžvilgiu. Kai kuriuose įsikūnijimuose asmenys, kurie dienos metu pasižymi dideliu judėjimu vietovėse, kuriose yra kitų asmenų, gauna aukštą įvertinimą. Kai kuriais įgyvendinimo būdais kiekvieno individo faktiniai geolokacijos duomenys derinami su vienu ar daugiau iš šių elementų:

• 1. elektroniniai prietaisai, pavyzdžiui, GPS teikiama informacija apie jų pačių mobiliųjų telefonų buvimo vietą.
• 2. Naudojama veido atpažinimo technologija, pagrįsta viena ar daugiau iš šių priemonių: a ) vaizdo stebėjimo duomenys, gaunami iš turimų šaltinių, pavyzdžiui, gatvių kamerų, bankomatų, privačių stebėjimo kamerų parduotuvėse, pastatuose ir namuose ir t. t.; b ) socialinė žiniasklaida.
• 3. skaitmeninė veikla, pvz., kredito kortelės naudojimas, IP adresas, naudojamas naudojantis kompiuteriu ar elektroniniu prietaisu, telefono skambučio metu duomenis priimančios antenos.

Pasirinktinai arba papildomai tokie faktiniai geografinės vietos nustatymo duomenys naudojami vietoj faktinio asmenų kontakto identifikavimo arba kartu su juo.

Asmens istoriniai medicininiai duomenys

Kai kuriais atvejais vertinami kiekvieno asmens istoriniai medicininiai duomenys, kad būtų galima nustatyti balą. Pavyzdžiui, kaip minėta pirmiau, asmenys, sergantys lėtiniu kosuliu, gauna aukštą balą, nes gali būti didesnė tikimybė, kad jie perduos infekcinę ligą / virusą / patogeną. Kai kuriais atvejais aukštą balą gauna asmenys, sergantys fonine liga, kuri padidina tikimybę perduoti ligą.

Dabartiniai asmens medicininiai duomenys

Kai kuriais atvejais pandemijos metu stebimi visi nauji medicininiai duomenys, susiję su kiekvienu asmeniu, siekiant nustatyti, ar nauji duomenys rodo, kad pasikeitė asmens sveikatos būklė, susijusi su jo potencialu užkrėsti kitus. Jei pirmiau pateiktame pavyzdyje nurodytam asmeniui diagnozuojamas lėtinis kosulys, jo balas padidėja (pvz., apskritai ir (arba) vienam kontaktui).

Iš trečiųjų šalių gauta informacija apie asmenis

Kai kuriais atvejais trečiųjų šalių informaciją vertina apie kitus asmenis informuojantys asmenys, kad nustatytų, ar informacija turi turėti įtakos įvertinimui. Pavyzdžiui, jei trečioji šalis informuoja, kad asmuo, parodęs mažai judesių duomenų ir gavęs mažą balą, iš tikrųjų atlieka daug judesių, patikrinus informaciją, atitinkamai pakeičiamas balas. Gali būti ir priešingai, pavyzdžiui, trečiajai šaliai informavus, kad asmuo, parodęs daug judėjimo duomenų ir gavęs aukštą balą, iš tikrųjų būna namuose, patikrinus informaciją, balas gali atitinkamai pasikeisti.

Speciali privaloma programa

Kai kuriais atvejais, atsižvelgdama į pandemiją, vyriausybė gali įsakyti piliečiams į savo išmaniuosius telefonus (arba kitus išmaniuosius įrenginius, pvz., planšetinius kompiuterius, išmaniuosius laikrodžius, išmaniuosius akinius ir kt.) įdiegti specialią programėlę, kuri padėtų vyriausybei vykdyti skiepijimo procedūrų logistiką. Kai kuriais atvejais vyriausybė (ar kita institucija) tokius specialius išmaniuosius įrenginius pateikia visuomenei. Kai kuriuose įgyvendinimo variantuose programėlė ir (arba) išmanusis įrenginys yra sukonfigūruotas taip, kad per "Bluetooth" nuolat teiktų informaciją apie naudotojo buvimo vietą ir (bendrautų, pvz., su) kaimyniniais išmaniaisiais įrenginiais, kad būtų galima įvertinti naudotojų tarpusavio sąveiką, pavyzdžiui, naudotojų artumą, naudotojų judėjimą ir t. t.). Kai kuriais išradimo variantais gali būti naudojama esama programinė įranga, pavyzdžiui, tiek "Android", tiek pagrįsti mobilieji telefonai turi programinę įrangą (pvz., kaip operacinės sistemos paslaugą), kuri gali nustatyti kitų asmenų artumą, tokia programinė įranga gali būti naudojama arba tobulinama, kad būtų užtikrintos čia aprašytos funkcijos.

Kai kuriais atvejais tokia programėlė gali būti naudojama informacijai apie tai, kiek unikalių žmonių naudotojas sutinka. Pavyzdžiui, konkretus naudotojas gali sutikti daug žmonių, tačiau tai visada yra tie patys žmonės. Tuo tarpu kitas naudotojas gali sutikti mažiau žmonių, tačiau kiekvienas jų yra skirtingas žmogus. Kai kuriuose įgyvendinimo variantuose antrasis naudotojas gali gauti didesnį balą, todėl su juo elgiamasi pirmiausia. Kai kuriais atvejais tokia programėlė ir (arba) išmanieji įrenginiai taip pat naudojami skiepijimo procedūrų eigai ir skiepijimo procedūros veiksmingumui įvertinti. Kai kuriais įgyvendinimo būdais iš kiekvieno naudotojo gauti individualūs duomenys sujungiami su informacija apie jo sveikatą (sergantis, paskiepytas, pasveikęs ir t. t.), kad būtų galima toliau vertinti skiepijimo procedūrų eigą ir skiepijimo procedūros veiksmingumą. Pasirinktinai, jei asmenys, su kuriais susitiko naudotojas, yra paskiepyti arba kitaip priskirti imuniteto kategorijai, šie kontaktai gali būti neskaičiuojami ir (arba) jų svoris gali būti mažesnis.

Kai kuriais atvejais programėlė taip pat naudojama siunčiant naudotojams asmeninius pranešimus, pvz., raginančius pasiskiepyti. Kai kuriais atvejais, atsižvelgiant į iš programėlės gautą informaciją, imamasi tam tikrų veiksmų, pavyzdžiui, siunčiamas pranešimas naudotojui, kuriuo siekiama padidinti jo informuotumą apie elgesio taisykles pandemijos metu, kad jis atvyktų ir pasiskiepytų, kad būtų išvengta tam tikrų vietų, kuriose yra didelė rizika užsikrėsti.

Speciali savanoriška programa

Kai kuriais atvejais, atsižvelgiant į pandemiją, gyventojai skatinami įsidiegti specialią programėlę, kurią įsidiegusieji apdovanojami. Kai kuriais atvejais apdovanojimui teikiama pirmenybė.

Tiriamojo elgesys stebint

Kai kuriais atvejais stebimas subjekto elgesys, susijęs su jo atliekamais saugumo veiksmais, pavyzdžiui, kaukės naudojimu (pvz., analizuojant vaizdus, padarytus skambučio metu, ar kitu mobiliojo telefono ekranu), rankų plovimu (pvz., analizuojant vandens garsus ar judesius per išmanųjį laikrodį), socialiniu atsiribojimu (pvz., pagal "Bluetooth" galios lygį ir (arba) NFC aptikimą), perėjimu iš vienos vietos į kitą ir pan. Kai kuriais atvejais jie stebimi naudojant tuos pačius prietaisus ir (arba) metodus, kaip ir pirmiau.

Pavyzdinis vertinimo metodas

Kai kuriais atvejais kiekvienas populiacijos individas ( pvz., daugiau kaip 100, 1000, 10000 ir (arba) 100000 individų) gauna balą, kuris apibrėžia galimą kiekvieno individo per didelės dispersijos laipsnį. Kai kuriais atvejais balai apibrėžiami kaip kontaktų skaičius ( žr. čia ), o skaičiuojamų kontaktų skaičius yra nuo maždaug 10 iki maždaug 100, pasirinktinai nuo maždaug 100 iki maždaug 1000, pasirinktinai nuo maždaug 1000 iki maždaug 10000, pavyzdžiui, 100, 400, 1000, 2000, 10000 arba vidutinis ar didesnis skaičius. Kai kuriais atvejais didelė reikšmė apibrėžia didelį per didelės dispersijos potencialą, o maža reikšmė apibrėžia mažą per didelės dispersijos potencialą. Kad būtų lengviau paaiškinti išradimą, naudojama vertinimo skalė nuo 0 iki 100. Suprantama, kad gali būti naudojamos ir kitos skalės, pavyzdžiui, šilumos žemėlapio įvertinimo skalė, dešimtainės eilės skalė ir t. t., kurios visos patenka į išradimo taikymo sritį. Kai kuriuose išradimo variantuose vertinimas yra atviras. Pavyzdžiui, kai kuriuose išradimo variantuose balas yra normalizuotas pagal kitas reikšmes. Normalizavimas nebūtinai turi būti tiesinis. Kai kuriuose išradimo variantuose balas yra skaliaras. Pavyzdžiui, kai kuriuose išradimo įgyvendinimo variantuose balas yra daugiamatis, įskaitant persidengimo potencialo dimensiją ir elgesio kintamumo dimensiją). Pavyzdžiui, balas yra daugiamatis, įskaitant viršplaninio potencialo dimensiją ir elgsenos kintamumo dimensiją). balas yra daugiamatis, įskaitant viršplaninio potencialo dimensiją ir elgsenos kintamumo dimensiją).

Kai kuriais atvejais balas apskaičiuojamas naudojant svertinio vertinimo modelius, kuriuose vienas ar daugiau veiksnių ir (arba) komponentų vertinami pagal gautus informacinius duomenis. 3 pav. parodyta svertinio balo apskaičiavimo būdo schema pagal kai kuriuos išradimo variantus.

Kai kuriais atvejais sistema gauna informacinius duomenis apie subjektą 302Kai kuriais atvejais informaciniai duomenys rūšiuojami pagal informacinių duomenų šaltinį. 304. pavyzdžiui, elektroninė informacija 306. išmaniuosius telefonus, fotoaparatus, kredito kortelių informaciją ir kt. 308. geografinę informaciją, pavyzdžiui, iš GPS arba mobiliųjų bokštų. 310vyriausybinė informacija, pavyzdžiui, iš gyventojų surašymo biuro arba EMR (elektroninių medicininių įrašų). 312žmonių informacija, pavyzdžiui, iš kitų asmenų, raginančių pateikti informaciją apie kitus asmenis ir vieną ar daugiau pirmiau minėtų veiksnių ir (arba) komponentų. Kai kuriais atvejais sistema apskaičiuoja kiekvienos informacijos dalies svertinį balą, pasirinktinai pagal iš anksto nustatytą kriterijų 314. kai kuriuose variantuose sistema iš įvairių svertinių balų, pasirinktinai pagal iš anksto nustatytą kriterijų, sukuria bendrą balą. 316Kai kuriais atvejais sistema pateikia sąrašą su gydymo seka, kuri vėliau naudojama gyventojų gydymui. 318.

Kai kuriais atvejais balas susideda iš kelių komponentų, pavyzdžiui, prognozuojamos tikimybės, kad subjektas perduos infekcinę ligą (virusą ir (arba) patogeną), prognozuojamos tikimybės, kad subjektas užsikrės infekcine liga (virusu ir (arba) patogu), santykinio pavojaus subjekto sveikatai, jei subjektas serga infekcine liga (virusu ir (arba) patogu), žalos visuomenei, jei subjektas užsikrės infekcine liga (virusu ir (arba) patogu); vieną ar daugiau iš pirmiau nurodytų neprivalomų duomenų apie fizinį artumą su kitais asmenimis.

Kai kuriais atvejais subjekto fizinio aproksimavimo duomenys apskaičiuojami kartu su kitais subjektais naudojant vieną ar daugiau iš šių būdų:

• 1. subjektų, su kuriais subjektas gali bendrauti, skaičius;
• 2. galimas ir (arba) faktinis atstumas tarp objekto ir kitų objektų;
• 3. galimo ir (arba) faktinio subjekto susitikimo su kitais subjektais trukmę.

Kai kuriais išradimo variantais rezultatas atnaujinamas ir (arba) po kiekvieno kontakto įvykio. Kai kuriuose išradimo variantuose vertinimas atnaujinamas dienos pabaigoje, galimai apibendrinant kelis susitikimus su tuo pačiu asmeniu. Pasirinktinai arba papildomai balas atnaujinamas po kelių kontaktų įvykių. Kai kuriais išradimo variantais balas apskaičiuojamas surinkus visus kontaktų įvykius, pavyzdžiui, remiantis kontaktų tinklo analize, siekiant nustatyti asmenis, kurie, jei būtų paskiepyti, geriausiai sustabdytų infekciją. Tokią analizę galima atlikti imituojant kontaktų tinklą ir išbandant įvairias skiepijimo schemas ir (arba) pašalinant skirtingus asmenis ir (arba) asmenų grupes.

Nuo įvertinimo iki gydymo

Kai kuriais atvejais, kai pasiekiamas kiekvieno individo arba, pasirinktinai, didelio populiacijos individų skaičiaus balas, sudaromas sąrašas, kuriame nurodoma kiekvieno individo gydymo tvarka. Kai kuriais atvejais sąrašas pasirinktinai suskirstomas pagal grupes, pavyzdžiui, visi asmenys, surinkę nuo 100 iki 90 balų, sugrupuojami į A grupę, kuriai gydymas skiriamas pirmiausia. Tada visi asmenys, surinkę nuo 90 iki 80 balų, sugrupuojami į B grupę, kuriai gydymas skiriamas antroje vietoje, ir t. t.

Informacija visuomenei

Kai kuriais atvejais, sudarius sąrašą, asmenims pranešama, kada ir kur jie turi atvykti ir gauti procedūras, pavyzdžiui, el. paštu, specialiomis programėlėmis mobiliuosiuose telefonuose, per žiniasklaidą ir t. t.

Pavyzdiniai modeliavimai

Kai kuriais atvejais modeliavimas ir imitavimas atliekamas specialiais kompiuteriais, pavyzdžiui, siekiant įvertinti galimą gydymo eigą ir tikėtiną laiką, kada bus pasiektas bandos imunitetas, ir (arba) parinkti įvairių parametrų vertes. Kai kuriais atvejais modeliavimas apima vieno ar daugiau faktinių duomenų, gautų iš asmenų, įterpimą į modeliuojamus asmenų duomenis (jei reikia, kad būtų galima atlikti tikėtinus scenarijus). Kai kuriuose įsikūnijimuose vertinimuose ir modeliuose naudojamas vienas ar daugiau neuroninių tinklų, mašininis mokymasis ir specializuotas modeliavimas.

Kai kuriais atvejais modeliuojant atsižvelgiama ir modeliuojama tikimybė, kad gydymas ( veikia arba ) neveikia asmens.

Kai kuriais atvejais modeliuojant atsižvelgiama į populiacijos, su kuria gali susidurti konkretus subjektas, tipą ir modeliuojama potenciali populiacija, su kuria šie asmenys gali susidurti vėliau. Pavyzdžiui, mokytojai, kurie susitinka su daugybe vaikų, gaus didesnį imitacinį rezultatą, nes jei ir kai mokytojas užkrės vaikus, vaikai grįš namo ir potencialiai užkrės savo šeimas. Tuo tarpu, pavyzdžiui, gydytojas, dirbantis kalėjime, galbūt gaus mažesnį imituojamąjį balą, nes kalėjime įkalinti žmonės neišeina ir vargu ar ką nors užkrės. (Infekcija kalėjime laikoma atskirai ).

Kai kuriais atvejais atliekami modeliavimai, siekiant įvertinti parametrų vertes, naudojamas supergreitai plintančiam asmeniui nustatyti ir galbūt kaip jį atskirti nuo įprastų asmenų.„