Tartalomjegyzék
Frissítve - június 18, 2025
- 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.
Egyes megvalósítási módokban egy alany fizikai közelítési adatait más alanyokkal együtt számítják ki az alábbiak közül egy vagy több felhasználásával:
- 1. azon alanyok száma, akikkel az alany kapcsolatba kerülhet;
- 2. az alany potenciális és/vagy tényleges távolsága a többi alanytól;
- 3. az alany és a többi alany lehetséges és/vagy tényleges találkozásának időtartama.
A találmány egyes megvalósítási formái szerint a pontszámot minden egyes érintkezési eseményre és/vagy minden egyes érintkezési esemény után frissítik. A találmány egyes megvalósítási formái szerint a frissítés a nap végén történik, potenciálisan több, ugyanazzal a személlyel való találkozót összesítve. Választhatóan vagy kiegészítésképpen a pontszámot egy sor kapcsolatfelvételi eseményenként frissítik. A találmány egyes megvalósításaiban a pontszámot az összes kontaktesemény összegyűjtése után számítják ki, például a kapcsolati hálózat elemzése alapján, hogy azonosítsák azokat a személyeket, akik, ha beoltják őket, a legjobban megállítják a fertőzést. Egy ilyen elemzés elvégezhető a kapcsolathálózat szimulálásával és különböző oltási sémák kipróbálásával és/vagy különböző egyének és/vagy egyének csoportjainak eltávolításával.
A pontszámtól a kezelésig
Egyes megvalósítási módokban, amint az egyes egyedek pontszámát, vagy opcionálisan a populáció nagyszámú egyedének pontszámát elérték, egy listát generálnak azzal a sorrenddel, amelyben az egyes egyedek megkapják a kezelést. Egyes megvalósítási módokban a listát opcionálisan csoportokra osztják, pl. az összes 100 és 90 közötti pontszámot elért egyént az A csoportba sorolják, amely először kapja meg a kezeléseket. Ezután az összes olyan egyént, aki 90 és 80 pont közötti pontszámot ért el, a B csoportba csoportosítják, amely másodikként kapja a kezeléseket, és így tovább.
Tájékoztatás a nyilvánosság számára
Bizonyos megvalósítási módokban a lista létrehozása után az egyének értesítést kapnak arról, hogy mikor és hol mehetnek el és kaphatják meg a kezeléseket, például e-mailben, mobiltelefonjaik erre a célra szolgáló alkalmazásain keresztül, a médián keresztül stb.
Példaértékű szimulációk
Egyes megvalósítási módokban a modellezést és a szimulációkat erre a célra szolgáló számítógépeken végzik el, például a kezelések lehetséges előrehaladásának és a törzsimmunitás elérésének valószínűsíthető időzítésének és/vagy a különböző paraméterek értékeinek kiválasztása céljából. Egyes megvalósítási módokban a szimulációk magukban foglalják egy vagy több, egyéntől kapott tényleges adat beillesztését az egyéntől/egyénekből származó szimulált adatok futtatásához (ha szükséges a valószínű forgatókönyvek futtatásához). Egyes megvalósítási módokban az értékelések és modellek a neurális hálózatok, a gépi tanulás és a speciális szimulációk közül egyet vagy többet használnak.
Bizonyos megvalósítási módokban a szimulációk figyelembe veszik és modellezik annak valószínűségét, hogy a kezelések ( hatnak vagy ) nem hatnak az egyénre.
Egyes megvalósítási módokban a szimulációk figyelembe veszik és modellezik azt a fajta populációt, amellyel egy adott alany találkozhat, valamint azt a potenciális populációt, amellyel ezek az egyének később találkozhatnak. Például azok a tanárok, akik sok gyerekkel találkoznak, magasabb szimulált pontszámot kapnak, mert ha és amennyiben a gyerekek megfertőződnek a tanár által, a gyerekek hazatérnek, és potenciálisan megfertőzik a családjukat. Míg például egy börtönben dolgozó orvos valószínűleg alacsonyabb szimulált pontszámot kapna, mert a börtönben lévő bebörtönzöttek nem mennek el, és nem valószínű, hogy bárkit is megfertőznek. (A fertőzés egyedül marad a börtönben ).
Egyes megvalósítási módokban szimulációkat végeznek a szuperspreaderek azonosítására használt paraméterértékek értékelésére, és esetleg arra, hogy hogyan lehet őket megkülönböztetni a normál egyedektől.„