有了Aarogya Setu，我们可以在它变成热点之前找到一个地方:Abhishek Singh

接触者追踪已经成为?的关键组成部分之一新型冠状病毒肺炎流行的管理。在ET的采访中，辛格的阿布， CEOMyGov而且数字印度领导卫生部接触者追踪工作的政府组织公司(Corporation)讨论了人工智能工具和数据科学等努力如何发挥作用Aarogya是以帮助当局。编辑摘录:

人工智能和数据科学如何帮助应对Covid-19大流行?

数据科学和人工智能有助于识别热点，或者新兴热点在哪里。例如，Aarogya Setu帮助我们进行基于蓝牙的联系人跟踪和基于位置的热点识别。它绘制了在Covid-19检测呈阳性之前的最后两周内感染者的位置。

因此，根据这些人在特定地点停留的小时数，我们能够发现未来几天更有可能出现病例的热点和地区。所以这就是为什么预测热点变得更容易，这通常是当你说有x个案例出现时就能做到的。

通过印度理工学院马德拉斯分校开发的接口，我们能够在一个地点变成热点之前确定它，并与当地卫生当局共享这些信息。因此，如果没有使用数据科学，这些遏制措施将是困难的。

但这款应用作为联系人追踪工具有帮助吗?

是的，是这样。从一开始，我们就说我们的应用程序不同于Trace-Together等应用程序，也不同于新加坡和韩国使用的应用程序。我们不仅采集蓝牙联系人数据，还采集位置数据，并根据位置数据收集更多信息。由于我们的人口类型，重要的是确定地点并实施限制并遏制传播。因此，位置数据非常重要。

你能举例说明Arogya Setu在哪里以及如何提供帮助吗?

艾哈迈达巴德有效地利用了这些数据，苏拉特也是如此。因此，除了联系人跟踪数据，它还将电话塔数据的区域捕获为粒度数据。比如，在一个特定的手机信号塔区域，感染者曾在哪里，所有在该位置的用户的信号会告诉我们哪些地区最有可能出现Covid病例。

这比蓝牙接触追踪更好，因为它提供了整体的场景来检测那些可能没有应用程序但可能被感染的人，因为他们在那个地区。