COVID-19的预警系统通过废水检测和跟踪速度更快

数学仍然是对抗Covid-19的强大力量。

它的最新贡献是复杂的算法，使用市政废水系统，确定COVID-19的检测和追踪中的关键位置回到其人类来源，这可能是新受感染的人或受感染者的热点。创建该算法的研究人员说，时间是关键，尤其是当Covid-19逐渐发展自身的情况下，由于新兴的变体。

多伦多分校的Rotman管理学院的运营管理和统计学教授ODED BERMAN说：“我们想要快速，因为与此同时，新感染的人可以感染他人。”

这项最新的研究是基于先前的伯曼教授与马萨诸塞州理工学院和约克大学的Mehdi Nouinejad的共同投资者理查德·拉尔森（Richard Larson）所做的。三人最初开发了两种用于识别选择位置的算法下水道系统对于手动Covid-19测试，然后跟踪回到源。下水道是一个丰富的环境，可检测上游疾病的存在，因为其病毒的遗传残留物已在感染者的粪便中脱落，直到一周才能知道他们病得病。

调查人员的新研究通过更准确地建模典型的市政下水道系统的单向管道和人孔的Treelike网络，并通过自动加快检测/跟踪过程来完善最初的工作，从而优化了最初的工作。传感器根据特定的人孔安装，根据易于使用的算法选择。

在这种情况下，传感器在检测到Covid-19的任何时间都会发出警报。然后，手动测试是在上游的几个人孔进行的，也根据算法，直到最终来源所在，是一小群房屋或一个“热点”社区。然后，可以根据需要联系那个较小地区的居民进行进一步的测试和隔离，从而限制了潜在的新暴发。

将此方法应用于具有2,000个人孔的废水系统，表明只有七个传感器必须沿网络安装，以在一天之内检测和跟踪Covid-19回到其起源。

伯曼教授说：“这些传感器使我们能够手动采样比以前的工作中少量的人孔进行采样，并更快地检测到感染。”

尽管此类传感器尚未可用，但仍在开发此类技术。还需要进行Covid-19和填充系统的现场测试准确而快速的现场测试。

结果不仅有望检测到COVID-19，而且还有望进行其他病毒，例如高度传染性并引起呕吐和腹泻的诺病毒。由于最终在废水中的化学副产品，这项工作也有可能用于监视水晶甲基实验室和非法炸弹生产。

伯曼教授通常致力于未来的问题，例如引入自动驾驶汽车，这使他的废水研究首次将其专业知识应用于紧急的全球问题。

他说：“处理非常需要的事情，并可能很快帮助人们，这是令人兴奋的。”“这与我以前所做的事情大不相同。”

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