Miért nem sikerül a Covid Radar App, ahogy kellene?
Az orvostudomány az a tudomány, amely a legjobban alkalmazza és alkalmazkodik a technológiai fejlődéshez. Ezt a hagyományt követve a fertőzéskövető alkalmazásnak fontos eszköznek (nem pedig megoldásnak) kell lennie a világjárvány ellenőrzésében. Paradox módon azonban a Covid radar alkalmazás nem érte el a kívánt hatást.
Annak ellenére, hogy technológiai szempontból nagyon jó alkalmazás előtt állt, és nagyon tiszteletben tartotta a magánélet tiszteletét, mindeddig nem érte el azt a letöltések számát, amely az eredmények eléréséhez szükséges. A mai napig csak körülbelül négy millió letöltést rögzítettek. Miért? Hol a hiba?
A technikai kérdéseken kívül számos lehetséges magyarázat létezik. Többek között az autonóm közösségek együttműködése nem megfelelő, és a kódok létrehozásában folyamatosan problémák merülnek fel. Ehhez jön még az adatbázisok nem szabványosított formátuma a különböző adminisztrációk között, ami azt eredményezte, hogy sok felhasználó nem tudta jelenteni pozitívumait és információt kapni arról, hogy fertőzött emberekkel voltak-e.
De mindenekelőtt a társadalmi tényező a probléma. Amikor Dél-Koreát példaként állították a világjárvány számítógépes alkalmazással való kezelésére, talán nem hangsúlyozták, hogy az alkalmazás a nyomon követés és az állampolgári felelősségvállalás stratégiájának eszköze. Valójában a Covid radar sikerének (vagy kudarcának) kulcsfontosságú pontja a társadalom felfogása a technológia iránt.
Elégtelen technológiai ismeretek
Egy tanulmányban, amelyet nemrégiben a SIENNA projekt keretében három technológiával vezettünk be az orvosi környezetben, számos kulcsra derült fény, amelyeket figyelembe kell vennünk, amikor szembenézünk a világjárvány második hullámával.
Az első az, hogy Spanyolországban az orvostechnikai ismeretek nem elégségesek. Például a genetikában a spanyol lakosság 32% -a megerősíti, hogy "van némi fogalma arról, hogy mi ez", szemben azzal a 25% -kal, aki elismeri, hogy kevés ismerete van erről. És valami hasonló történik a mesterséges intelligencia és a robotika területén: csak 35% gondolja úgy, hogy rendelkezik elegendő tudással.