Preview

Надежность

Расширенный поиск

Модель риска немецкого приложения для предупреждения Короны – перезагрузка

https://doi.org/10.21683/1729-2646-2021-21-3-47-53

Полный текст:

Аннотация

Цель. В этой статье мы обсуждаем модель риска немецкого приложения Corona Warning App в двух версиях. Обе модели основаны на таком общем полуколичественном подходе анализа рисков, который уже не является современным, а для некоторых областей применения даже не рекомендуется. Основная проблема заключается в том, что оценки параметров часто представляют собой только порядковые шкалы или ранговые числа, для которых такие операции, как умножение или деление, не являются четко определенными. Как следствие, результаты могут привести к недооценке или переоценке соответствующего риска.
Методы. Анализируются модели риска, реализованные в двух версиях данного приложения. Проводится сравнение номенклатуры параметров моделей, их влияния на результат, подходов к формированию комбинированной оценки риска. Анализируется эффективность моделей.
Результаты. Показано, что большинство параметров в модели используется только в качестве бинарных индикаторных переменных. Выяснилось, что Corona Warning App использует гораздо более ограниченную модель, которая даже не оценивает риск, а полагается только на один параметр – взвешенное время экспозиции. Показано, что приложение сильно недооценивает даже этот параметр и поэтому может ошибочно успокаивать пользователей. Таким образом, можно сделать вывод, что базовая модель риска, реализованная до версии 1.7.1, является скорее дозиметрической моделью, зависящей от расчетной концентрации вируса и не зависящей от экспозиции и других параметров (за исключением некоторых пороговых значений). Это даже не модель риска в соответствии с определением многих стандартов. Изменения модели риска в более поздней версии не являются фундаментальными. В частности, более поздняя модель также оценивает не индивидуальный риск, а индивидуальное воздействие, как показывают единицы измерения результата. Кроме того, модель сильно недооценивает продолжительность воздействия. Хотя сообщается, что около 60% пользователей приложения поделились положительными результатами тестов, абсолютное число опубликованных результатов составляет менее 10% от всех положительных результатов тестов. Поэтому с индивидуальной точки зрения приложение эффективно только в 10% случаев, а то и меньше.
Заключение. Поскольку Corona Warning App имеет и другие систематические ограничения и недостатки, рекомендуется не полагаться на ее результаты, а проводить тестирование COVID или вакцинацию. Кроме того, если в ближайшем будущем появится достаточное количество тестов вируса, приложение даже устареет. Скорее будет полезной разработка приложения, которое может оценивать риски априори, как своего рода поддержка принятия решений для своих пользователей на основе их индивидуального профиля риска.

Об авторах

Й. Брабанд
Брауншвейгский Технический Университет
Германия

Йенс Брабанд – доктор естествознания, главный эксперт по RAMSS в Siemens Mobility GmbH, профессор

Брауншвейг



Х. Шебе
TU..V Rheinland
Германия

Шебе Хендрик – доктор физико-математических наук, заведующий отделом анализа рисков и опасностей

Кельн



Список литературы

1. RKI: So funktioniert die Corona-Warn-App im Detail. URL: https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/WarnApp/Funktion_Detail.pdf (дата обращения: 06.10.2020).

2. Команда CWA: Corona-Warn-App Solution Architecture. URL: https://github.com/corona-warn-app/cwa-documentation/blob/master/solution_architecture.md (дата обращения: 06.10.2020).

3. CWA Team: Wie ermittelt die Corona-Warn-App ein erhöhtes Risiko? URL: https://github.com/corona-warn-app/cwa-documentation/blob/master/translations/cwa-riskassessment.de.md (дата обращения: 06.10.2020).

4. CWA Team: Эпидемиологическая мотивация уровня риска передачи, 2020-06-15. URL: https://github.com/corona-warn-app/cwa-documentation/blob/master/transmission_risk.pdf (дата обращения: 06.10.2020).

5. Bowles J. An Assessment of RPN Prioritization in a Failure Modes Effects and Criticality Analysis. // Proc. RAMS2003. Tampa, January 2003.

6. Braband J. Improving the Risk Priority Number Concept // Journal of System Safety. 2003. № 3. P. 21–23.

7. Durivage M. Is It Time To Say Goodbye To FMEA Risk Priority Number (RPN) Scores? // Pharmaceutical Online. URL: https://www.pharmaceuticalonline.com/doc/is-it-time-to-say-goodbye-to-fmea-risk-priority-numberrpn-scores-00012020-04-27 (дата обращения: 06.10.2020).

8. Braband J. Beschränktes Risiko // Qualität und Zuverlässigkeit. 2008. № 53(2). P. 28–33.

9. Robert-Koch-Institut: SARS-Cov-2 Steckbrief. URL: https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Steckbrief.html (дата обращения: 06.10.2020).

10. SAP Deutschland: Risikoberechnung der CoronaWarn-App nach detaillierten Tests weiter angepasst, 23.02.2021. URL: https://www.coronawarn.app/de/blog/2021-02-23-corona-warn-app-risk-calculationoptimization/ (дата обращения: 06.10.2020).

11. URL: https://github.com/corona-warn-app (дата обращения: 06.10.2020).

12. Braband J., Schäbe H. Analysis of the Risk Model of German Corona Warning App // Reliability: Theory & Applications. 2021. № 1(61). Vol. 16. P. 62-70.

13. Robert-Koch-Institut: Kennzahlen der CoronaWarn-App, 17.02.2021. URL: https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/WarnApp/Archiv_Kennzahlen/Kennzahlen_18022021.pdf?__blob=publicationFile (дата обращения: 30.03.2020).

14. Landau S. People Count – Contact Tracing Apps and Public Health. The MIT Press, 2021.


Для цитирования:


Брабанд Й., Шебе Х. Модель риска немецкого приложения для предупреждения Короны – перезагрузка. Надежность. 2021;21(3):47-53. https://doi.org/10.21683/1729-2646-2021-21-3-47-53

For citation:


Braband J., Shäbe H. Risk Model of German Corona Warning App – Reloaded. Dependability. 2021;21(3):47-53. https://doi.org/10.21683/1729-2646-2021-21-3-47-53

Просмотров: 91


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1729-2646 (Print)
ISSN 2500-3909 (Online)