Пандемия коронавируса показала, что ключевой частью борьбы с распространением инфекционного заболевания является быстрое и точное выявление инфицированных. Это позволяет дистанцировать и изолировать инфицированных людей, чтобы уменьшить передачу. В то же время важно ограничить контакты между людьми, нуждающимися в тестировании, другими лицами, нуждающимися в диагностике, и медицинскими работниками, проводящими тесты. Домашние наборы для тестирования позволили людям получить точный диагноз, не вступая в контакт с другими, но доставка тестов людям, которые в них нуждаются, может быть проблемой, которую доставка дронов может преодолеть.
Диагностические тесты на COVID-19, в которых используется метод полимеразной цепной реакции (ПЦР), отличаются высокой точностью, но на обработку уходят часы, а иногда пациентам могут потребоваться дни, чтобы получить результаты. Напротив, более быстрые тесты на основе антигена могут дать результаты всего за 15-30 минут. Домашние наборы для тестирования на антигены позволяют людям, подозревающим, что у них может быть COVID-19, тестировать себя дома, что может ограничить контакт с другими пациентами на местах тестирования, а также с медицинскими работниками, проводящими тесты. Получение более быстрых результатов при минимальном воздействии на других людей — один из способов дальнейшего ограничения распространения заболевания.
В новой статье, опубликованной в журнале «Интеллектуальные и роботизированные системы», Мюррей Котэ, доцент Техасской школы общественного здравоохранения A & M, и его коллеги из Хьюстонского университета разработали новую методику планирования доставки диагностических тестов на COVID-19 с использованием грузовика для отправки дронов и беспилотных летательных аппаратов.для доставки тестов. Исследователи протестировали различные сценарии, чтобы лучше понять возможности своего подхода.
Подход Котэ и коллег рассматривает их проблему как отдельные компоненты грузовика и дрона. Во-первых, они оптимизируют график движения грузовиков, чтобы минимизировать расстояние, а затем сосредотачиваются на минимизации времени доставки дронов. Первый этап предлагаемого ими метода направлен на поиск приемлемого набора маршрутов для грузовиков и беспилотников. На втором этапе используется эвристический алгоритм, который пробует различные комбинации маршрутов, чтобы найти улучшения их первоначального решения.
Используя реальный сценарий, они смогли найти подходящий график маршрутизации примерно за один час вычислительного времени. Затем исследователи разработали способ демонстрации эффективности своего метода на основе общего времени, необходимого для завершения доставки, количества людей, вовлеченных в процесс, и скорости передачи вируса по сравнению с личным тестированием. Они обнаружили, что предлагаемый способ доставки грузовиком и дроном может снизить передачу инфекции во время тестирования в 7, 5 раза. Например, если скорость передачи составляла 100 в день, предлагаемое исследование может снизить эту скорость до 13, 3 в день.
Их исследование продемонстрировало эффективность предлагаемого метода планирования доставки, который также может быть использован в других приложениях, таких как тестирование других инфекционных заболеваний, таких как грипп. Исследователи также отмечают, что их модель может быть использована как для сельских районов, где пациенты распределены на большие расстояния, так и для городских районов, где многие пациенты живут в одном регионе. Другим будущим направлением, которое отмечают исследователи, является изучение того, как ограничения на вождение, такие как ограничение скорости, светофоры и пробки на дорогах, влияют на методы планирования грузовиков и беспилотных летательных аппаратов.