Ce metodă a folosit Grecia pentru a încetini pandemia COVID-19. Sistemul științific care ar putea ajuta guvernele altor țări

La câteva luni de la debutul pandemiei COVID-19, cercetătorul Kimon Drakopoulos a trimis un e-mail atât primului ministru elen, cât și șefului grupului de lucru privind situația COVID-19 din Grecia, pentru a întreba dacă au nevoie de sfaturi suplimentare.

Drakopoulos lucrează în știința datelor la Universitatea din California de Sud, Los Angeles, și este originar din Grecia. Spre surprinderea sa, a primit un răspuns de la prim-ministrul Kyriakos Mitsotakis în câteva ore. Uniunea Europeană a cerut statelor membre, să permită reluarea călătoriilor neesențiale din iulie 2020, iar guvernul elen a avut nevoie de ajutor pentru a decide când și cum să redeschidă frontierele.

Grecia, ca multe alte țări, nu avea capacitatea de a testa toți călătorii, în special cei care nu prezintă simptome. O opțiune a fost testarea unui eșantion de vizitatori, dar Grecia a optat pentru încercarea unei soluții legate de inteligența artificială (AI).

Între august și noiembrie 2020 - cu contribuția lui Drakopoulos și a colegilor săi - autoritățile au lansat un sistem care utilizează un algoritm de învățare automată pentru a determina ce călători care intră în țară ar trebui testați pentru COVID-19. Autorii au descoperit că învățarea automată este mai eficientă în identificarea persoanelor asimptomatice decât testarea aleatorie sau testarea pe baza țării de origine a unui călător. Potrivit analizei cercetătorilor, în timpul sezonului turistic de vârf, sistemul a detectat de două până la patru ori mai mulți călători infectați decât testele aleatorii.

Sistemul de învățare automată, care este printre primele de acest gen, se numește Eva. Este un exemplu al modului în care analiza datelor poate contribui la politici eficiente COVID-19. Dar prezintă și provocări, de la asigurarea protecției vieții private a persoanelor până la necesitatea verificării independente a acurateței acesteia.

În multe țări, călătorii sunt aleși pentru testarea COVID-19 la întâmplare sau în funcție de categoriile de risc. De exemplu, o persoană care provine dintr-o regiune cu o rată ridicată de infecții ar putea avea prioritate pentru testare față de cineva care călătorește dintr-o regiune cu o rată mai mică.

În schimb, Eva a colectat nu numai istoricul călătoriilor, ci și datele demografice, cum ar fi vârsta și sexul, din formularele de informații pentru pasageri necesare pentru intrarea în Grecia. Apoi a asociat aceste caracteristici cu datele de la pasagerii testați anterior și a folosit rezultatele pentru a estima riscul de infectare al unei persoane. Testele COVID-19 au fost direcționate către călătorii cu cel mai mare risc. Algoritmul a emis, de asemenea, teste pentru a-i permite să umple golurile de date, asigurându-se că a rămas actualizat pe măsură ce situația se desfășura.

În timpul pandemiei, nu au lipsit ideile cu privire la modul de implementare a datelor mari și a Inteligenței Artificiale pentru a îmbunătăți sănătatea publică sau pentru a evalua impactul economic al pandemiei. Cu toate acestea, relativ puține dintre aceste idei au pus-o în practică. Acest lucru se datorează parțial faptului că marile companii și guvernele care dețin date relevante - cum ar fi înregistrările telefoanelor mobile sau detaliile tranzacțiilor financiare - trebuie să existe sisteme agreate înainte de a putea partaja datele cu cercetătorii. De asemenea, nu este clar cum se poate obține consimțământul pentru utilizarea acestor date cu caracter personal sau cum să ne asigurăm că aceste date sunt stocate în siguranță.

Eva a fost dezvoltată în consultare cu avocații, care s-au asigurat că programul respectă protecțiile de confidențialitate oferite de Regulamentul general de protecție a datelor (GDPR) al UE. Conform GDPR, organizațiile, cum ar fi companiile aeriene, care colectează date cu caracter personal, trebuie să respecte standardele de securitate și să obțină consimțământul pentru stocarea și utilizarea datelor - și pentru a le partaja cu o autoritate publică. Informațiile colectate tind să fie limitate la suma minimă necesară în scopul declarat.

În ciuda numeroaselor metode de colectare a datelor, mulți factori de decizie politică nu au putut accesa și valorifica datele în timpul pandemiei. Cercetătorii și finanțatorii ar trebui să înceapă acum să pună bazele pentru situații de urgență din viitor, dezvoltând în prealabil acorduri de partajare a datelor și protocoale de protecție a confidențialității pentru a îmbunătăți timpul de reacție. Și ar trebui să înceapă, de asemenea, discuții despre stabilirea unor limite sensibile cu privire la puterea decizională care ar trebui acordată unui algoritm într-o criză, relatează revista Nature.

Samsung aduce funcțiile AI și pe dispozitivele mai vechi

Samsung a anunțat că va extinde funcțiile sale bazate pe inteligență artificială, cunoscute sub numele de Galaxy AI, la mai multe modele de dispozitive din gama sa, inclusiv telefoane și...

Microsoft se pregătește să prezinte noi funcții de inteligență artificială

Microsoft se pregătește să prezinte noi capabilități de inteligență artificială la conferința anuală Microsoft Build, programată între 21 și 23 mai. Evenimentul va marca un moment...