Credit: Unsplash/CC0公共领域
一项新的研究表明，美国南加州大学马歇尔商学院和宾夕法尼亚大学沃顿商学院开发的一个描述性计算机程序，被希腊用来识别旅行者中无症状的新冠肺炎感染，可能减缓了病毒通过其边境的传播
南加州大学马歇尔分校数据科学和运营助理教授、该研究的作者之一Kimon Drakopoulos说:“这是一个影响非常大的人工智能项目，我相信我们通过开发一个尖端、新颖的系统，在大流行期间进行有针对性的测试，拯救了生命。”
2020年7月，希腊在很大程度上重新开放了边境，使其依赖旅游业的经济免受新冠肺炎长期关闭的毁灭性影响
希腊与南加州大学马歇尔分校和沃顿商学院合作创建了“Eva”，这是一种人工智能算法，使用实时数据识别高风险访客进行测试
证据显示，该算法捕获的无症状感染者几乎是希腊仅依靠旅行限制和随机COVID测试捕获的两倍
南加州大学马歇尔分校数据科学和运营副教授、该研究的另一位作者维沙尔·古普塔(Vishal Gupta)表示:“我们与Eva的合作证明，与传统的、广泛使用的大流行管理方法相比，仔细整合实时数据、人工智能和精益运营带来了巨大的好处。”
这项联合研究发表在《自然》杂志上
一个电话kickstarts在希腊测试COVID算法 伊娃项目始于2020年夏天，当时德拉科普洛斯对希腊宣布重新开放边境感到好奇，向总理基里亚科斯·米佐塔基斯发送了一封电子邮件，询问有关该国计划的问题，并自愿提供帮助
几个小时内，德拉科普洛斯直接收到了米佐塔基斯邀请他参加会议的回复
为了使其正式化，南加州大学马歇尔分校和沃顿商学院的研究人员与AgentRisk创始人兼首席执行官乔恩·弗拉乔吉亚尼斯(Jon Vlachogiannis)一起，与希腊合作开发了Eva，用于这个依赖旅游业的国家的健康监测
该国的COVID检测供应有限——由于供应链问题，当时全球共享了这一经验——但该国必须确定可能感染的旅行者，他们来自其边境的40个不同入境点中的任何一个
经过希腊新冠肺炎科学任务组数月的设计、开发和测试，研究人员推出了Eva
伊娃帮助希腊当局整理了游客提供的大量数据，比如他们计划在哪里停留和参观，以及每个游客的人口统计数据
研究人员随后对伊娃进行编程，筛选信息，并建立可能感染但无症状且需要检测的旅行者的档案
古普塔说:“在周期开始时，有兴趣去希腊的旅行者会在网上填写一份表格。”
“他们分享信息，比如他们以前去过哪里，人口统计信息和他们的旅行路线
基于这些信息，我们和伊娃能够推荐谁应该接受测试
" Eva算法被证明是测试困难国家令人印象深刻的替代方案 在整个2020年夏季，某些城市和地区出现了高峰，而其他城市和地区则没有
伊娃考虑了这些人口统计学差异和旅行者披露的信息，并向希腊卫生当局指出了感染可能性最高的旅行者进行检测
为了防止“盲点”，该系统还指示当局对数据有限的旅行者进行测试
研究显示，这对于增强Eva的准确性至关重要，而Eva的准确性会随着时间的推移而提高
有了Eva，希腊每天对大约41，830个抵达或经过该国的家庭中的17%进行了检测，比典型的随机检测方法获得的感染人数增加了近一倍
“鉴于随机测试需要大量的测试供应，伊娃提供了一个令人印象深刻的选择，”Drakopoulos说，并补充说，考虑到他之前对流行病的数据研究，他受到了启发，开始接触希腊
Eva底层模式的一些主要思想类似于数字广告商在社交媒体上投放广告时使用的思想
来源：由phyica.com整理转载自PH，转载请保留出处和链接！
