La rivista Nature ha pubblicato uno studio sull’uso di un sistema di IA per migliorare la capacità di screening dei turisti infetti asintomatici.
Il sistema, denominato Eva, è stato sviluppato dalla USC Marshall School of Business e dalla Wharton School of Business dell’Università della Pennsylvania per identificare i viaggiatori asintomatici e infetti in entrata in Grecia. L’algoritmo è stato sviluppato utilizzando l’apprendimento rinforzato.
Il progetto è iniziato nell’estate del 2020 come risposta alla carenza in quel periodo di test COVID e alla necessità di identificare i viaggiatori probabilmente infetti che entravano in Grecia, grazie alla riapertura delle frontiere, da uno dei 40 punti di ingresso dei suoi confini.
Dopo mesi di progettazione, sviluppo e test con la task force scientifica greca per il COVID-19, i ricercatori hanno lanciato Eva.
Il sistema prevede, da parte dei viaggiatori interessati ad andare in Grecia, la compilazione di un modulo online con informazioni sui luoghi dove questi sono stati, dati demografici e il loro itinerario di viaggio.
Eva elabora queste informazioni e le combina con dati epidemiologici aggiornati in tempo reale per identificare i soggetti a rischio, ossia probabilmente infetti ma asintomatici. Queste informazioni venivano trasmesse alle autorità sanitarie greche che procedevano all’esecuzione dei test.
La Grecia ha testato nell’estate del 2020 circa il 17% delle 41.830 famiglie che arrivavano o attraversano il paese ogni giorno.
Eva ha identificato 1,85 volte il numero di viaggiatori asintomatici e infetti rispetto ai test di sorveglianza casuali, con un numero fino a 2-4 volte maggiore durante i picchi di viaggio, e 1,25-1,45 volte il numero di viaggiatori asintomatici e infetti rispetto alle politiche di test che utilizzano solo le metriche epidemiologiche.
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