Hellas bruker maskinlæring for å avdekke smittende turister

Har laget et eget datasystem for å bestemme hvem som skal undersøkes eller ikke.

Rhodos 20011004: Turist leser norsk avis - VG - p Tsampika stranden p stsiden av Rhodos. Solsenger og solparasoller . 📸: Halvard Alvik, NTB (FRB)
Rhodos 20011004: Turist leser norsk avis - VG - p Tsampika stranden p stsiden av Rhodos. Solsenger og solparasoller . 📸: Halvard Alvik, NTB (FRB) Vis mer

Begrensede ressurser under den vedvarende pandemien har gjort at Hellas har vendt seg mot teknologiske løsninger for å sikre gode smittevernrutiner.

Det er nemlig en programvare som har fått bestemme hvem som skal testes for COVID-19 når de ankommer landet.

Det aktuelle systemet, som har fått kallenavnet "Eva", bruker forsterkningslæring, særlig "multi-armed bandit"-algoritmer, for å identifisere mulig infiserte passasjerer.

Det har gjort det mulig å finne reisende som er verdt å teste og sette i karantene om nødvendig.

Kartlegger "hotspots" i utlandet

Systemet er også i stand til å produsere oppdatert statistikk over infeksjoner som igjen blir analysert av tjenestemenn.

Det gjør det blant annet mulig å se tidlige tegn på framveksten av COVID-19 "hotspots" utenfor Hellas, melder The Register.

"Eva" ble tatt i bruk på alle 40 innreisepunkter i Hellas mellom 6. august og 1. november i fjor.

Slik funker systemet:

– For det første, med tanke på nåværende informasjon, søker Eva å maksimere antall infiserte asymptomatiske reisende som er identifisert, sa det akademiske teamet fra USA og Hellas om programvaren til tidsskriftet Nature tidligere denne måneden.

– For det andre tildeler Eva strategisk noen tester til reisende typer som hun for øyeblikket ikke har presise estimater for bedre å lære utbredelsen.

Innkommende reisende ble bedt om å fylle ut et spørreskjema som beskriver landet og regionen de kom fra, samt alder og kjønn.

Basert på disse egenskapene valgte Eva om de skulle testes for COVID-19 ved ankomst.

På sitt høyeste behandlet "Eva" tilsynelatende mellom omtrent 30 000 og 55 000 skjemaer om dagen, hvert skjema representerer en husstand, og omtrent 10 til 20 prosent av husholdningene ble testet.