Ayudamos a Grecia a construir un sistema de inteligencia artificial para hacer que las pruebas de Covid-19 sean más eficientes. Esto es lo que aprendimos.

Dos científicos de datos construyeron un sistema de aprendizaje automático llamado Eva para ayudar a Grecia a reabrir de manera segura a casi 80,000 turistas por día. El sistema, conocido como Eva, es casi el doble de eficiente en la detección de casos que las pruebas aleatorias y puede predecir picos en otros países diez días antes de que aparezcan en los recuentos oficiales de casos.

Este artículo fue traducido de nuestra edición en inglés utilizando tecnologías de IA. Pueden existir errores debido a este proceso. Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.

A pesar de las advertencias del gobierno, millones de estadounidenses viajaron durante las vacaciones. Las escuelas, universidades y lugares de trabajo enfrentan decisiones difíciles a medida que las personas regresan en medio de un aumento del coronavirus, lo que podría traer consigo al Covid-19. Si bien las vacunas ya se están distribuyendo, queda un largo camino por recorrer hasta que logremos una vacunación generalizada y una inmunidad colectiva.

Sylvain Sonnet | Getty Images

¿Qué pasaría si hubiera una mejor manera de determinar quién está en mayor riesgo de contraer Covid-19 y quién debería ser examinado y puesto en cuarentena? Somos científicos de datos en la Escuela de Negocios Marshall de la USC y este verano creamos un sistema de inteligencia artificial para ayudar a Grecia a reabrir sus fronteras de manera segura a más de 80,000 turistas por día. El sistema, conocido como Eva, determinaba qué visitantes extranjeros admitir y a quién dirigirse para las pruebas. A medida que las escuelas, las empresas y los destinos turísticos navegan por una nueva ola de casos de coronavirus en medio de la ajetreada temporada navideña, deben considerar cómo usar los datos y la inteligencia artificial para implementar sus recursos de prueba de manera eficiente y reducir la propagación del virus.

El turismo es fundamental para la economía de Grecia. Esta primavera, el país se enfrentó a un dilema: necesitaba reabrir sus fronteras para la temporada de vacaciones de verano, pero no pudo probar a todos los viajeros entrantes. Creamos Eva para gestionar de forma segura el flujo de visitantes. Todas las personas que ingresaban a Grecia tenían que enviar información demográfica básica junto con detalles sobre los países en los que habían estado recientemente. Usando un algoritmo de aprendizaje automático para predecir el riesgo, Eva seleccionó qué viajeros probar al llegar a la frontera. Después de estar en cuarentena durante 48 horas mientras se esperaban los resultados, cualquiera que fuera positivo siguió los protocolos de aislamiento del gobierno y el rastreo de contactos. Todos los demás eran libres de continuar su visita.

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Un ejercicio de pruebas eficientes

Este sistema fue una victoria en todos los sentidos . Permitió que el país se reabriera a los viajeros al tiempo que reducía el riesgo de que ingresara cualquier persona con Covid-19. Al apuntar con mayor precisión las pruebas, utilizó menos recursos para detectar cada infección. Las pruebas de vigilancia aleatorias requerirían casi el doble de pruebas que Eva para atrapar la misma cantidad de viajeros infectados en la frontera. En el pico del verano, eso se habría traducido en casi 14,400 pruebas por día, cerca de la capacidad de prueba total de todo el país. En contraste, Eva usó alrededor de 8,000 pruebas para detectar la misma cantidad de casos, liberando valiosos recursos de prueba para los residentes locales y al mismo tiempo filtrando a los visitantes infectados.

Eva también proporcionó mejores datos para que Grecia los utilice para actualizar continuamente sus políticas de viajes. Debido a que evalúa a las personas antes de que presenten síntomas (las personas que muestran activamente signos de enfermedad rara vez suben al avión), nuestro sistema produjo tasas de prevalencia más oportunas que los recuentos de casos confirmados publicados por los gobiernos nacionales. Pudimos predecir picos en lugares como Malta y España diez días antes de que aparecieran en las estadísticas oficiales, tiempo que fue crucial para prevenir el flujo de viajeros infectados. Grecia utilizó estos datos para decidir cuándo prohibir a los visitantes de países de alto riesgo o exigir una prueba de una prueba de PCR negativa antes incluso de llegar a la frontera.

Eva ayudó a Grecia a reabrir sus fronteras este verano sin un aumento importante en los casos de coronavirus. El país, como gran parte de Europa y EE. UU., Está experimentando un aumento repentino y requiere que todos los visitantes tengan un resultado negativo antes de la llegada. Pero durante la temporada alta de turismo este verano, los números de Covid-19 fueron relativamente estables a pesar de recibir a casi 80,000 visitantes cada día. Eva permitió a Grecia contraer más infecciones en la frontera (a través de un despliegue más inteligente de pruebas) y evitar que llegaran más personas infectadas (a través de políticas de viaje más inteligentes). También ayudó a restablecer la fe pública en la capacidad de reabrir la economía al tiempo que se protege la salud pública.

Ofreciendo un término medio entre cierres completos y cero restricciones

Un sistema inteligente como Eva rompe con el falso binario de que los países deben permanecer bloqueados o reabrirse por completo. Muchas naciones europeas adoptaron un enfoque mucho menos preciso que Grecia para reabrir sus fronteras, lo que permitió a los visitantes de países seleccionados con recuentos oficiales bajos de casos, pero que no requirieron ninguna prueba cuando llegaron. Otros lugares, como Nueva Zelanda, Canadá y Hawai, permanecieron cerrados casi por completo, diezmando las economías turísticas locales.

Además de los viajes y el turismo, creemos que los sistemas impulsados por inteligencia artificial como Eva pueden ayudar a las escuelas, lugares de trabajo, gobiernos locales y otras instituciones con recursos limitados a administrar mejor sus políticas de pruebas y restricciones de Covid-19. Si una universidad, por ejemplo, solo puede evaluar a 1.000 personas a la semana, ¿a quiénes deberían evaluar? Un sistema inteligente como Eva es mucho más eficiente que las pruebas aleatorias y puede revelar características y comportamientos de alto riesgo. Por ejemplo, ¿es más probable que los estudiantes en clases con laboratorios en persona den positivo en la prueba? ¿Hay un repunte entre los deportistas ahora que ha llegado el invierno y las prácticas se han trasladado al interior? Al rastrear lo que está sucediendo en tiempo real, el sistema puede ayudar a las instituciones a ajustar sus políticas para actividades o grupos identificados como de alto riesgo.

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Dos conclusiones sobre el seguimiento y las pruebas de objetivos

Tenemos dos lecciones para gobiernos e instituciones que crean sistemas de datos para rastrear Covid-19 y las pruebas de destino. Primero, el éxito es mucho más que un algoritmo estelar. Requiere sistemas operativos efectivos que gobiernen dónde y cuándo se realizan las pruebas, qué tan rápido están disponibles los resultados y cómo se comunican los datos y la información. La IA más sofisticada vale poco sin operaciones efectivas en el terreno.

El otro gran problema con cualquier sistema de seguimiento de datos es, por supuesto, la privacidad. Las instituciones deben tener mucho cuidado con los datos que recopilan, cómo los protegen y quién tiene acceso a ellos. Creamos Eva para cumplir con las estrictas leyes de privacidad GDPR de la UE; en los EE. UU., se aplicarían la HIPAA y las reglamentaciones estatales, como la CCPA de California. Eva solo recopila información que es esencial para sus cálculos, evitando puntos de datos como números de seguridad social que no son útiles para el algoritmo. No se introducen nombres ni detalles de identificación en el algoritmo en sí; el gobierno mantiene los nombres por separado para usarlos en el rastreo de contactos cuando sea necesario.

A pesar de que hemos comenzado a distribuir vacunas, las pruebas y las medidas de prevención para mantener a raya al Covid-19 estarán con nosotros durante mucho tiempo. Los sistemas inteligentes basados en datos como Eva son más eficientes y menos onerosos que las pruebas aleatorias, y mucho más seguros que no realizar ninguna prueba. Esta es la primera pandemia en la que la humanidad ha tenido inteligencia artificial y otras tecnologías avanzadas en su arsenal. Al usarlo sabiamente, podemos trazar un término medio que equilibre la seguridad y el bienestar económico en el camino de regreso a la normalidad.

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