Grekland använde maskininlärning för att testa turister. Ledde till färre tester med högre effektivitet.

Teknik

Motor

Samhälle

Spel

Popkultur

Fritid

Tjock

Tester

Dagens fråga

Tipsa!

Skaffa Feber+

Hetaste

Senaste

Grekland använde maskininlärning för att testa turister

Ledde till färre tester med högre effektivitet

Foto: Mufid Majnun

Grekland kom på en smart lösning förra året när pandemin var i full gång. Problemet landet hade var att man ville testa så många som möjligt som kom in i landet, men hade inte tillräckligt med resurser. Då vände man sig till maskininlärning som fick sortera personer som kom in i landet och endast testa de som var högst sannolika att bära på viruset.

Mjukvaran, som man kallar Eva, användes hos alla 40 av Greklands inträdespunkter mellan 6 augusti och 1 november förra året. Resenärer som kom in i landet fick fylla i ett frågeformulär där de fick uppge vilket land och region de kommit från, samt ålder och kön. Baserat på den datan valde Eva ut vilka som skulle testas för covid-19 när de ankom i Grekland. Som mest bearbetade mjukvaran 30-55 000 formulär om dagen, 10-20 procent av de personer som fyllde i det fick testa sig.

Målet var ett identifiera så många asymtomatiska personer som möjligt och att lära sig mer om hur smittoläget ser ut i regioner man hade mindre data från. Så hur skötte sig Eva? Man lyckades identifiera 85 procent fler asymtomatiska resande än med slumpmässiga tester och upp till 2-4 gånger som många när resandet var som mest. Eva lyckades också identifiera 25-45 procent fler asymtomatiska resande än testpolicyer som förlitar sig på epidemiologiska mätvärden. Maskininlärningen kunde också i förtid se vilka länder som skulle se en ökning av fall, säger forskarna bakom Eva.

Den sista punkten är extra intressant då detta ledde till att Grekland grålistade 10 länder där alla resande därifrån fick testa sig, vilket ledde till färre icke-nödvändiga resenärer.

nature.com

Samhälle, Hälsa,

Grekland, ML, covid-19

Via theregister.com

54.1°