"Идея о том, что на фоне постоянно и очень динамично меняющейся ситуации с заболеваемостью, можно было бы использовать искусственный интеллект, чтобы в максимально быстрые сроки реагировать на текущие тенденции в развитии пандемии, кажется очевидной. Как именно это могло бы выглядеть, можно было увидеть прошлым летом 2020-го года на границах Греции. В то время страна переживала дилемму: с одной стороны, она сильно нуждалась в туристах, с другой стороны, необходимо было попытаться свести к минимуму количество завозимых заражений SARS-CoV-2. Хотя сегодня уже возможно проводить тесты большому количеству людей, в то время возможности тестирования были еще ограничены. ПЦР-тесты возможно было проводить лишь менее чем 20% въезжающих в страну. В этой ситуации все остальные страны полагались на классификацию стран въезда, основанную на национальных эпидемиологических данных: заболеваемости, смертности, количестве положительных тестов. В зависимости от того, какие показатели были в соответствующей стране, туристам либо разрешался свободный въезд в страну, либо требовался отрицательный тест или соблюдение карантина, либо въезд в страну запрещался".
"В Греции, однако, не стали подвергать путешественников такой грубой классификации только на основе не всегда легко сопоставимых на международном уровне данных, особенно потому, что опасались, что требование отрицательного ПЦР-теста отпугнет туристов от посещения страны. На 40 пограничных пунктах была опробована альтернатива с целью выявить как можно больше инфицированных путешественников при въезде, эффективно используя существующие возможности тестирования, пишут американские и греческие ученые в научном журнале Nature. Согласно исследованию, не менее чем за 24 часа до прибытия туристов просили заполнить анкету, в которой необходимо было указать страну и регион происхождения, возраст и пол", - говорится в статье.
"Эта информация, а также результаты тестов, проводимых на границе, сначала использовались искусственным интеллектом Eva для разделения путешественников на группы с максимально одинаковым риском заражения. Таким образом, например, в стране с очень неоднородной распространенностью инфекции были выделены определенные регионы. В рамках этих групп искусственный интеллект затем определял текущую потребность в тестировании соответствующих туристов. В то же время Eva также выявляла группы, распространенность заболевания в которых представлялась неопределенной из-за нехватки данных. В них необходимо было провести дополнительные тесты, чтобы уменьшить эту неопределенность".
"Сравнение результата с расчетами модели показало: выборочное тестирование путешественников летом 2020 года выявило бы только 54,1% заражений от тех, что были обнаружены искусственным интеллектом Eva; тестирование, основанное на национальных данных, выявило бы от 70 до 80% заражений. Меньший успех использования официальных данных ученые объясняют, с одной стороны, тем, что туристы не являются репрезентативной группой населения. Например, немецкие туристы были значительно моложе, чем среднестатистический житель Германии. С другой стороны, они ссылаются на хорошо известную проблему задержки предоставления официальных данных. В среднем они предоставлялись на девять дней дольше по сравнению с результатами тестов, сделанных на границе".
"Ученые особенно подчеркивают, что с самого начала согласовывали свой алгоритм с юристами, эпидемиологами и политиками. Большое значение придавалось работе с как можно меньшим количеством персональных данных. Например, информация о соответствующей профессии могла бы быть значимой, но ее намеренно не использовали ввиду защиты данных".
"Сейчас, спустя более года, проблема ограниченной доступности тестов уже не актуальна. Однако необходимость в возможности быстро реагировать на динамику заболеваемости все еще существует. Возможно, греческое исследование могло бы послужить здесь стимулом для нового мышления в рамках соблюдения стандартов защиты данных. Это могло бы открыть возможности для решения вопроса о том, как жить с вирусом в долгосрочной перспективе", - пишет FAZ.
