希臘，圖片來源：Mat Napo, macpukpro@unslpash

最新刊於《自然》的研究指出，美國兩間大學開發的人工智能 (AI) 被希臘政府應用，並成功識別無症狀 COVID-19 旅客，以減慢該疫症從邊境傳入的速度。

有撰寫該研究的南加州大學馬歇爾分校數據科學與運營助理教授 Kimon Drakopoulo 在聲明中指，該 AI 計劃影響非常大，團隊相信在大流行期間開發尖端、新穎的系統進行有針對性的測試可拯救生命。

2020 年 7 月，希臘基本上重新開放了邊境，以使其依賴旅遊業的經濟免受因 COVID-19 停擺而造成破壞。希臘政府與南加州大學馬歇爾分校和賓夕法尼亞大學團隊合作，開發 “Eva” 以種人工智能演算法使用實時數據識別高風險旅客。證據顯示，使用 Eva 抽出無症狀感染旅客數量，幾乎是只依靠旅行限制和隨機病毒測試的兩倍。

Eva 的開發始於 2020 年夏天，當時 Drakopoulos 對希臘宣佈重新開放邊境感到好奇，並向希臘總理基里亞科斯·米佐塔基斯 (Kyriakos Mitsotakis) 發電郵，查詢有關重開邊境計劃的問題並自願提供幫助。在短短數小時 Drakopoulos 已獲回覆與邀請參加相關的政府會議。

Drakopoulos 此後聯同其同團隊與希臘建立正式合作夥伴關係開發 Eva ，以幫助該國進行健康監測。希臘由於供應鏈問題，當時的病毒測試供應有限，而在重開邊境計劃下該國必須確定可能受感染的旅客是通過其邊境的 40 個開放點入境。

經過與希臘 COVID-19 科學工作組的數月設計、開發和測試， Eva 成功推出使用。該 AI 幫助希臘當局整理了旅客提供的大量數據，例如他們計劃停留和訪問的地方，以及每位旅客的人口統計數據，包括性別、年齡。然後團隊編輯 Eva 的程式，以篩選大量數據，並從中找出最有可能被感染但無症狀且需要檢測的旅客檔案。

為防止出現盲點， Eva 亦會指示當局對數據有限的旅客進行測試。研究表明，這對於增強 Eva 的準確性非常重要，隨著時間推移，其辨識出無症狀旅客的準確性得到提高。

借助 Eva，希臘每天對抵達或途經該國的估計 41,830 戶家庭中的約 17% 進行病毒檢測，並且幾乎是典型隨機檢測方法所能檢測到的感染人數的兩倍。這證明 Eva 可為測試供應有限的國家作有效的防疫替代方案。

另外， Eva 是在與律師協商後開發，以確保該 AI 遵守歐盟通用數據保護條例 (GDPR) 提供的私隱保護。 根據 GDPR ，收集個人數據的組織例如航空公司需要遵循安全標準並獲得儲存和使用數據的同意，並與公共機構共享這些數據，收集的訊息亦往往僅限於所述目的所需的最低數量。

來源：
University of Southern California, An algorithm may have helped slow the spread of COVID-19 in Greece, 22 September 2021
Nature, Greece used AI to curb COVID: what other nations can learn, 22 September 2021

報告：
Bastani, H., Drakopoulos, K., Gupta, V. & et al. (2021). Efficient and targeted COVID-19 border testing via reinforcement learning. Nature. doi: 10.1038/s41586-021-04014-z

文／Alan Chiu