La IA fue capaz de evaluar, según datos de procedencia, cuáles viajeros representaban mayor riesgo. De esta manera asignaba quiénes debían realizarse las pruebas PCR y/o mantenerse en cuarentena.
La experiencia de Grecia con el uso de inteligencia artificial para detectar contagios de COVID-19 podría ser clave a nivel mundial. Por su parte, el resto de los países pueden aprender la nación helénica para usar esta tecnología y combatir esta pandemia que todavía causa estragos. Así se dio a conocer a través de una publicación en Nature.
Con la ayuda de Eva, un algoritmo basado en machine learning, fue posible crear perfiles de riesgo ante el ingreso de extranjeros al país. Este sistema fue desarrollado por Kimon Drakopoulos y Vishal Gupta, investigadores de la Universidad de Pensilvania y de la Universidad del Sur de California.
De esta manera, fue posible determinar a qué personas se les debía realizar pruebas PCR o mantenerse en aislamiento y quiénes podían ingresar sin mayores problemas.
“Eva asignó los recursos limitados de Grecia según los datos demográficos de los visitantes y los resultados de las pruebas de viajeros anteriores”, de acuerdo con la publicación.
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El sistema fue capaz de identificar 1.85 veces más turistas asintomáticos e infectados que las pruebas de vigilancia al azar. Eva funciona mediante cinco acciones para analizar e identificar a los viajeros que representan un mayor riesgo de estar infectados de coronavirus:
- Formulación de ubicación de pasajeros: todos los visitantes deben llenar un formulario confidencial de localización con al menos 24 horas de anticipación, incluyendo: país de origen, datos demográficos, lugar y fecha de ingreso.
- Prevalencia en clases de viajeros: Eva analizaba estadísticas sobre el país, región, edad y género, así como la situación de la epidemia en dicho lugar a fin de evaluar el riesgo potencial.
- Asignación de pruebas: tras cotejar la información, el sistema establecía qué grupos de personas debían realizarse el test Dada la escasez de este, el sistema determinada qué puntos de entrada eran prioritarios.
- Lista en una escala de gris: según las estimaciones, Eva denfía qué países eran riesgos y debían ingresarse a una nómina para que, quienes viajaren desde ahí, entregaran los resultados de la prueba PCR.
- Cierre de ciclo: al concluir la fase de asignación y los resultados de las pruebas, se alimentaba al sistema con los datos obtenidos.
“Durante la temporada alta de turismo, estimamos que la vigilancia al azar hubiera identificado al 54. 1 % de los viajeros infectados que EVA detectó”, escriben los investigadores. “Para lograr la misma efectividad, se hubiera requerido un 85 % más de pruebas en cada punto de entrada”.
Los resultados sugieren que la información epidemiológica generalmente es ineficaz para predecir la prevalencia real del COVID-19 entre los visitantes asintomáticos.
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Con el apoyo de Eva fue posible reabrir las fronteras de Grecia sin un aumento considerable en las infecciones. De igual manera, el algoritmo ayudó a reducir las pruebas en 8,000, cifra que habría sido más alta, alcanzando las 14,400, si no se hubiera implementado este sistema.
¿Confías en la capacidad de la inteligencia artificial para reducir los contagios de COVID-19? ¿Crees que un algoritmo como Eva debería implementarse en México?
