登上Nature，它是最成功的AI新冠應(yīng)用？
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在人類利用 AI 對(duì)抗新冠疫情的諸多嘗試中，Eva 可謂是實(shí)踐中最為成功的案例之一。
“非必要不出游”，這個(gè)句子隨著疫情的持續(xù)已深入人心。
但對(duì)于以旅游業(yè)為支柱的國(guó)家來說，這句話是一個(gè)必須驅(qū)趕掉的噩夢(mèng)。
比如希臘。旅游業(yè)是希臘重要經(jīng)濟(jì)支柱，占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 20% 以上。希臘有大約 1100 萬人口，近年來每年接待超過 3300 萬游客，旅游業(yè)占該國(guó)就業(yè)人數(shù)的近 20%。
疫情的爆發(fā)對(duì)這個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)帶來了破壞性影響，以致于疫情爆發(fā)不久，當(dāng)一位數(shù)據(jù)科學(xué)家給希臘總理發(fā)送郵件，詢問他們是否需要任何額外的建議時(shí)，他在數(shù)小時(shí)內(nèi)就收到了 Kyriakos Mitsotakis 總理的答復(fù)。
這位數(shù)據(jù)科學(xué)家名叫 Kimon Drakopoulos，在洛杉磯的南加州大學(xué)從事數(shù)據(jù)科學(xué)工作，來自希臘。
彼時(shí)，歐盟要求成員國(guó)從 2020 年 7 月起允許“非必要旅行”，其中許多成員國(guó)在3月實(shí)施了廣泛的封鎖。希臘政府在決定何時(shí)以及如何重新開放邊境方面需要幫助。
與許多其他國(guó)家一樣，希臘缺乏對(duì)所有旅客進(jìn)行檢測(cè)的能力，尤其是那些沒有出現(xiàn)癥狀的旅客。
2020 年 8 月至 11 月期間，根據(jù) Drakopoulos 及其同事的意見，當(dāng)局啟動(dòng)了一個(gè)由多國(guó)科學(xué)家小組開發(fā)的系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來確定哪些入境旅客應(yīng)接受 COVID-19 檢測(cè)。
結(jié)果發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)在識(shí)別無癥狀人員方面比隨機(jī)測(cè)試或基于旅行者原籍國(guó)的測(cè)試更有效。根據(jù)研究人員的分析，在旅游旺季，該系統(tǒng)檢測(cè)到的受感染旅客是隨機(jī)檢測(cè)的兩到四倍。
這個(gè)系統(tǒng)稱為 Eva。由南加州大學(xué)馬歇爾商學(xué)院的 Kimon Drakopoulos 和 Vishal Gupta，賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院的 Hamsa Bastani，AgentRisk 的創(chuàng)始人 Jon Vlachogiannis，以及希臘政府官員合作開發(fā)。
詳細(xì)介紹 Eva 的論文發(fā)布于近日的《自然》雜志。論文標(biāo)題為 Efficient and targeted COVID-19 border testing via reinforcement learning。
在人類利用 AI 對(duì)抗新冠疫情的諸多嘗試中，Eva 可謂是實(shí)踐中最為成功的案例之一。
Eva 的成功之處
簡(jiǎn)單來說，Eva 可使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)訪客進(jìn)行測(cè)試。
圖丨Eva工作流程示意圖在整個(gè) COVID-19 大流行期間，不少國(guó)家依靠各種臨時(shí)邊境控制協(xié)議，在保障公共衛(wèi)生的同時(shí)允許必要的旅行：從隔離所有旅行者，到根據(jù)病例、死亡或陽性檢測(cè)率等全民流行病學(xué)指標(biāo)限制特定國(guó)家人員入境。
許多國(guó)家/地區(qū)會(huì)隨機(jī)或根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)類別選擇旅客進(jìn)行 COVID-19測(cè)試。例如，來自高感染率地區(qū)的人可能比來自低感染率地區(qū)的人優(yōu)先接受檢測(cè)。
但 Eva 有所不同，Eva 將實(shí)時(shí)檢測(cè)數(shù)據(jù)與訪客在抵達(dá)前 24 小時(shí)填寫的簡(jiǎn)單表格中的信息相結(jié)合，為每位訪客建立風(fēng)險(xiǎn)狀況評(píng)估，建議哪些游客在抵達(dá)時(shí)應(yīng)接受 COVID-19 檢測(cè)，哪些游客可以不經(jīng)檢測(cè)就安全入境。
最關(guān)鍵的是，與全國(guó)范圍的方案不同，部署于希臘邊境的 Eva，不僅收集了旅行歷史信息，還從進(jìn)入希臘所需的乘客信息表中收集了年齡和性別等人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，然后將這些特征與之前接受過測(cè)試的乘客的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，并利用該結(jié)果來估計(jì)個(gè)人的感染風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而分配希臘有限的檢測(cè)資源。
借助 Eva，希臘每天對(duì)抵達(dá)或途經(jīng)該國(guó)的估計(jì) 41,830 戶家庭中的約 17% 進(jìn)行檢測(cè)。通過將 Eva 的性能與模擬情景進(jìn)行比較，研究發(fā)現(xiàn)，Eva 發(fā)現(xiàn)的感染的旅行者比原先嚴(yán)格按照其國(guó)籍檢測(cè)的方式（即只利用流行病學(xué)指標(biāo)的檢測(cè)政策）多 1.25-1.45 倍。與隨機(jī)檢測(cè)相比，Eva 在旅游旺季（8 月和 9 月）發(fā)現(xiàn)感染的旅行者是前者的 4 倍，非旅游旺季的結(jié)果是隨機(jī)檢測(cè)的 1.85 倍。
圖丨Eva 與隨機(jī)監(jiān)測(cè)試驗(yàn)的比較
也就是說，Eva 證明了強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在保障公共衛(wèi)生方面的潛力。
Eva 的基礎(chǔ)算法，強(qiáng)調(diào)從實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而且團(tuán)隊(duì)還為算法搭建了一個(gè)數(shù)據(jù)“通道”，使其可以以近乎實(shí)時(shí)的方式無縫、安全地訪問來自不同希臘政府?dāng)?shù)據(jù)庫匿名數(shù)據(jù)。這也得益于開發(fā)團(tuán)隊(duì)與希臘公共衛(wèi)生和政策領(lǐng)導(dǎo)人的順流接洽，他們可以持續(xù)根據(jù)希臘的特殊情況調(diào)整 Eva。
Eva 的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、測(cè)試分配和其他數(shù)據(jù)分析相組合，就像一個(gè)實(shí)時(shí)儀表盤，直觀地向希臘政府展示最新信息，以供決策參考。
“希臘模式”，未來可期？
毫無疑問，Eva 的成功給了整個(gè)團(tuán)隊(duì)莫大的鼓舞。
“我們與 Eva 的合作證明，仔細(xì)整合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、人工智能和精益運(yùn)營(yíng)比傳統(tǒng)的、廣泛使用的流行病管理方法具有巨大的優(yōu)勢(shì)。
Eva 最令人興奮的元素之一是其學(xué)習(xí)、改進(jìn)和發(fā)展的能力。在這場(chǎng)大流行中，實(shí)時(shí)適應(yīng)是至關(guān)重要的，那里的局勢(shì)可能在一兩天內(nèi)發(fā)生巨大變化。新的測(cè)試結(jié)果不斷地被納入動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)算法中，這使得 Eva 比靜態(tài) COVID-19 篩選策略具有明顯的優(yōu)勢(shì)。這是循證決策的令人興奮的一步。”團(tuán)隊(duì)成員、南加州大學(xué)馬歇爾大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)副教授 Gupta 說。
“對(duì)我來說，這不僅是要把我在數(shù)據(jù)科學(xué)方面的工作應(yīng)用于幫助希臘人民，而且也要幫助那些熱愛旅行并擔(dān)心旅行安全的世界人民。”，從一封郵件開始促成 Eva 的 Drakopoulos 說道。
“Bastani、Drakopoulos、Gupta 和 Vlachogiannis 開發(fā)的人工智能系統(tǒng)不僅為國(guó)家向世界各地的游客開放做了準(zhǔn)備，也為我們的 COVID-19 戰(zhàn)略決策提供了靈活性。”Nikos 希臘公民保護(hù)部和危機(jī)管理部副部長(zhǎng)，負(fù)責(zé)該國(guó) COVID-19 應(yīng)急工作組的 Hardais 說。
Eva 誕生的根本原因在于，由于供應(yīng)鏈問題，希臘本國(guó)的 COVID 檢測(cè)用品供應(yīng)有限，在資源有限的情況下，他們必須確定通過其邊境 40 個(gè)不同入口中的任何一個(gè)入境的可能受感染旅行者。希臘所面臨的這種挑戰(zhàn)，也是很多國(guó)家都在面對(duì)的。這也意味著，Eva 或許也能幫助其他這些國(guó)家。
但這又涉及到另一個(gè)問題，那就是數(shù)據(jù)共享。
其實(shí)，在流行病爆發(fā)期間，關(guān)于如何部署大數(shù)據(jù)和人工智能來改善公共健康或評(píng)估大流行的經(jīng)濟(jì)影響，一直不乏想法。
然而，這些想法很少付諸實(shí)踐，這在一定程度上是因?yàn)槌钟邢嚓P(guān)數(shù)據(jù)（如移動(dòng)電話記錄或金融交易細(xì)節(jié)）的公司和政府，在與研究人員共享數(shù)據(jù)之前，需要建立數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)。目前還不清楚如何獲得使用此類個(gè)人數(shù)據(jù)的許可，以及如何確保這些數(shù)據(jù)安全以及被安全地存儲(chǔ)。
而 Eva 是在咨詢律師后開發(fā)的，律師確保該項(xiàng)目遵守歐盟通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例（GDPR）提供的隱私保護(hù)。根據(jù) GDPR，航空公司等收集個(gè)人數(shù)據(jù)的組織需要遵循安全標(biāo)準(zhǔn)，并獲得存儲(chǔ)和使用數(shù)據(jù)的許可，并與公共機(jī)構(gòu)共享這些數(shù)據(jù)。收集的信息往往僅限于所述目的所需的最低數(shù)量。
現(xiàn)在已有多種收集數(shù)據(jù)的方法，但許多政策制定者在流行病爆發(fā)期間仍無法訪問和利用數(shù)據(jù)。各國(guó)政府渴望在突發(fā)衛(wèi)生事件中部署大數(shù)據(jù)應(yīng)對(duì)措施，但這也需要建立在法律、道德的基礎(chǔ)之上。如果要復(fù)制 Eva 的成功，研究人員和資助者應(yīng)提前制定數(shù)據(jù)共享協(xié)議和隱私保護(hù)協(xié)議。
無論如何，Eva 展示了這種可能性。如團(tuán)隊(duì)成員 Vlachogiannis 所言：“對(duì)那些熱愛旅行、渴望走出大流行的人來說，這是充滿希望的時(shí)刻。此外，這也是由數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和算法支持政府管理的具有重要性的時(shí)刻。”
Reference：
https://www.nature.com/articles/s41586-021-04014-z