陳根：人工智能Eva，智慧對抗疫情_風聞

文|陳根

旅遊業是希臘經濟的重要支撐，佔國內生產總值 20% 以上。希臘有大約 1100 萬人口，旅遊業佔該國就業人數的近 20%。近年來每年接待超過 3300 萬遊客。

疫情的爆發給希臘經濟帶來了巨大的影響。從 2020 年 7 月起，歐盟要求成員國“非必要旅行”，其中許多成員國在3月實施了廣泛的封鎖。無疑，這對希臘的經濟雪上加霜。

與許多其他國家一樣，希臘缺乏對來自世界各國旅客進行檢測的能力，尤其是那些無症狀感染的旅客。為了解決這一問題，希臘當局啓動了一個由多國科學家小組開發的系統，該系統使用機器學習算法來確定哪些入境旅客應接受 COVID-19 檢測。

**結果發現，機器學習在識別無症狀人員方面比隨機測試或基於旅行者原籍國的測試更有效。**根據研究人員的分析，在旅遊旺季，該系統檢測到的受感染旅客是隨機檢測的兩到四倍。

在新冠疫情大流行期間，不少國家依靠各種臨時邊境控制協議，在保障公共衞生的同時允許必要的旅行。但是其會隨機或根據風險類別選擇旅客進行 COVID-19測試。例如，來自高感染率地區的人可能比來自低感染率地區的人重點接受檢測。

與傳統檢查方式不同的是**，Eva 將實時檢測數據與訪客在抵達前 24 小時填寫的簡單表格中的信息相結合，為每位訪客建立風險狀況評估，建議哪些遊客在抵達時應接受 COVID-19 檢測，哪些遊客可以不必要檢測就安全入境**。

此外，Eva 發現的感染的旅行者比原先嚴格按照其國籍檢測的方式（即只利用流行病學指標的檢測政策）多 1.25-1.45 倍。與隨機檢測相比，Eva 在旅遊旺季（8 月和 9 月）發現感染的旅行者是前者的 4 倍，非旅遊旺季的結果是隨機檢測的 1.85 倍。

由於供應鏈問題，希臘本國的新冠檢測用品有限。**在資源有限的情況下，需要確定通過其邊境 40 個不同入口中的任何一個入境的可能受感染旅行者。**希臘所面臨的這種挑戰，也是很多國家都在面對的。這也意味着，Eva 或許也能幫助其他國家。

未來，期待Eva可以最大限度的發揮自身作用。