EVA: sistema basado en inteligencia artificial que permitió a Grecia mantener sus fronteras abiertas

El mecanismo de muestreo permitió detectar a casi el doble de las personas infectadas con Covid-19 asintomáticas o infectadas, en relación a los testeos aleatorios. Gracias a este algoritmo, diariamente 80 mil turistas pudieron ingresar a ese país.

Mientras en la Argentina se permitía el ingreso de menos de mil personas diariamente por el cierre de fronteras, a Grecia arribaban unas 80 mil. Hoy, luego de que el Gobierno anunciara que levantará las restricciones y reducirá al mínimos los testeos para detectar contagios de coronavirus, la experiencia del país europeo podría ser determinante.

Dos científicos de datos de la Universidad de Pensilvania y la Universidad del Sur de California desarrollaron un sistema de inteligencia artificial que le permitió a Grecia mantener sus fronteras abiertas. Se trata de un algoritmo de aprendizaje automático y por retroalimentación, al cual denominaron EVA, que permite construir un perfil de riesgo potencial ante el ingreso de cada visitante.

Con este perfil sobre la mesa, el sistema podía sugerir a qué visitantes se debía testear y cuáles podían ingresar sin necesidad de PCR o cuarentena.

“EVA asignó los recursos limitados de Grecia en función de la información demográfica de los viajeros entrantes y los resultados de las pruebas de viajeros anteriores”, explicaron los científicos en un documento que fue publicado en la revista científica Nature, y señalaron que este sistema “identificó 1,85 veces más viajeros asintomáticos e infectados que las pruebas de vigilancia aleatorias, con picos de hasta 2 y 4 veces más” durante las temporadas altas de turismo.

Cómo funciona el sistema EVA

El sistema se basa en cinco pasos que permiten evaluar y detectar los viajeros con mayor riesgo de estar infectados con Covid-19:

Formulario de localización de pasajeros (PLF, por sus siglas en inglés): todos los viajeros que querían ingresar a Grecia debían completar un formulario de localización con, al menos, 24 horas de antelación. En estos documentos se solicitaba: país de origen, datos demográficos, lugar y fecha de ingreso, los cuales se permanecían confidenciales.

Prevalencia estimada entre tipos de viajeros: usando pruebas recientes de otros viajeros, EVA podía estimar cuál era el riesgo ante cada ingreso. Para esto, el algoritmo evaluaba estadísticamente datos sobre el país, la región, la edad y el género de los ingresantes (datos que eran actualizados semanalmente gracias a la incorporación de nuevos resultados); además de la situación epidemiológica de la cual provenía.

Asignación de test: con estas estimaciones bajo la manga, EVA podía determinar cuáles eran los grupos, y no las personas identificadas individualmente, que debían testearse mediante PCR. En ese sentido, debido a la escases de pruebas diagnósticas el sistema establecía de forma algorítmica y equilibrada cuál de los 40 puntos de entrada era prioritario, además de agilizar la entrega de pruebas biológicas a los 32 laboratorios en todo el país.

Lista gris: con la estimaciones sobre la mesa, EVA podía evaluar qué países eran riesgosos e ingresarlos a esta nómina donde se establecía que quienes viajaran desde allí debían presentar una prueba PCR.

Cierre del ciclo: una vez finalizada la etapa de asignación y resultados de test, éstos datos alimentaban al sistema. Por lo cual eran incluidos en el paso de prevalencia estimada entre tipos de viajeros.

Fronteras abiertas bajo la atenta mirada del sistema EVA

Según destacan los científicos en el documento, su eficacia se demostró al ser comparada con un sistema aleatorio de testeo, como una suerte de juego de azar, ante el ingreso de los turistas. “Durante la temporada alta de turismo, estimamos que la vigilancia aleatoria hubiera identificado al 54,1% de los viajeros infectados que EVA identificó”, con lo cual para lograr la misma efectividad hubieran “requerido un 85% más de pruebas en cada punto de entrada”.

“Nuestros hallazgos sugieren que los datos epidemiológicos son generalmente ineficaces para predecir la prevalencia real del COVID-19 entre los viajeros asintomáticos”, señalaron los especialistas y explicaron que la recomendación del sistema para incluir a países en la lista gris “evitó un 6,7% adicional de viajeros infectados”.

Los creadores de EVA, Kimon Drakopoulos y Vishal Gupta, afirmaron que el sistema “ayudó a Grecia a reabrir sus fronteras sin un aumento importante en los casos”, ya que “determinaba qué visitantes extranjeros admitir y a quién dirigirse para las pruebas”, al tiempo que resaltaron que gracias a su algoritmo se realizaron ocho mil testeos, una cifra que habría trepado a 14.400 si se aplicaba el régimen de pruebas aleatorias.

“Pudimos predecir picos en lugares como Malta y España diez días antes de que aparecieran en las estadísticas oficiales, tiempo que fue crucial para prevenir el flujo de viajeros infectados. Grecia utilizó estos datos para decidir cuándo prohibir a los visitantes de países de alto riesgo o exigir una prueba de PCR negativa antes de arribar al país”, concluyeron los expertos.