På kort sikt ska forskningen förse Folkhälsomyndigheten med effektiva och hållbara beslutsunderlag för att välja strategier som ska användas för att bekämpa pandemisk influensa, som coronaviruset. På längre sikt är tanken att artificiell intelligens ska bli en naturlig del av myndighetens modeller och analyser.
– Forskningsprojektet ska hjälpa Folkhälsomyndigheten att utveckla modeller som kopplar åtgärder för att hindra smittspridning till simuleringar av spridning och dess konsekvenser, berättar Aron Larsson.
Projektet kommer att undersöka vilken effekt en strategi, eller en kombination av strategier, har på virusspridning. Aron Larsson förklarar att strategierna tas fram i samarbete med domänexperter för att bestämma hur de kan kombineras, när de tidsmässigt bäst tillämpas och under vilka förhållanden de bör tillämpas.
Aron Larsson förklarar vidare att förstärkningsinlärning som maskininlärningsmetod kommer att testas initialt tillsammans med simuleringsmodellen VirSim.
– Att integrera djupinlärning med förstärkningsinlärning kan fungera som ett kraftfullt verktyg för att förutsäga virusspridning. Det är samma teknik som ligger bakom självkörande bilar och även maskiner som slår världsmästare i spel som AlphaGo, påtalar Panagiotis Papapetrou.
– Implementeringen av en sådan AI-agent kan leda till en effektivare utformning av interventionsstrategier, samt att strategierna blir robustare och uppfyller värderingskriterier bättre. De simulerade strategierna utvärderas sedan för att bestämma hur effektiva de är i förhållande till varandra baserat på bland annat hur många intensivvårdsplatser och dödsfall som kan undvikas och vilka direkta och indirekta kostnader som de olika strategierna ger upphov till, avslutar Aron.
Projektet ska pågå fram till år 2021 och är en del i Vinnovas satsning "Starta er AI-resa! Offentliga organisationer".