AI-stödd utformning av effektivare interventionsstrategier
| Diarienummer | |
| Koordinator | Folkhälsomyndigheten |
| Bidrag från Vinnova | 486 437 kronor |
| Projektets löptid | april 2020 - december 2021 |
| Status | Avslutat |
| Utlysning | AI - Kompetens, förmåga och tillämpning |
| Ansökningsomgång | Starta er AI-resa! Offentliga organisationer |
Viktiga resultat som projektet gav
Inom projektet har vi utvecklat och implementerat en agent för förstärkningsinlärning i en simuleringsmodell anpassad till antalet rapporterade fall av covid-19 under 2020. Agentens förmåga att identifiera effektiva icke-medicinska interventionsstrategier för att minska smittspridning har studerats med syfte att hitta de strategier som beaktar fler beslutskriterier än endast antal sjuka och avlidna. I synnerhet har balansen mellan fysisk distansering, rörlighet i samhället och smittspridning tagits i beaktande.
Långsiktiga effekter som förväntas
Inom projektet togs ett ramverk för simulering och förstärkningsinlärning fram, vilket kan användas i framtida simuleringsprojekt på myndigheten. Ramverket hittade effektiva och välbalanserade interventionsstrategier vilka tar hänsyn till flertalet beslutskriterier som sjukdomsbördan i befolkningen och de negativa effekterna av fysisk distansering. Ramverket har stor potential att användas som beslutsstöd under en pandemi genom att dynamiskt stötta beslutsfattarna i val av interventionsstrategi.
Upplägg och genomförande
Projektet bestod av tre arbetspaket, i) val av AI-metod, ii) implementering, samt iii) utvärdering. En serie workshops genomfördes, men på grund av covid-19 pandemin skedde merparten av dessa på distans. Under projektets gång undersöktes möjliga metoder och deras begräsningar, samt programbibliotek för förstärkningsinlärning. AI-metoden implementerades, modellen tränades och utvärderades sedan mot stipulerade benchmark.