Мощный алгоритм искусственного интеллекта может предсказать отношение человека к вакцинам
В результате значительного прорыва в области искусственного интеллекта (ИИ) и общественного здравоохранения исследователи разработали передовой инструмент, позволяющий предсказывать готовность людей к вакцинации. Эта инновационная система прогнозирования использует обширный набор данных, включающий демографические данные и личные оценки, такие как неприятие риска или потерь, для прогнозирования намерения сделать прививку.
Подобные достижения позволяют взглянуть на потенциальные возможности применения в области психического здоровья и прокладывают путь к более целенаправленным и эффективным инициативам в области общественного здравоохранения.
Искусственный интеллект встречается с общественным здравоохранением
В авангарде этой разработки находятся команды из Университета Цинциннати и Северо-Западного университета. Они разработали прогностическую модель, которая объединяет математическую основу, отражающую суть суждений о вознаграждении и отвращении, с точностью методов машинного обучения.
Николь Вике, старший научный сотрудник Колледжа инженерных и прикладных наук Университета Цинциннати и ведущий автор исследования, подчеркивает эффективность своей модели.
"Мы использовали небольшое количество переменных и минимальные вычислительные ресурсы для составления прогнозов", - заявила Вике. "COVID-19 вряд ли станет последней пандемией, которую мы увидим в ближайшие десятилетия. Новая форма ИИ для прогнозирования в здравоохранении - это ценный инструмент, который может помочь подготовить больницы к прогнозированию уровня вакцинации и, как следствие, уровня инфекций".
Как проводилось исследование
В ходе исследования было опрошено 3 476 взрослых жителей США в 2021 году. Этот период был знаменателен тем, что прошло более года с момента появления первых вакцин COVID-19 в продаже.
Участники опроса отражали демографический состав Соединенных Штатов, обеспечивая богатый набор данных, включающий их местоположение, доход, образование, этническую принадлежность и доступ в Интернет.
Примечательно, что 73 % респондентов сообщили, что они вакцинированы, что несколько выше среднего показателя по стране на тот момент.
Участники также оценивали серию изображений по шкале эмоциональной реакции, что позволило исследователям измерить такие аспекты суждений, как неприятие риска и потерь.
Эти факторы играют важную роль в процессе принятия решений, в том числе связанных со здоровьем и медицинским выбором.
Обучение модели ИИ на реакциях на вакцины
Ханс Брайтер, соавтор работы и профессор информатики Калифорнийского университета, подробно рассказал о важности понимания этих суждений.
"В 2017 году в одной из основополагающих работ была выдвинута гипотеза о существовании стандартной модели разума. Использование небольшого набора переменных из математической психологии для предсказания поведения врача подтверждает такую модель", - пояснил Брайтер.
"Работа этой совместной группы обеспечила такую поддержку и утверждает, что разум - это набор уравнений, схожий с тем, что используется в физике частиц", - продолжил он.
Исследовательская группа сравнивала суждения вакцинированных и невакцинированных респондентов и демографические переменные, чтобы убедиться в предсказательной точности модели.
Расшифровка человеческих суждений о вакцинах с помощью ИИ
Результаты исследования подчеркнули потенциал ИИ для точного прогнозирования отношения людей к вакцинации при минимальных данных, что опровергает преобладающую тенденцию полагаться на обширные и дорогостоящие клинические оценки.
Подчеркивая отход исследования от методологии больших данных, Агелос Катсагелос, эндаумент-профессор электротехники и информатики Северо-Западного университета и один из авторов, отметил простоту и эффективность подхода.
"Это исследование - анти-биг-дата. Оно может работать очень просто. Ему не нужны супервычисления, оно недорогое и может быть применено каждым, у кого есть смартфон", - отметил Катсагелос.
"Мы называем это вычислительным когнитивным ИИ. Вполне вероятно, что в ближайшем будущем вы увидите и другие приложения, связанные с изменениями в суждениях", - заключил он.
Потенциал вычислительного познавательного ИИ
Подводя итог, можно сказать, что это важное исследование знаменует собой значительный прогресс в области пересечения искусственного интеллекта и здравоохранения.
Разработав прогностическую модель, которая позволяет эффективно прогнозировать готовность людей к вакцинации COVID-19 при минимальном количестве данных, это исследование углубляет наше понимание человеческого поведения и процесса принятия решений, а также предоставляет специалистам здравоохранения перспективный инструмент для разработки более эффективных кампаний по охране здоровья населения.
Простота, экономическая эффективность и потенциал для более широкого применения этого вычислительного когнитивного ИИ представляют собой важнейший шаг вперед в нашем постоянном стремлении подготовиться к вызовам общественного здравоохранения и реагировать на них, демонстрируя глубокое влияние ИИ на повышение благосостояния общества".
Полный текст исследования опубликован в журнале JMIR Public Health and Surveillance.
