Big Data відповідає на вагання щодо вакцинації від Covid-19
18.06.2021
Як штучний інтелект може допомогти визначити проблемні області та як поведінкова наука може стати ключовою у розумінні того, чому люди не поспішають робити щеплення.
“На щастя, по всьому світу тривають зусилля щодо вакцинації проти COVID-19. І хоча продовжують з’являтися багатообіцяючі новини зі зростанням рівня вакцинації та спадом кількості нових заражень, одна з основних проблем щодо пандемії COVID-19 залишається: вагання щодо вакцин”, – пише Рем Прасад, співзасновник аналітичної компанії The Final Mile.
Нещодавно майже 25 відсотків нещеплених дорослих заявили, що точно не будуть робити щеплення. Це означає, що буде дуже складно досягти колективного імунітету. Утім, галузь охорони здоров’я намагається знайти способи використати штучний інтелект (ШІ), аналітику великих даних та поведінкові науки для боротьби з ваганням щодо вакцин та зусилля, щоб досягти порогу, необхідного для колективного імунітету.
З огляду на це, ось як поєднують ШІ та науку про поведінку, щоб допомогти простору охорони здоров’я вирішити вагання вакцин.
Вирішення проблем безпеки
Завдяки інноваціям у галузі техніки та науки, вакцини проти COVID-19 значно швидше ніж зазвичай. “Це, очевидно, важливо з точки зору допомоги людству з подоланням пандемії, як і переломним моментом для виробництва вакцин. Однак, враховуючи такі швидкі терміни виробництва, деякі люди досі скептично ставляться до того, чи є вакцина безпечною чи ні”, – зазначає Прасад.
Для боротьби з цим урядові та медичні установи застосовують ШІ для збору даних про будь-які побічні ефекти чи несприятливі наслідки від пацієнтів, яким було зроблено щеплення. З цього моменту ШІ використовується для аналізу точок даних та виявлення будь-яких відповідних зв’язків та позначення їх набагато швидше, ніж це було б вручну. Це дозволяє галузі охорони здоров’я забезпечити більше душевного спокою особам, які не впевнені у безпеці вакцинації, та надати додатковий контекст навколо повідомлених побічних ефектів.
Забезпечення позитивних глобальних результатів та співпраці
Основою подолання вагання вакцини є забезпечення того, щоб результати пацієнтів – як з точки зору негайної ефективності вакцини, так і пом’якшення побічних ефектів після вакцинації – були якомога позитивнішими.
“На жаль, відстеження результатів та прогресу пацієнтів – це кропіткий процес для галузі охорони здоров’я та державних організацій охорони здоров’я. Особливо, коли мова йде про те, щоб робити це глобально”, – визнає дописувач. Утім, ШІ та аналітика великих даних дозволяє медичним установам та урядам робити моніторинг, аналіз та співпрацю набагато ефективнішими, ніж це було можливо раніше.
Наприклад, інструменти ШІ можуть сприяти постійному потоку аналізу даних у реальному часі та виявленню тенденцій, що може допомогти лікарям, зацікавленим сторонам галузі охорони здоров’я та урядам краще зрозуміти, як просуваються зусилля щодо вакцин. Більше того, це може допомогти їм виявити будь-які аномалії та те, чому вони могли виникнути набагато швидше, ніж якби вони використовували менш складні технології. Цей тип глобальної співпраці та аналітики даних надає людям набагато глибший “доказ” того, що вакцини безпечні та ефективн. Це, своєю чергою, може ще більше збільшити рівень вакцинації.
Пандемія – один із найскладніших періодів у сучасній історії. Нарешті з’являються проблиски надії, коли люди починають вакцинуватися. Однак, як і раніше залишаються суттєві проблеми щодо спроб досягти стадового імунітету. Поєднуючи ШІ, аналітику великих даних та поведінкову науку, постачальники медичних послуг можуть краще вирішити будь-які тривалі занепокоєння щодо вакцинації та побудувати довіру серед пацієнтів до майбутніх зусиль щодо щеплення, переконаний фахівець.
