医療および公衆衛生政策に関する誤った情報と戦うことを目的として、いくつかの主要大学によって新しいプラットフォームが開発されています。
この取り組みは、ピッツバーグ大学、イリノイ大学アーバナ シャンペーン校、カリフォルニア大学デービス校のヘルス クラウド イノベーション センター、およびアマゾン ウェブ サービスによって主導されています。
Project Healと呼ばれるこのプラットフォームは、機械学習、生成人工知能、予測分析を利用して、公衆衛生当局が健康に関する誤った情報に対処する取り組みにおいて、後手対応から積極的な取り組みに移行できるよう支援する。
なぜ重要なのか
誤った情報は長い間公衆衛生上の課題であったが、パンデミックによってそれが浮き彫りになった。 たとえば、米国保健福祉省は、新型コロナウイルス感染症ワクチンの誤った情報によるコストを推定しています。 1 日あたり 5,000 万ドルから 3 億ドル 2021年中に。
この数字は、新型コロナウイルス感染症ワクチン接種を自発的に拒否する場合にかかる費用の一部（入院、失われた命の評価、長期の罹患率を含む）に基づいたもので、推定10億ドルとなっている。
さらに、そのような誤った情報が蔓延するにつれて、これと闘う努力により、公衆衛生当局、臨床医、介護者の間で燃え尽き症候群が発生しています。
Project Heal の作成者は、新しいオープンソース ツールキットを使用して、結果を改善し、より多くの個人が自分の健康についてより良い情報に基づいた意思決定を行えるようにするために、明確化するコミュニケーションが最も必要なときに正確に公衆衛生当局に通知することを目指しています。
このプラットフォームは、コミュニティで広まる前に、新たな誤情報を分類して検出します。
Project Heal の協力者が AWS で説明するように ブログ投稿、トレーニングされた機械学習モデルは、誤解を招く内容を含むステートメントの可能性を分類し、ステートメントのエンティティとコンテキストに基づいた分類を可能にします。
次に、誤解を招く記述を評価して、人間の健康に対する脅威の深刻度をスコアリングします。
さまざまな人口統計がどのように反応するかに影響を与える独自の文化的、歴史的、言語的ニュアンスを説明するため 健康の公平性を妨げる誤った噂 このシステムは、検索拡張生成を使用して大規模な言語モデルの出力を最適化し、対象のコミュニティ向けによりパーソナライズされたメッセージングを生成します。
このプラットフォームを開発して AWS クラウドにデプロイすると、公衆衛生当局はコミュニティの教育タスクを事後対応から事前対応に移行することで、ワークロードをより効率的に管理できるようになります。
より大きなトレンド
プロトタイプをテストした公衆衛生の専門家らは、特に検証済みのデータソースと未検証のデータソースの間に意図的な線引きがある場合には、このシステムが支援源になるだろうと熱心に考えていたと共同研究者らは述べた。
MITREの健康行動・社会科学部門マネージャーのデニス・スキャネル氏は、ヘルスリテラシーが低いグループは誤った情報に影響されやすい傾向があると述べた。
「現在は存在しないものの、私たちが開発を検討しているものの1つは、早期警告です。これにより、公衆衛生担当者と協力して、誤った情報や偽情報が地域社会内で拡大する前に予防接種を行うことができます」と彼女は語った。 「それは非常に重要だ」
MITREはフロリダ国際大学とのパートナーシップを通じて、新型コロナウイルス感染症ワクチンの特定を支援しました。 誤った情報と偽情報 そして、ハイチ人コミュニティにおけるこれらのメッセージに対抗するための積極的なコミュニティ介入を支援したと彼女は述べた。
「ワクチン接種率を、開始時のゼロ近くから数千人程度まで引き上げました。」
記録上
プロジェクト・ヒールの協力者らは、「健康に関する誤った情報が米国内外の患者の健康に対する大きな脅威であり続けていることは明らかだ」と述べた。
Andrea Fox は、Healthcare IT News の上級編集者です。
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