Fractal Analytics公司的联合创始人RamPrasad讨论了人工智能如何帮助识别问题领域以及行为科学如何在理解个人延迟免疫接种方面发挥关键作用。Ram是Fractal执行领导团队的成员，并领导FinalMile Consulting在开发领域开展开创性工作。他共同创立了FinalMile，并建立了世界一流的行为科学家和设计师团队。
值得庆幸的是，世界各国都在开展COVID-19疫苗接种工作。尽管随着疫苗接种率继续上升和新感染率下降，仍然有一些令人鼓舞的消息，但在世界试图正式控制COVID-19大流行的过程中，一个重大挑战仍然存在：疫苗犹豫不决。
最近，近25%未接种疫苗的成年人表示他们绝对不会接种疫苗。这意味着，群体免疫将变得非常具有挑战性。然而，幸运的是，医疗保健行业正试图找到利用人工智能和行为科学来对抗疫苗犹豫并加大努力以达到群体免疫阈值的方法。
考虑到这一点，以下是人工智能和行为科学如何结合以帮助医疗保健领域解决疫苗犹豫问题。
缓解安全问题
由于技术和科学的创新，COVID-19疫苗的生产时间比疫苗通常所需的时间短。这在帮助人类快速战胜这种病毒方面显然具有重要意义，而且也代表了疫苗生产的分水岭时刻。然而，鉴于这种快速的生产时间表，一些人仍然怀疑疫苗是否安全。
为了解决这个问题，政府和医疗保健公司正在部署人工智能来收集有关接种疫苗的患者的任何副作用或不良结果的数据。从那里开始，人工智能被用于分析数据点并检测任何相关的模式，并在比手动操作更短的时间内标记它们。这使医疗保健行业能够让不确定接种疫苗的安全性的个人更加安心，并提供有关报告副作用的更多背景信息。
促成积极的全球成果和合作
克服疫苗犹豫的核心是确保患者的结果——无论是在立即的疫苗效力还是减轻疫苗接种后的副作用方面——都是尽可能积极的。
不幸的是，跟踪结果和患者进展对于医疗保健行业和政府卫生组织来说是一个艰苦的过程——尤其是在全球范围内这样做时。然而，通过采用人工智能，医疗保健公司和政府正在使跟踪、分析和协作比以往任何时候都更加高效。例如，人工智能工具可以促进持续不断的实时数据分析和趋势检测，从而帮助医生、医疗保健行业利益相关者和政府更好地了解疫苗工作的进展情况。此外，它可以帮助他们检测任何类型的异常，以及为什么它们可能比使用不太复杂的技术更快地出现。这种类型的全球合作和数据集为个人提供了更深入的“证据”，证明疫苗是安全有效的，这反过来又可以进一步提高疫苗接种率。
了解犹豫驱动因素
人工智能和数据是提高认识和建立信任的非常强大的工具。然而，正如大流行早期所证明的那样，获得强大的数据并不自动意味着个人会被驱使采取行动。
有一种普遍的误解，认为无论情绪如何，人类总是会做出理性的决定。然而，有时，尽管拥有所有数据，当人类做出决定时，情绪和“非理性”确实占主导地位。因此，仅仅依靠数据作为说服人类采取某种行动的关键并不总是奏效。那么，我们如何将最终获得的数据转化为行动呢?通过将其与行为科学见解配对。
人脑是地球上最强大的机器之一。事实上，我们现在试图让人工智能解决的许多复杂过程已经被人类大脑通过进化解决了。因此，人工智能专业人士开始从行为科学中寻找线索——例如恐惧或焦虑等情绪如何影响人类数据感知和决策——并将其与数据结合起来开发一种综合方法，以确保数据以最有效的方法。从那里，人工智能工具可以变得更加知情，并寻找可能揭示更多关于个人选择或不选择接种疫苗的关键见解。
在经历了现代历史上最具挑战性的一年之后，随着个人开始接种疫苗，希望的曙光终于出现。然而，在试图实现群体免疫方面仍然存在重大挑战。通过将人工智能和行为科学结合起来，医疗保健提供者可以更好地解决有关接种疫苗的任何挥之不去的问题，并在患者之间建立对未来疫苗接种工作的信任。
本文转载自51CTO，本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
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