ADVISER：用于提升尼日利亚疫苗接种率的 AI 驱动接种干预优化器
人工智能
2022-07-06 v3 计算机与社会
摘要
每年有超过 500 万五岁以下儿童死于大多可预防或可治疗的病症，其中极高比例的死亡发生在疫苗接种率低的欠发达国家。联合国可持续发展目标（SDG 3）之一旨在终结新生儿及五岁以下儿童的可预防死亡。我们聚焦于婴儿死亡率惊人的尼日利亚。我们与尼日利亚大型非营利组织 HelpMum 合作，设计并优化不确定性下异质健康干预的分配，以提升疫苗接种率，这是尼日利亚首例此类合作。我们的框架 ADVISER：AI 驱动接种干预优化器（AI-Driven Vaccination Intervention Optimiser），基于一个旨在最大化成功接种累积概率的整数线性规划。我们的优化形式化在实践中难以处理。我们提出一种启发式方法，使我们能针对真实用例求解该问题。我们还给出了该启发式方法的理论界。最后，我们通过实验评估表明，所提方法在疫苗接种率上优于基线方法。HelpMum 目前正基于我们的方法规划在尼日利亚最大城市部署试点项目，这将是该国首个 AI 驱动疫苗接种率提升项目的部署，并有望为其他数据驱动项目改善尼日利亚健康结果铺平道路。
引用
@article{arxiv.2204.13663,
title = {ADVISER: AI-Driven Vaccination Intervention Optimiser for Increasing Vaccine Uptake in Nigeria},
author = {Vineet Nair and Kritika Prakash and Michael Wilbur and Aparna Taneja and Corinne Namblard and Oyindamola Adeyemo and Abhishek Dubey and Abiodun Adereni and Milind Tambe and Ayan Mukhopadhyay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.13663},
year = {2022}
}
备注
Accepted for publication at International Joint Conference on Artificial Intelligence 2022, AI for Good Track (IJCAI-22)