献血匹配算法
人工智能
2021-08-16 v2 计算机与社会
摘要
全球对捐献血液的需求远超供给，未满足需求在低收入和中等收入国家最为严重；专家认为有必要进行大规模协调以缓解需求。利用 Facebook 献血工具，我们开展了首次献血者与献血机会的大规模算法匹配。尽管衡量实际献血率仍具挑战，我们以献血者行动（如预约献血）作为实际献血的代理指标。我们基于在线匹配模型，开发了将献血者与献血机会进行匹配的自动化策略。我们为这些策略提供了理论保证，涉及预期献血数量与对受血者的公平对待。在模拟中，一种简单匹配策略使献血数量增加 5-10%；一项针对真实献血者的试点实验显示献血者行动率相对提高 5%（从 3.7% 升至 3.9%）。若推广至全球献血工具用户群，这相当于约十万余用户采取献血相关行动。此外，在社交网络上观察献血者行动可揭示献血者行为及对激励的响应。我们的初步发现与医学和社会科学文献中关于献血者行为的若干观察一致。
引用
@article{arxiv.2108.04862,
title = {Matching Algorithms for Blood Donation},
author = {Duncan C McElfresh and Christian Kroer and Sergey Pupyrev and Eric Sodomka and Karthik Sankararaman and Zack Chauvin and Neil Dexter and John P Dickerson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.04862},
year = {2021}
}
备注
An early version of this paper appeared at EC'20. (https://doi.org/10.1145/3391403.3399458)