Un nuovo potente strumento di intelligenza artificiale può prevedere se una persona è pronta per essere vaccinata contro il COVID-19. Il sistema integra la matematica del giudizio umano con l’apprendimento automatico per prevedere l’esitazione vaccinale. Il sistema predittivo utilizza un piccolo set di dati provenienti da dati demografici e giudizi personali come l'avversione al rischio o alla perdita.

I risultati delineano una nuova tecnologia che potrebbe avere ampie applicazioni per prevedere la salute mentale e portare a campagne di sanità pubblica più efficaci.

Un team guidato da ricercatori dell’Università di Cincinnati e della Northwestern University ha creato un modello predittivo utilizzando un sistema integrato di equazioni matematiche che descrivono modelli legali di giudizio di ricompensa e avversione utilizzando l’apprendimento automatico.

"Abbiamo utilizzato un numero limitato di variabili e risorse computazionali minime per fare previsioni", ha affermato l'autrice principale Nicole Vike, ricercatrice senior associata presso il College of Engineering and Applied Sciences della UC.

“È improbabile che la Covid-19 sia l’ultima pandemia che vedremo nei decenni a venire. Disporre di una nuova forma di intelligenza artificiale per la previsione della salute pubblica è uno strumento prezioso che potrebbe aiutare a preparare gli ospedali a prevedere i tassi di vaccinazione e i successivi tassi di infezione. »

Lo studio è stato pubblicato sul Journal of Medical Internet Research Public Health and Surveillance.

I ricercatori hanno intervistato 3 adulti negli Stati Uniti nel 476 durante la pandemia di COVID-2021. Al momento dell’indagine i primi vaccini erano disponibili già da più di un anno.

Gli intervistati hanno fornito informazioni quali la loro ubicazione, il reddito, il livello più alto di istruzione completato, l'etnia e l'accesso a Internet. Secondo i dati dell'U.S. Census Bureau, i dati demografici degli intervistati rispecchiavano quelli degli Stati Uniti. Ai partecipanti è stato chiesto se avevano ricevuto uno dei vaccini COVID-19 disponibili. Circa il 73% degli intervistati ha dichiarato di essere stato vaccinato, poco più del 70% della popolazione nazionale vaccinata nel 2021.

Inoltre, è stato chiesto loro se seguissero costantemente quattro raccomandazioni intese a prevenire la diffusione del virus: indossare una maschera, mantenere la distanza sociale, lavarsi le mani e non riunirsi in grandi gruppi.

Ai partecipanti è stato chiesto di valutare quanto gli è piaciuta o meno una serie di 48 immagini in sequenza casuale su una scala a sette punti da 3 a -3. Le immagini provenivano dall'International Affective Picture Set, un ampio set di fotografie a colori emotivamente evocative, divise in sei categorie: sport, disastri, simpatici animali, animali aggressivi, natura e cibo.

Vike ha affermato che l'obiettivo di questo esercizio è quantificare le caratteristiche matematiche dei giudizi delle persone quando osservano stimoli leggermente emotivi. Le misure per questo compito includono concetti familiari agli economisti comportamentali – o anche ai giocatori d’azzardo – come l’avversione al rischio (la misura in cui qualcuno è disposto ad accettare una potenziale perdita per una potenziale ricompensa) e l’avversione al rischio di perdita. Si tratta della volontà di evitare rischi, ad esempio stipulando un'assicurazione.

“Può funzionare in modo molto semplice. Non richiede supercomputer, è poco costoso e può essere applicato a chiunque abbia uno smartphone. La chiamiamo AI cognitiva computazionale. È probabile che in un futuro molto prossimo riceverete ulteriori richieste di modifica del giudizio. »

Aggelos Katsaggelos, professore

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