Uma nova e poderosa ferramenta de inteligência artificial pode prever se uma pessoa está pronta para ser vacinada contra a COVID-19. O sistema integra a matemática do julgamento humano com o aprendizado de máquina para prever a hesitação em vacinar. O sistema preditivo utiliza um pequeno conjunto de dados demográficos e julgamentos pessoais, como aversão ao risco ou à perda.

As descobertas enquadram uma nova tecnologia que poderá ter amplas aplicações para prever a saúde mental e levar a campanhas de saúde pública mais eficazes.

Uma equipe liderada por pesquisadores da Universidade de Cincinnati e da Universidade Northwestern criou um modelo preditivo usando um sistema integrado de equações matemáticas que descreve padrões legais de julgamento de recompensa e aversão usando aprendizado de máquina.

“Usamos um pequeno número de variáveis ​​e recursos computacionais mínimos para fazer previsões”, disse a autora principal Nicole Vike, pesquisadora associada sênior da Faculdade de Engenharia e Ciências Aplicadas da UC.

“É improvável que a COVID-19 seja a última pandemia que veremos nas próximas décadas. Ter uma nova forma de inteligência artificial para previsão da saúde pública é uma ferramenta valiosa que pode ajudar a preparar os hospitais para prever as taxas de vacinação e as taxas de infecção subsequentes. »

O estudo foi publicado no Journal of Medical Internet Research Public Health and Surveillance.

Os pesquisadores entrevistaram 3 adultos nos Estados Unidos em 476 durante a pandemia de COVID-2021. No momento da pesquisa, as primeiras vacinas já estavam disponíveis há mais de um ano.

Os entrevistados forneceram informações como localização, renda, maior nível de escolaridade concluído, etnia e acesso à internet. A demografia dos entrevistados refletia a dos Estados Unidos, de acordo com dados do U.S. Census Bureau. Os participantes foram questionados se haviam recebido alguma das vacinas COVID-19 disponíveis. Cerca de 73% dos inquiridos afirmaram ter sido vacinados, um pouco mais do que os 70% da população nacional que foi vacinada em 2021.

Além disso, foi-lhes perguntado se seguiam consistentemente quatro recomendações destinadas a prevenir a propagação do vírus: usar máscara, manter o distanciamento social, lavar as mãos e não reunir-se em grandes grupos.

Os participantes foram convidados a avaliar o quanto gostaram ou não de um conjunto de 48 imagens sequenciadas aleatoriamente em uma escala de sete pontos, de 3 a -3. As imagens eram do International Affective Picture Set, um grande conjunto de fotografias coloridas emocionalmente evocativas, divididas em seis categorias: esportes, desastres, animais fofos, animais agressivos, natureza e comida.

Vike disse que o objetivo deste exercício é quantificar as características matemáticas dos julgamentos das pessoas quando observam estímulos levemente emocionais. As medidas para esta tarefa incluem conceitos familiares aos economistas comportamentais – ou mesmo aos jogadores – tais como aversão ao risco (a medida em que alguém está disposto a aceitar uma perda potencial por uma recompensa potencial) e aversão ao risco. É o desejo de evitar riscos, por exemplo através da contratação de um seguro.

“Pode funcionar de forma muito simples. Não requer supercomputação, é barato e pode ser aplicado a qualquer pessoa que possua um smartphone. Chamamos isso de IA Cognitiva Computacional. É provável que você veja mais solicitações de alterações de julgamento em um futuro muito próximo. »

Aggelos Katsaggelos, professor

acesse o artigo