Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) αλλάζει ριζικά τον τρόπο με τον οποίο εκτιμούμε κινδύνους και σχεδιάζουμε παρεμβάσεις στη Δημόσια Υγεία. Με τη χρήση των απαραίτητων μέσων και υπολογιστικών προγραμμάτων, είμαστε σε θέση να ποσοτικοποιούμε την αβεβαιότητα, να προβλέπουμε εγκαίρως εξάρσεις, να αναλύουμε και εκτιμούμε σενάρια. Αυτό επιτρέπει σε φορείς, οργανισμούς και επαγγελματίες υγείας να προετοιμάζονται καλύτερα, να κατανέμουν αποτελεσματικά πόρους και να λαμβάνουν αποφάσεις σύμφωνα με την ακριβή εκτίμηση επικινδυνότητας που βελτιώνουν την υγειονομική ασφάλεια και την ποιότητα ζωής των πολιτών.
Υπηρεσίες
- Ποσοτική Ανάλυση Επικινδυνότητας (PRA): εκτίμηση πιθανοτήτων/επιπτώσεων γεγονότων (έξαρση νοσημάτων, διακοπή εφοδιασμού, συμμόρφωση).
- Σενάρια and Stress Testing: Με χιλιάδες προσομοιώσεις σε ModelRisk.
- Ανάλυση Ευαισθησίας: εντοπισμός μεταβλητών που “οδηγούν” τον κίνδυνο (tornado charts, Sobol κ.λπ.).
- Βελτιστοποίηση Πολιτικών/Πόρων: αξιολόγηση κόστους-αποτελεσματικότητας και ιεράρχηση παρεμβάσεων.
- Αξιολόγηση ΤΝ Μοντέλων: bias, drift, explainability, παρακολούθηση απόδοσης.
- Explainable AI: ανάπτυξη αλγορίθμων στο στόχο τη χάραξη πολιτικών
- Hybrid Modeling: συνδυασμός παραδοσιακών επιδημιολογικών μοντέλων (SEIR, agent-based) με machine learning για πιο ρεαλιστικές προβλέψεις.
- Climate and One Health link: εκτίμηση κινδύνων που προκύπτουν από την κλιματική αλλαγή, τα οικοσυστήματα και τη διασύνδεση ανθρώπινης- ζωικής – περιβαλλοντικής υγείας.
Ανάπτυξη καινοτομιών στην εκτίμηση επικινδυνότητας με ΑΙ
- Adaptive Models: ανάπτυξη συστημάτων που μαθαίνουν με την είσοδο νέων δεδομένων ( online learning)
- Bias and Fairness Audits: αξιολόγηση κοινωνικών επιπτώσεων από την εφαρμογή AI στη δημόσια υγεία.
Μεθοδολογία
- Δεδομένα: επιδημιολογικά μητρώα, EHR, εργαστηριακά, κοινωνικο-δημογραφικά, κινητικότητα, περιβαλλοντικά. Διακυβέρνηση δεδομένων και καθαρισμός πριν από κάθε ανάλυση.
- AI/ML: δέντρα αποφάσεων, gradient boosting, Bayesian μοντελοποίηση, ανίχνευση ανωμαλιών, μετα-μάθηση για μικρά δείγματα.
- ModelRisk (Vose): επιλογή κατανομών, fit/validate, εκτέλεση Monte Carlo, ανάλυση συσχετίσεων και παραμετρική/μη παραμετρική ευαισθησία.
- Ποιότητα: versioning μοντέλων/σεναρίων
Παροχές:
- Επιστημονική Αναφορά: παραδοχές, μέθοδοι, αποτελέσματα, περιορισμοί.
- ModelRisk αρχεία και templates: έτοιμα για επανάληψη/επέκταση.
- Διαδραστικά Dashboards: KPIs, σενάρια, ευαισθησίες.
- Σχέδιο Δράσης: προτεραιοποίηση παρεμβάσεων και επόμενα βήματα.
Στόχος και επόμενα βήματα:
Η εκτίμηση επικινδυνότητας με τη χρήση Τεχνητής Νοημοσύνης εξελίσσεται ραγδαία, προβάλλοντας νέες δυνατότητες στη Δημόσια Υγεία. Τα επόμενα χρόνια, οι μελέτες αναμένεται να ενσωματώσουν real-time δεδομένα από κινητικότητα, IoT αισθητήρες και εργαστηριακές αναλύσεις, επιτρέποντας τη συνεχή και δυναμική παρακολούθηση κινδύνων. Παράλληλα, η ανάπτυξη διαφανών και ερμηνεύσιμων αλγορίθμων (Explainable AI) θα διευκολύνει τη χρήση των μοντέλων από φορείς και υπεύθυνους χάραξης πολιτικής, διασφαλίζοντας καλύτερη κατανόηση και αποδοχή των αποτελεσμάτων.