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儿童疫苗接种的机器学习

2024-12-16 08:16:52 英文原文

作者:Hippocratic Post

儿童疫苗接种的机器学习

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2024 年 12 月 16 日 | 感染/疾病,儿科 || 分享:

图片来源:Shutter Stock

child vaccinations

用于儿童疫苗接种的机器学习 – 科廷大学正在与 Boorloo(珀斯)公共卫生部门合作开展一个研究项目,利用未来健康研究和创新基金的拨款来开发机器学习工具,以帮助更好地识别西澳大利亚儿童

那些有可能错过可能挽救生命的疫苗接种的人。

最新的统计数据数据显示,珀斯大都市区只有 89.6% 的两岁以下儿童按时接种了预定疫苗,有些地区甚至低至 84.0%。

这远低于该项目领先的 95% 的国家基准加文·佩雷拉教授人口健康学院的表示,提出了一些潜在的危险场景。

“疫苗接种率的差异不仅对个人健康构成威胁,而且对社区免疫力也构成威胁,”他说。

– 例如,麻疹等高度传染性疾病需要非常高的疫苗接种覆盖率才能实现群体免疫。

– 儿童按时接种疫苗非常重要,因为延迟接种第一剂疫苗会导致后续免疫接种进一步延迟,从而使幼儿得不到保护,在某些情况下甚至无法在接种疫苗时接种疫苗全部。 –

研究调查员兼消费者代表海莉·霍金斯表示,许多家庭面临免疫接种障碍,包括难以获得、负担能力、缺乏认识、疫苗犹豫和社会经济因素,这些因素都可能导致儿童无法按时接受预定的免疫接种。

“迫切需要数字创新来识别有未接种疫苗高风险儿童的家庭,并将其纳入疫苗接种支持计划,”霍金斯女士说。

利用创新解决方案 - 数字健康拨款,该项目将评估使用机器学习的模型和程序,以评估儿童错过疫苗接种计划的风险,并确定需要主动支持的家庭。

Boorloo(珀斯)公共卫生部门是北大都会卫生局公共卫生计划的一部分,该计划的重点是预防疾病和促进身体健康。

Boorloo(珀斯)公共卫生部门医疗主任 Benjamin Scalley 博士对此次合作表示欢迎,该合作旨在帮助识别有错过重要疫苗接种风险的儿童。

“该计划将整合从多个不同来源获取的各种数据,以全面捕获哪些因素预测不接种疫苗,”斯卡利博士说。

– 该计划旨在协助卫生工作者在孩子出生后和逾期接种疫苗之前主动识别和支持有错过免疫接种风险的儿童。

– 通过利用数字技术,这代表了儿童疫苗接种和公共卫生方面的重大进步。 –

佩雷拉教授表示,该计划此前已被证明对原住民背景的家庭有效,但机器学习将有助于将其应用于 2018 年至研究前一年内预计在珀斯大都会出生的超过 135,000 名婴儿。开始了。

“如果没有这种有针对性的数字创新,就不可能接触到高危家庭,因为它可以确保将资源定向到最需要的地方,最终提高疫苗接种率并降低整个西澳疫苗可预防疾病的流行率,”佩雷拉教授说。

– 提高疫苗接种覆盖率还将显着节省经济成本并减轻卫生系统的压力,因为大约 11% 的传染病相关成本可以通过疫苗接种来预防。 –

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摘要

科廷大学正在与 Boorloo(珀斯)公共卫生部门合作开发一种机器学习工具,该工具由未来健康研究和创新基金资助。目的是识别有错过疫苗接种风险的西澳大利亚儿童,旨在将疫苗接种率提高到 95% 的国家基准以下。该项目解决了交通不便、负担能力、疫苗犹豫和社会经济因素等障碍。该计划利用数字健康创新,力求在孩子错过重要的免疫接种之前主动为家庭提供支持,从而有可能减少疫苗可预防的疾病和相关成本。