AIを用いたターゲティングと人間の支援活動

本ページに掲載されている情報は2023年に、デロイトが米国で配信した内容を翻訳したものです。なお、この翻訳文と原文に相違がある場合は、原文の記載事項を優先します。

データの活用で公衆衛生の格差を縮小する

背景

2020年春を思い出してみてください。当時COVID-19の感染率があがっていたのを覚えていますでしょうか。マスクの着用が義務付けられ、病院では患者のためのベッドを見つけるのに苦労していました。それはいつもどおりの夏ではなく、これまでに経験したことがないような夏の訪れを予感させるには充分でした。この危機的状況において、アメリカのとある州ではテストサイトを開設し、PPE（個人用防護具）の配布を実施していました。ここで重要なのは、それを最も必要とする場所をどのように特定できたのかということです。

州内の複数の機関がデロイトと協力して、COVID-19禍において合併症のリスクが高まる糖尿病、高血圧、心臓病などの持病をもつ世帯にPPEを提供する施策をおこないました。これは、一般市民が先の見えない不安におびえるコロナ禍の初期段階で、州のPPEの供給も限られていた重要な時期でした。感染拡大を和らげるためには、感染対策が最も影響を与える地域で、ドアツードアのPPEの配布と教育を行われなければなりませんでした。

テストサイトの選定と開設には同様の課題がありました。公共交通機関を介したアクセス、移動距離、交通手段などさまざまな考慮が重要でした。州のアプローチは、所得格差、疾病率、その他の基準を計算して、人々が頻繁に訪れる場所で明確なスナップショットを作成するための高度なデータマッピングが必要でした。

解決策

これらの決定に必要なインサイトを提供するために、デロイトはHealthPrism^TM を使用しました。これは、特定の病状悪化のリスクが最も高い人口を特定するために特別に設計された予測的な健康分析プラットフォームです。これは、米国で最も大きな社会的健康決定要因（SDoH）データベースの1つで、全50州、1,500以上の家庭、20以上の疾病タイプの健康リスクモデルを含んでいます。

データサイエンティストは、州のリーダーがリスクの高い人を特定できるように、予測モデルと分析を作成しました。データはまた、特定の地域で英語以外の言語が話されていた場所を把握するのにも役立ち、教育資料を翻訳して配布するために必要な情報も提供できました。デロイトはまた、COVID-19の影響を最も受ける住民の車の運転距離が10分以下の場所でのテスト施設の場所を推奨するために、高度な地理空間分析を使用しました。

結果が出るのに時間はかかりませんでした。州の役人は、数週間ではなく、数時間でインサイトを得ることができ、データによる迅速な意思決定が可能になりました。意思決定が速ければ速いほど、特に支援を必要としている人にワクチンがより多く配布され、ウイルスの拡散を遅らせることに役立ちました。

公衆衛生危機をどのように抑制しますか？データに従うのみです。

インパクト

データ連動型の新しい「公平な視点」は、州が公衆衛生のギャップを埋めるために設計された、長期の緊急事態管理計画を形成するのに役立ちました。全国初の公共ダッシュボードが開発され、州の努力により、リソースとサービスを公平に分配し、住宅、収入、教育、ブロードバンドアクセス、失業などの主要な社会問題に対して公平に推進され、州および地方都市のリーダーに刺激を与えました。

州は約70の健康格差パイロットプログラムを開始し、PPEとテストサイトへのアクセスを増加させました。

2021年5月までに、これらの場所では合計で約100万枚のフェイスマスクと83.5万本のハンドサニタイザーを供給することができました。