Fractal Analytics公司的聯合創始人RamPrasad討論了人工智能如何幫助識別問題領域以及行為科學如何在理解個人延遲免疫接種方面發揮關鍵作用。Ram是Fractal執行領導團隊的成員，并領導FinalMile Consulting在開發領域開展開創性工作。他共同創立了FinalMile，并建立了世界一流的行為科學家和設計師團隊。

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值得慶幸的是，世界各國都在開展COVID-19疫苗接種工作。盡管隨著疫苗接種率繼續上升和新感染率下降，仍然有一些令人鼓舞的消息，但在世界試圖正式控制COVID-19大流行的過程中，一個重大挑戰仍然存在：疫苗猶豫不決。

最近，近25%未接種疫苗的成年人表示他們絕對不會接種疫苗。這意味著，群體免疫將變得非常具有挑戰性。然而，幸運的是，醫療保健行業正試圖找到利用人工智能和行為科學來對抗疫苗猶豫并加大努力以達到群體免疫閾值的方法。

考慮到這一點，以下是人工智能和行為科學如何結合以幫助醫療保健領域解決疫苗猶豫問題。

緩解安全問題

由于技術和科學的創新，COVID-19疫苗的生產時間比疫苗通常所需的時間短。這在幫助人類快速戰勝這種病毒方面顯然具有重要意義，而且也代表了疫苗生產的分水嶺時刻。然而，鑒于這種快速的生產時間表，一些人仍然懷疑疫苗是否安全。

為了解決這個問題，政府和醫療保健公司正在部署人工智能來收集有關接種疫苗的患者的任何副作用或不良結果的數據。從那里開始，人工智能被用于分析數據點并檢測任何相關的模式，并在比手動操作更短的時間內標記它們。這使醫療保健行業能夠讓不確定接種疫苗的安全性的個人更加安心，并提供有關報告副作用的更多背景信息。

促成積極的全球成果和合作

克服疫苗猶豫的核心是確保患者的結果——無論是在立即的疫苗效力還是減輕疫苗接種后的副作用方面——都是盡可能積極的。

不幸的是，跟蹤結果和患者進展對于醫療保健行業和政府衛生組織來說是一個艱苦的過程——尤其是在全球范圍內這樣做時。然而，通過采用人工智能，醫療保健公司和政府正在使跟蹤、分析和協作比以往任何時候都更加高效。例如，人工智能工具可以促進持續不斷的實時數據分析和趨勢檢測，從而幫助醫生、醫療保健行業利益相關者和政府更好地了解疫苗工作的進展情況。此外，它可以幫助他們檢測任何類型的異常，以及為什么它們可能比使用不太復雜的技術更快地出現。這種類型的全球合作和數據集為個人提供了更深入的“證據”，證明疫苗是安全有效的，這反過來又可以進一步提高疫苗接種率。

了解猶豫驅動因素

人工智能和數據是提高認識和建立信任的非常強大的工具。然而，正如大流行早期所證明的那樣，獲得強大的數據并不自動意味著個人會被驅使采取行動。

有一種普遍的誤解，認為無論情緒如何，人類總是會做出理性的決定。然而，有時，盡管擁有所有數據，當人類做出決定時，情緒和“非理性”確實占主導地位。因此，僅僅依靠數據作為說服人類采取某種行動的關鍵并不總是奏效。那么，我們如何將最終獲得的數據轉化為行動呢?通過將其與行為科學見解配對。

人腦是地球上最強大的機器之一。事實上，我們現在試圖讓人工智能解決的許多復雜過程已經被人類大腦通過進化解決了。因此，人工智能專業人士開始從行為科學中尋找線索——例如恐懼或焦慮等情緒如何影響人類數據感知和決策——并將其與數據結合起來開發一種綜合方法，以確保數據以最有效的方法。從那里，人工智能工具可以變得更加知情，并尋找可能揭示更多關于個人選擇或不選擇接種疫苗的關鍵見解。

在經歷了現代歷史上最具挑戰性的一年之后，隨著個人開始接種疫苗，希望的曙光終于出現。然而，在試圖實現群體免疫方面仍然存在重大挑戰。通過將人工智能和行為科學結合起來，醫療保健提供者可以更好地解決有關接種疫苗的任何揮之不去的問題，并在患者之間建立對未來疫苗接種工作的信任。