Vorhersage des Impfstoffzögerns mit maschinellem Lernen

In den letzten Jahren sind aufstrebende Technologien wie das Internet of Things (IoT), die künstliche Intelligenz (KI) und die virtuelle Realität (VR) schnell in das tägliche Leben integriert. Die weit verbreitete Verwendung dieser Anwendungen hat zur Akkumulation großer Datenmengen geführt, was zu dem führt, was allgemein als "Big Data" bezeichnet wird. Aufgrund des bloßen Volumens sind die manuelle Verarbeitung und Analyse dieser großen Datensätze nicht machbar. Daher wurden Software-Tools und Bibliotheken wie Python- und R-Bibliotheken entwickelt, um diese Analysen effizient durchzuführen und Vorhersagen für die Zukunft zu generieren, indem historische Daten über maschinelles Lernen (ML) -Algorithmen genutzt werden.

Das Hauptziel von Algorithmen für maschinelles Lernen besteht darin, Muster in vorhandenen Daten zu ermitteln und diese Muster zu verwenden, um genaue Vorhersagen für neue Daten zu treffen. Die Verwendung von maschinellem Lernen im Gesundheitswesen hat in den letzten Jahren erhebliche Dynamik gewonnen. Eine Überprüfung der Literatur zeigt jedoch, dass die Forschung, die sich speziell mit dem Zögern der Kindheit impft, begrenzt bleibt.

Diese Studie zielt darauf ab, die Faktoren zu identifizieren, die zum Zögern von Impfstoffen bei Eltern von Kindern von Kindern im Alter von 0 bis 48 Monaten beitragen, und ein Vorhersagemodell zu entwickeln, das auf diesen Faktoren basiert. Ein solches Modell könnte dazu beitragen, die Wahrscheinlichkeit einer Impfstoffverweigerung bei den Eltern zu erwarten und dadurch die Entwicklung gezielter Strategien für die öffentliche Gesundheit für gefährdete Bevölkerungsgruppen zu unterstützen.