機械学習を使用したワクチンのためらいの予測

近年、モノのインターネット（IoT）、人工知能（AI）、仮想現実（VR）などの新興技術は、日常生活に急速に統合されています。 これらのアプリケーションの広範な使用により、膨大な量のデータが蓄積され、一般に「ビッグデータ」と呼ばれるものが生まれました。 膨大な量のため、これらの大きなデータセットの手動処理と分析は実行不可能です。 したがって、PythonやR Libraries-Haveなどのソフトウェアツールとライブラリは、これらの分析を効率的に実行し、機械学習（ML）アルゴリズムを通じて履歴データを活用することにより将来の予測を生成するために開発されました。

機械学習アルゴリズムの主な目標は、既存のデータ内のパターンを発見し、これらのパターンを使用して新しいデータを正確に予測することです。 ヘルスケアの分野での機械学習の使用は、近年大きな勢いを増しています。 しかし、文献のレビューでは、小児ワクチンのためらいに特に対処する研究が依然として限られていることが明らかになりました。

この研究の目的は、0〜48か月の子供の親の間でワクチンのためらいに寄与する要因を特定し、これらの要因に基づいた機械学習技術を使用して予測モデルを開発することを目的としています。 このようなモデルは、親の間でワクチンの拒否の可能性を予測するのに役立ち、それによってリスクのある集団の対象となる公衆衛生戦略の開発をサポートすることができます。