IndiaSalud y ciencias de la vida2022 – en cursoARMMAN
Aprendizaje automático para decidir quién recibe llamadas en directo de personal sanitario en el programa mMitra
Un modelo de Google Research redujo en torno a un 30% las caídas de participación en un ensayo de campo con 23.000 mujeres de un programa indio de salud materna
Problema
El programa mMitra de ARMMAN envía mensajes de voz automatizados a mujeres embarazadas y a madres recientes, pero muchas dejan de escucharlos. La organización sin ánimo de lucro cuenta con pocos profesionales sanitarios, por lo que solo un pequeño número de mujeres puede recibir una llamada en directo.
Enfoque
Google Research y ARMMAN desarrollaron un modelo que elige qué mujeres deben recibir las llamadas disponibles, mediante un método de bandido multibrazo inquieto (restless multi-armed bandit). Para las nuevas inscritas sin historial de escucha, utiliza grupos definidos por patrones de escucha anteriores y determina el grupo correspondiente a partir de los datos demográficos. Unas 23.000 mujeres se dividieron en 3 grupos: atención estándar, llamadas rotatorias y llamadas elegidas por el modelo. El estudio se prolongó durante 7 semanas.
Cifras clave
Conclusión
El modelo asignó las llamadas disponibles del personal y redujo en torno a un 30% las caídas de participación en la escucha de mensajes de salud. Los resultados abarcaron un único estudio de 7 semanas.
Categorías
- Función empresarial
- Producción y calidad
- Tipo de innovación
- Innovación de procesos
- Tecnología de IA
- Análisis predictivo y aprendizaje automáticoOptimización
- Adopción
- Desarrollo conjunto con socios
- Objetivo
- Calidad y riesgo
- Respaldo
- Estudio independiente
Fuentes
Resúmenes de fuentes
Investigadores de Google Research, Harvard, ARMMAN y la Singapore Management University describen un sistema basado en bandidos para asignar un número limitado de llamadas de servicio. En un estudio de 7 semanas con 23.003 participantes, el grupo del modelo mostró una mejora estadísticamente significativa frente a los grupos de comparación, con una reducción de las caídas de participación de en torno al 30%. Los investigadores lo describen como la primera demostración de campo de este método en salud pública.
Google Research explica que mMitra envía mensajes de voz de atención preventiva desde el embarazo hasta el primer cumpleaños del niño y describe el diseño de 3 grupos. Informa de una reducción del 32% en las caídas acumuladas de participación frente a la atención estándar tras 7 semanas, mientras que las llamadas rotatorias redujeron esas caídas un 5,2%, algo que no resultó significativo. El estudio midió únicamente resultados a corto plazo con capacidad de llamadas limitada.
La información completa figura en las fuentes originales.
