인도헬스케어·바이오2022 – 진행 중아르만(ARMMAN)
mMitra 프로그램에서 보건요원 통화 대상을 정하는 머신러닝
구글 리서치 모델이 인도 모자보건 프로그램의 2만3천 명 현장 시험에서 이탈을 약 30% 줄였다
문제
비영리단체 ARMMAN의 mMitra는 임산부와 신생아 엄마에게 자동 음성 메시지를 보내지만 많은 이용자가 듣기를 멈춘다. 보건요원이 적어 직접 통화할 수 있는 인원은 한정돼 있다.
접근 방식
구글 리서치와 ARMMAN은 제한된 통화를 누구에게 배정할지 정하는 모델을 만들었다. 방식은 restless multi-armed bandit이다. 청취 이력이 없는 신규 가입자는 과거 청취 패턴으로 묶은 집단에 인구통계 정보를 대응시켰다. 약 2만3천 명을 표준 관리, 순번 통화, 모델 선정 통화의 세 집단으로 나눠 7주간 비교했다.
주요 수치
시사점
모델이 한정된 직원 통화를 배정한 결과 보건 메시지 청취 이탈이 약 30% 줄었다. 결과는 7주간 진행한 단일 연구에서 나왔다.
분류
출처
출처 요약
구글 리서치, 하버드, ARMMAN, 싱가포르경영대 연구진은 제한된 통화를 배정하는 밴딧 기반 시스템을 설명한다. 참가자 23,003명을 7주간 비교한 결과 모델 집단이 비교 집단보다 통계적으로 유의하게 나아져 이탈이 약 30% 줄었다. 연구진은 공중보건 현장에서 이 방법을 처음 입증한 사례라고 밝혔다.
구글 리서치는 mMitra가 임신부터 아이의 첫돌까지 예방 보건 음성 메시지를 보낸다고 설명하고 세 집단 설계를 소개했다. 7주 후 표준 관리 대비 누적 이탈이 32% 줄었고 순번 통화는 5.2% 감소에 그쳐 유의하지 않았다고 전했다. 연구는 통화 가능 인원이 제한된 상황에서 단기 효과만 측정했다.
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