29、人工智能、机器学习在心理健康与疫情疫苗分发中的应用

人工智能、机器学习在心理健康与疫情疫苗分发中的应用

心理健康检测模型的表现

在心理健康检测方面，不同模型在自杀和抑郁数据集上有着不同的表现。研究发现，对于自杀数据集的 1 类召回率，XLNet 给出了最佳结果，1 类召回率达到 0.99；而对于抑郁数据集，带有 Bert 嵌入的 GRU 模型的 1 类召回率为 0.94。这一应用能够在无需人工干预的情况下，帮助个人早期检测抑郁症，并促使其寻求医疗帮助。未来，该模型有望转化为移动应用程序，助力个人识别自身心理健康状况。

COVID - 19 疫苗分发系统概述

近期，无论是发达国家还是发展中国家，都出现了多种 COVID - 19 毒株。随着 COVID - 19 疫苗的出现，全球各地区开始有计划地进行疫苗分发。疫苗分发系统主要包括生产、供应和分配过程，涉及众多提供原材料、医疗设备、医疗套件和其他医疗用品的参与方，这些利益相关者都与中央分发系统相关联。同时，还开发了疫苗跟踪系统，以满足联邦政府要求、处理合作伙伴系统事务、进行现场疫苗处理和跟踪疫苗详情。

不同国家的政府采取了不同的举措来处理 COVID - 19 疫苗分发系统：
- 印度 ：采用电子疫苗智能网络（eVIN）系统进行实时疫苗跟踪、管理和状态收集。该系统用于提高各地区的免疫覆盖率，在 12 个邦的 10500 个疫苗冷链点进行 COVID - 19 疫苗的储存和管理。它借助手机和云数据服务来跟踪疫苗状况和收集其他数据，对落实政府优先为老年人接种疫苗的计划很有帮助。
- 美国 ：有特殊的安排来处理 COVID - 19 疫苗接种工作。存在多个供商业伙伴和联邦