NCSU의 소프트웨어인 A&T는 정신 건강 문제를 더 잘 해결하는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다.

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롤리 - 노스캐롤라이나 주립대학교와 노스캐롤라이나 A&T 대학교의 연구원들은 정책 입안자와 의료 서비스 제공자가 미국 전역의 히스패닉 인구가 직면한 정신 건강 문제를 더 잘 해결할 수 있도록 돕기 위한 프로토타입 소프트웨어 시스템을 개발했습니다.

새로운 의사결정 지원 시스템은 사용자가 미래를 가장 잘 준비하는 방법을 결정하고 정신 건강 문제를 완화하기 위한 최선의 조치 과정을 식별하는 데 도움을 줄 수 있는 두 가지 계산 모듈로 구성됩니다. 이 시스템은 다음의 일부로 개발되었습니다. 코드 스팟 챌린지 요청: 위기 상황의 정신 건강에 의해 조직되었습니다. IBM, Anthem Inc., Beacon Health Options, XPRIZE 및 NC-State 기반과 협력하여 힘을 실어라 협업.

챌린지 참가자에는 12개 대학에서 온 100명 이상의 학생이 포함되었습니다. 참가자들은 IBM 기술과 35명이 넘는 멘토로 구성된 네트워크를 활용하여 위기 상황에서 정신 건강을 지원하는 솔루션을 구축했습니다.

"이미 어려운 정신 건강 문제는 코로나19 팬데믹으로 인해 더욱 악화되었습니다."라고 Tanzid Hasnain 박사는 말합니다. NC State의 학생이자 시스템을 개발한 팀의 구성원입니다. “우리는 코로나19로 인해 정신 건강에 가장 큰 영향을 받은 사람들을 돕고 싶었습니다. 그리고 CDC 데이터에 따르면 히스패닉 인구는 다른 그룹보다 불안과 우울증 증상을 보고할 가능성이 더 높습니다.”

전체 의사결정 지원 시스템은 오픈 소스 데이터와 프로그래밍 도구를 사용하여 단 2주 만에 개발되었습니다. 이 시스템에는 예측 도구와 MDP(Markov Decision Process)를 기반으로 하는 규정 도구라는 두 가지 구성 요소가 있습니다.

예측 도구는 여러 소스의 주 수준 데이터를 사용하여 다음 주에 불안과 우울증 증상을 보일 수 있는 히스패닉 인구의 비율을 예측하는 모델입니다. 특히 예측 도구는 실업수당 청구, 보험 적용 범위, 코로나19 사례 수, 코로나19 사망자 수에 대한 데이터를 사용합니다.

"예측 도구는 이상적으로는 비영리 단체, 의료 서비스 제공자 및 정책 입안자들에게 지금으로부터 일주일 후에 정신 건강 요구 사항이 어떻게 될지 미리 알려줌으로써 준비할 수 있는 기회를 제공하기 때문에 유용합니다."라고 박사 학위인 Rahman Khorramfar는 말합니다. .디. NC State의 학생이자 개발팀의 일원입니다.

반면에 MDP는 사용자가 불안과 우울증 증상을 경험하는 사람들의 수를 줄이는 데 가장 효과적인 조치 과정을 결정하는 데 도움이 되는 수학적 도구입니다. 즉, 사용자가 사용 가능한 자원과 가능한 조치를 통해 가장 큰 정신 건강 혜택을 얻는 방법을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

“MDP는 예측 도구보다 훨씬 더 유연합니다.”라고 Ph.D.인 Kehinde Odubela는 말합니다. NC A&T 학생이자 시스템 개발팀의 일원입니다. “예를 들어, 도시별로 어떤 조치가 가장 큰 이점을 얻을 수 있는지 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 MDP는 특정 주나 지역 사회의 정신 건강 문제를 해결하기 위해 조직이 고려하는 옵션에 따라 맞춤화되어야 합니다.”

궁극적으로 개발팀은 전체 의사결정 지원 시스템을 사용자 친화적인 소프트웨어 패키지로 제시하고자 합니다.

즉, 팀은 의사결정 지원 시스템에 많은 조정을 하고 싶었습니다. 결국 그들은 한 달도 채 안 되어 프로토타입을 개발했습니다.

NC 주립대 학부생이자 시스템 개발 팀의 일원인 Sarah McConnell은 "예측 모델링 도구를 통해 구현하고 싶은 개선 사항 중 하나는 데이터 수집을 자동화하는 것입니다."라고 말합니다. "이상적으로는 온라인 데이터 소스에서 새로운 관련 정보가 공개되면 의사결정 지원 시스템이 매주 업데이트되기를 바랍니다."

"우리는 또한 사회 경제적 변수와 같은 추가 요인을 도입하여 예측 도구를 더욱 강력하게 만들고 싶습니다."라고 팀 구성원이자 박사인 Nasrin Alizadeh는 말합니다. NC 주립대 학생입니다. “현재 우리는 제안된 일정 동안 변경되는 변수를 고려하고 있습니다. 그러나 교육 수준과 같은 요소는 이 기간 동안 변하지 않을 수 있지만 우리는 이것이 역할을 하고 있다고 믿습니다.”

연구자들은 또한 코로나19가 정신 건강 문제에 기여하는 요인이 줄어들 때 예측 도구의 유용성을 유지하기 위해 무엇을 할 수 있는지 결정하고 싶어합니다.

마지막으로 연구원들은 사용자가 실제 결과에 대한 데이터를 모델에 쉽게 다시 연결할 수 있도록 함으로써 MDP를 개선할 수 있다고 생각합니다.

NC State 팀 구성원 모두는 대학의 Edward P. Fitts 산업 및 시스템 공학과 학생입니다. Odubela는 NC A&T 산업 및 시스템 공학과 학생입니다.

의사결정 지원 시스템은 우승작 Code Spot Challenge 요청: 위기 상황의 정신 건강. 팀은 IBM 및 Anthem Digital의 경영진에게 솔루션을 소개할 기회를 갖게 됩니다. 개발팀의 대회 참가 영상은 다음에서 볼 수 있습니다. https://youtu.be/ZjTm5eEtTbY.

(다) NCSU

원본 기사 출처: WRAL TechWire