Sep, 2020

面向处于无家可归状态的青年的 AI 增强型 HIV 预防干预临床试验

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TL;DR通过艾滋病毒预防，社交网络和人工智能方法，优化社区健康计划以防止青年无家可归者感染艾滋病毒。
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发现论文，激发创造
  • 人工智能在青少年互助中的作用：对人工智能生成和人工生成应答的偏好研究

    人工智能在社交媒体中的使用对年轻人的自我表达、人际关系和身体健康等问题提供了帮助，但在涉及敏感话题如自杀时，年轻人更青睐于人类回应。该研究还探讨了在线同伴支持交流的培训作用以及对支持年轻人福祉的意义。

    May, 2024

  • 利用社交网络支持无家可归者收容所：不确定条件下的动态影响最大化 - 扩展版

    HEALER 是一个软件代理机器人，建议无家可归的年轻人在社交网络知识的基础上，有策略性地选择干预参与者来最大化影响扩散，并合理处理网络中的不确定性，以解决 HIV 宣传问题。

    Jan, 2016

  • 评估美国终结 HIV 流行计划的多智能体强化学习框架

    通过多代理强化学习模型，本研究在考虑州际流行病学的相互作用的环境下，提出了用于特定司法管辖区决策分析的模型，并通过对加利福尼亚州和佛罗里达州司法管辖区的实验分析发现，MARL 的最优决策与单代理强化学习生成的决策显著不同，突显了司法管辖区变异和相互作用的影响。本研究通过对 HIV 的全面建模和状态空间、运动空间以及奖励函数的构建，展示了 MARL 在指导公共卫生政策方面的优势和适用性，并提供了扩展到国家级以指导 “结束 HIV 流行” 倡议的框架。

    Nov, 2023

  • 基于社交网络的电子健康干预在改善儿童健康习惯方面的可行性

    这项研究展示了利用 eHealth 解决方案来解决青少年的饮食习惯和体育活动的可行性。在两所学校的 139 名干预组学生和 91 名对照组学生中进行了为期 14 周的干预。结果显示，eHealth 干预对体质指数百分位、体育活动评估得分和饮食质量评估得分产生了显著影响。然而，需要进行更多研究来检查这些新习惯是否能够被坚持。

    Feb, 2024

  • 流行病学队列构建对使用行政医疗保健数据进行无家可归和警务互动结果机器学习预测的影响

    通过使用弹性窗口的预测模型，本研究确定了与最初无家可归和与警方互动相关的关键特征，并证明弹性窗口可以改善预测模型。

    Jul, 2023

  • 人工智能协作增强基于文本的点对点心理健康支持中更具共情性的对话

    该研究提出了 Hailey，一种 AI 辅助的方案，可以帮助在线人互相提供心理健康支持，结果表明，与 AI 协作可以在同辈间提高 19.60% 的情感共鸣，并使自我效能得到提升。

    Mar, 2022

  • AI 强化的实践和反馈，支持同龄辅导员的帮助

    本研究介绍了 CARE：一种交互式的基于人工智能生成建议的工具，利用 Motivational Interviewing 框架和大规模的对话数据，帮助在线同侪咨询平台的同伴辅导员诊断哪些具体的辅导策略在特定情况下最适合，并提供个性化的参考响应，从而改善同伴咨询的质量。

    May, 2023

  • 面向安全演化的基于人工智能（AI）的对话代理系统，支持青少年心理和性健康知识探索

    通过对青少年与基于人工智能（AI）的会话代理之间的互动知识发现过程中的意外风险的讨论，本文呼吁对为保障青少年的安全与 AI 代理的进化进行讨论。

    Apr, 2024

  • 了解一线工作人员和无家可归个体在家 less 服务中使用 AI 的观点

    本文旨在了解各方对于一种旨在优先分配有限房屋资源的 AI 决策支持系统的使用的期望和关切，研究结果表明，即使没有 AI 知识，利益相关方如果得到授权，也可以就 AI 系统的设计提供具体而关键的反馈。

    Mar, 2023

  • AI” 是否代表着在新冠肺炎时代医疗方面的不平等增长？

    本文探讨了 AI 在应对 covid-19 疫情中的作用与潜在问题，指出 AI 系统可能会在三个层面引入或反映偏见和歧视，从而加剧疫情对处境困难群体的不利影响。作者呼吁决策者、技术开发人员和卫生官员应全程考虑 AI 过程中的潜在偏差和不公平性，以减轻 AI 对 covid-19 不平等的复合影响。

    Apr, 2021