降低医疗保健维护成本：利用疫苗接种历史和健康的社会决定因素，通过机器学习模型提高季节性疫苗的可及性和接受度。

该文档是一篇关于利用机器学习模型提高季节性疫苗可及性和接受率的研究论文，旨在通过结合疫苗接种历史和社会健康决定因素（SDOH）来预测疫苗接受度，从而降低医疗保健维护成本。以下是对该文档的详细总结：

1. 引言

论文指出，医疗保健行业一直在寻找降低维护成本的新方法，尤其是在季节性疫苗分发的高峰期。季节性疫苗（如流感疫苗）是预防著名疫情爆发的主要手段之一，能够减轻医疗保健系统的负担。然而，由于分发效率低下和接受率相对较低，尤其是在最易受影响的人群中，公共健康结果仍然较低，医疗保健成本较高。论文提出，**机器学习（ML）**可以通过使用各种方法来改善疫苗分发和接受度。

2. 文献综述

• 疫苗犹豫：疫苗犹豫被定义为尽管有疫苗接种服务可用，但在接受或拒绝疫苗接种方面存在延迟。影响因素包括对疫苗和医疗提供者的信任、满足感和便利性。
• 社会健康决定因素（SDOH）：SDOH指的是影响健康结果的社会、经济和环境条件。研究表明，这些因素在健康行为，特别是疫苗接种行为中至关重要。

3. 方法论

论文提出了一种预测性机器学习模型，通过整合疫苗接种历史和SDOH变量来预测疫苗接受度。研究将训练和测试多种机器学习算法，并根据准确性、精确性、召回率、F1分数和AUC等指标进行评估。数据预处理是模型训练过程中的必要步骤，包括处理缺失数据和数据清洗。

4. 结果与发现

研究表明，机器学习模型能够通过比较历史数据中的模式和SDOH因素来预测疫苗接受度，从而识别出有资格获得医疗保健的人群。这可以被医疗保健系统有效利用，以找到那些疫苗接受概率较高的人群，从而以最优效率和降低成本的方式进行推广。研究强调了伦理实践、强大的隐私机制和基于云的部署的重要性，以确保可扩展性和可靠性。

5. 伦理考虑与局限性

• 数据质量与可用性：数据的可用性和质量是开发机器学习模型的主要限制之一。
• 偏见与透明性：如果训练数据存在偏见或不完整，机器学习模型可能会偏向某些群体。模型需要持续审计以确保公平性和包容性。
• 模型可解释性：复杂的模型（如神经网络）常被批评为“黑箱”，难以解释和向利益相关者说明。

6. 未来影响与实施

论文建议使用**差异中的差异（DID）**方法来评估公共卫生策略对疫苗接受度和医疗成本降低的因果影响。此外，云计算平台（如AWS和GCP）可以扩展所需的基础设施，以支持大规模的机器学习模型部署。

7. 独特贡献

该研究通过复杂的建模交互，结合疫苗接种历史和SDOH，为疫苗犹豫的理论理解做出了贡献。它可以用于基于证据的策略来提高疫苗接种率和有效分配资源。此外，研究为在实际医疗保健环境中部署预测模型提供了基本的技术和伦理结构。

结论

论文通过展示机器学习模型在提高疫苗可及性和接受率方面的潜力，强调了在医疗保健系统中应用这些技术的必要性。研究不仅为理论提供了新的视角，还为政策制定和实践提供了实用的指导。