Решение социальных проблем стало возможным с помощью машинного обучения

Некоммерческая организация из Сан-Франциско под названием Bayes Impact решает социальные проблемы с помощью технологии machine learning (т.е машинного обучения). Большие данные и машинное обучение помогают организации создавать ПО для решения задач по трем направлениям - проблемы в здравоохранении, борьбы с криминалом и безработицей. Что касается здравоохранения, проблема медицины в США – ее недоступность для некоторых категорий населения. Кроме того, в Америке часто происходят повторные госпитализации. Чтобы избавиться от этой проблемы и существенно снизить затраты, активисты решили выявлять пациентов с высоким риском повторной госпитализации. Тем самым врачи смогли бы организовать специальный уход и предостеречь пациента от повторной госпитализации. Именно для решения этой задачи и применяются технологии машинного обучения. В настоящее время организаций занимается созданием моделей прогнозирования совместно с сетью крупнейших клиник в Калифорнии. Команда изучает данные электронных регистратур. Итогом работы станет создание программного обеспечения, которым могут пользоваться клиники по всей стране. Автор проекта – молодой ученый Пол Дуан (Paul Duan), назвавший проект в честь теоремы (или формулы) Байеса: одной из основных теорем элементарной теории вероятностей. Как указано на сайте, задачей проекта является построение социальных служб будущего. Команда считает, что «новые технологии могут сделать больше, чем просто приносить прибыль. Программное обеспечение и алгоритмы – невероятные рычаги для изменений». В настоящее время Bayes Impact организует хакатоны и активно разрабатывает программы с открытым исходным кодом.