Deploying ADVISER: Impact and Lessons from Using Artificial Intelligence for Child Vaccination Uptake in Nigeria Opadele Kehinde1 , Ruth Abdul1 , Bose Afolabi1 , Parminder Vir1 , Corinne Namblard1 , Ayan Mukhopadhyay1 , Abiodun Adereni1∗ 1HelpMum, Nigeria 2Vanderbilt University, USA Abstract 2023 More than 5 million children under five years die from largely preventable or treatable medical con- ditions every year, with an overwhelmingly large proportion of deaths occurring in underdevelopedDec countries with low vaccination uptake. One of 30 the(SDGUnited3) aimsNations’to endsustainablepreventabledevelopmentdeaths of goalsnew- borns and children under five years of age. We fo- cus on Nigeria, where the rate of infant mortality is appalling. In particular, low vaccination uptake in Figure 1: The figure denotes under-five mortality rate, defined as the Nigeria is a major driver of more than 2,000 daily probability per 1,000 that a newborn baby will die before reaching deaths of children under the age of five years. In age five. Nigeria, denoted by the orange point in the map, currently this paper, we describe our collaboration with gov- has the third highest rate of child mortality in the world. (Source:[cs.CY] ernment partners in Nigeria to deploy ADVISER: World Bank, shared under CC BY-4.0 License) AI-Driven Vaccination Intervention Optimiser. The framework, based on an integer linear program that 2020]. There are several factors that cause high infant mor- seeks to maximize the cumulative probability of tality in Nigeria. First, the immunization rate among infants successful vaccination, is the first successful de- is extremely low despite major efforts by the government. ployment of an AI-enabled toolchain for optimiz- For example, vaccination is available for free through many ing the allocation of health interventions in Nige- community health centers. Second (and partly responsible ria. In this paper, we provide a background of the for the first challenge), families…

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조언자 배포 : 나이지리아 오피 아파 델레 kehinde1, Ruth Abdul1, Bose Afolabi1, Parminder Vir1, Corinne Namblard1, Ayan Mukhopadhyay1, Abiodun Adereni1 * 1helpmum, Nigerbilt, USITLES 20, ayan mukhopadhyay1, Abiodun Adereni1 + Ayan Mukhopadhyay1, Ayan Mukhopadhyay1, Ayan Mukhopadhyay1, Ayan Mukhopadhyay1, Ayan Mukhopadhyay1, Ayan Mukhopadhyay1, Ayan Mukhopadhyay1, Ayan Mukhopadhyay1, Ayan Mukhopadhyay1, Ayan Mukhopadhyay1. 5 세 미만의 어린이는 매년 크게 예방할 수 있거나 치료 가능한 의료 조건으로 사망하며, 예방 접종 섭취가 낮은 저개발 국가에서는 압도적으로 많은 사망자가 발생합니다. 30 중 하나 (sdgunited3) aimsnations n’to는 5 세 미만의 목표 나이와 어린이들에 대한 수정 가능한 준비가되어 있습니다. 우리는 영아 사망률이 끔찍한 나이지리아를 고집합니다. 특히, 그림 1의 낮은 예방 접종 흡수 : 그림은 5 세 미만의 사망률을 나타내며, 나이지리아는 1,000 명당 2,000 명 이상의 주요 원동력으로 신생아가 5 세 미만의 어린이들에게 사망하기 전에 죽을 것이라는 1,000 명 이상의 주요 원동력으로 정의됩니다. 5 세에. 지도의 오렌지 포인트 (Orange Point)로 표시된 나이지리아 (현재이 논문)는 정부와의 협력이 세계에서 세 번째로 높은 아동 사망률을 가지고 있다고 설명합니다. (출처 : [cs.cy] 나이지리아의 Ernment Partners를 배치 할 수있는 고문 : CC By-4.0 라이센스에 따라 공유) AI 중심 예방 접종 중재 최적화기. 2020의 정수 선형 프로그램을 기반으로 한 프레임 워크]. 나이지리아에서 고유 한 유아를 유발하는 몇 가지 요인이 있습니다. 첫째, 영아의 성공적인 예방 접종의 예방 접종 비율은 정부의 큰 노력에도 불구하고 최초의 성공적인 De-입니다. 최적화를위한 AI 지원 도구 체인의 계약- 예를 들어, 예방 접종은 Nige- 지역 사회 보건 센터의 건강 중재 할당을 많이 통해 무료로 이용할 수 있습니다. 두 번째 (그리고 부분적으로 책임있는 RIA.이 백서에서 우리는 첫 번째 도전에 대한 배경을 제공합니다), 가족 …