Bouz Allen实习生开发创新解决方案帮助消除国家Opi
类阿片流行正在席卷全美社区问题上瘾、治疗和预防复杂,需要公安和公共卫生机构高度协作预防类阿片过量死亡和治疗类阿片使用失序没有单一路径,但显然需要创新解决办法。
三队Boez Allen Hamilton夏季运动会实习生 提供创新方法应对国家类阿片危机 广袤生态系统中的难题数据分析机学习开发工具 更精确测量疼痛度量 评估减损干预 理解麻醉供应链
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使用自然语言处理评估公众感知处理
Jeemiah Akinbohun团队表示:「我们正在设计数字监听工具,疾病控制预防中心估计 115名美国人每天死于类阿片过量关键在于我们实施预防和治疗干预方法,然而社会感知和屏障往往阻碍成功推广治疗干预方法。 基于软件的分析工具使用自然语言处理和机器学习评估新闻和社交媒体如何描述监督注射设施的问题和支持向决策者提供质量和量化数据, 以更好地教育社区和个人并实时解决对治疗干预的关注
个性化疼痛缩放法
Francesca Dahut团队表示:「我们正在开发应用面部识别检测情感,重新定义并个性化医疗规模, 工具能帮助医生更精确测量疼痛量度,高处方助长未来上瘾和滥用,而低处方可能导致病人寻找非法和更危险的药物App向医生提供不偏向病人疼痛度量软件包括机器学习和卷积神经网络以检测情感并用其他干预方法,
通过Fentayl供应链分析提高美国安全
Luigi Menoza团队分析合成类阿片如何用作大规模杀伤武器,使用开源数据, 我们正在展开供应链和社会网络分析 理解合成类阿片相关扩散威胁我们的主要目标是减少风险理解这些药的威胁向量并保护非法通信线有助于防范类阿片扩散为大规模毁灭性武器分析数据并提供具体解决方案 防止化学武器在美国使用, 我们正在创建可靠的蓝本 组织打击犯罪和恐怖主义
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