Bayes Impact — сообщество разработчиков, которое решает социальные проблемы с помощью машинного обучения

Команда называет себя «группой идеалистов», которая верит, что данные, если их использовать правильным образом, могут улучшить многие социальные службы. Для существующих проблем они предлагают технологические решения. Изображение: скриншот с сайта www.bayesimpact.org
Команда называет себя «группой идеалистов», которая верит, что данные, если их использовать правильным образом, могут улучшить многие социальные службы. Для существующих проблем они предлагают технологические решения. Изображение: скриншот с сайта www.bayesimpact.org

Bayes Impact – некоммерческая организация в Сан-Франциско, которая создает цифровые социальные услуги. Активисты разрабатывают программное обеспечение для решения проблем в здравоохранении, пытаются вернуть доверие к полиции, побороть безработицу. В своих проектах они используют большие данные и машинное обучение.

НКО появилась при поддержке венчурного фонда, работающего в формате бизнес-инкубатора Y Combinator. Команда состоит из 12 человек: разработчиков, предпринимателей, специалистов по коммуникациям, аналитиков. Запустить проект решил молодой ученый из Сан-Франциско Пол Дуан (Paul Duan). Проект назван в честь теоремы Байеса – теоремы элементарной теории вероятностей. Кроме США, движение работает во Франции.

В 2015 году Bayes Impact стал финалистом международного конкурса Forbes Under 30 $1 Million Change the World Competition и был признан одним из лучших инновационных проектов в области социального предпринимательства.

Команда называет себя «группой идеалистов», которая верит, что данные, если их использовать правильным образом, могут улучшить многие социальные службы. Для существующих проблем они предлагают технологические решения.

«Наша задача – построить социальные службы будущего. Мы считаем, что новые технологии могут сделать больше, чем просто приносить прибыль. Программное обеспечение и алгоритмы – невероятные рычаги для изменений», – так написано на сайте движения.

Сейчас команда НКО организует хакатоны и разрабатывает программы с открытым исходным кодом, которые могут быть внедрены в работу государственных органов власти и бюджетных учреждений.

Активисты работают в трех направлениях.

1. Здравоохранение. По информации Bayes Impact, в США частые повторные госпитализации – один из основных факторов высокой стоимости медицинских услуг. От налогоплательщиков такие случаи требуют более 26 миллиардов долларов в год. Более того, некоторые категории населения не могут своевременно получить медицинскую помощь. 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.

Еще по теме: Андрей Себрант: Не нужно бояться, что машины умнее нас, нужно научиться работать с ними

Для этого активисты используют технологии машинного обучения. Сейчас команда занимается созданием моделей прогнозирования совместно с сетью крупнейших клиник в Калифорнии. Команда изучает данные электронных регистратур. В итоге будет создано программное обеспечение, которым могут пользоваться клиники по всей стране.

2. Безработица. Более 10% взрослого населения Франции, по информации НКО, составляют безработные. Команда трудится над созданием цифровой платформы, которая будет учитывать уровень безработицы в стране. Именно большие данные помогут миллионам жителей найти работу. Для этого проекта НКО наладила партнерские отношения с французским правительством.

Чиновники предоставили активистам доступ к огромному объему данных, связанных с поиском работы. НКО занимается сбором всех услуг: данные о реальной ситуации на рынке труда, учебных и социальных программ. Информация будет адаптирована для пользователя.

Алгоритмы, по словам разработчиков, помогут проанализировать большой объем информации, узнать, почему безработных стало больше. Используя такую полную базу, специалисты по работе с персоналом смогут оценить уровень безработицы в отдельном районе и предложить востребованные вакансии.

3. Восстановление доверия к полиции. По информации активистов, в США существенно не хватает данных о насильственных столкновениях между полицейскими и гражданами. Только 3% из 18 000 полицейских подразделений страны сообщают об этой информации в федеральном масштабе. Отсутствие полной картины и своевременной информации подрывает доверие к полиции. Активисты убеждены, что доверие нужно восстановить. Именно поэтому они решили разработать платформу с открытым исходным кодом, которая поможет собирать актуальные данные.

Команда создает веб-инструменты для правоохранительных органов. С помощью сервисов полицейские смогут легко собирать, сообщать и публиковать данные. Первый продукт называется URSUS, созданный Bayes Impact совместно с генпрокурором и министерством юстиции. Он призван помочь всем 800 правоохранительным органам Калифорнии собрать данные о применении силы. Внедрение сервиса в работу полиции не требует никаких затрат.

Сайт Bayes Impact.
Группа в Facebook.