学习呼叫：协作强盗算法在移动孕妇健康管理中改进消息传递的实地试验-计算机科学-机器学习-移动健康-算法.pdf

学习呼叫：协作强盗算法在移动孕妇健康管

理中改进消息传递的实地试验

ArpanDasgupta*,MizhaanManiyar*,AwadheshSrivastava,

SanatKumar,AmritaMahale,AparnaHedge,

ArunSuggala,KarthikeyanShanmugam,

本AparnaTaneja,MilindTambe

译

中2025年7月23日

1

v

6摘要

5移动健康（mHealth）项目利用自动语音信息传递健康资讯，特别是针

3

6对服务不足的社区，展示了使用移动技术向这些人群传播关键健康信息的

1有效性，通过提高意识和行为改变来改善健康结果。印度的Kilkari项目通

.

7过每周的语音呼叫向数百万母亲传递重要的母婴健康信息。然而，目前随机

0

5拨打电话的时间安排往往导致漏接电话和减少信息送达率。本研究介绍了

2一种协作式强盗算法的实地试验，旨在通过学习个别母亲偏好的通话时间

:

v来优化呼叫时间。我们在大约名Kilkari参与者中部署了该算法作为

i

x试点项目，并将其性能与基线随机拨打电话方法进行了比较。我们的结果显

r示，使用强盗算法接听电话的比例有显著提高，表明其有可能增强信息传递

a

并影响印度数百万母亲的健康状况。这项研究突显了个性化安排在移动健康

干预中的效果，并强调了机器学习在大规模改善母婴健康接触方面的潜力。

1介绍

孕产妇健康仍然是印度及全球其他发展中国家的重要公共卫生问题

（MomConnect(2023),Nshimirimanaetal.(2012),HategekaandLaw(2019),Ward

etal.(2020),mHealthTanzania(2013)），数以百万计的女性在怀孕和产后

期间无法获得及时准确的信息。移动健康（mHealth）项目（Murthyetal.

(2020a)，Chowdhuryetal.(2019)，Kabukyeetal.(2021)），使用自动语音

消息，能够传递关键的母婴健康信息。认识到对信息的需求以及mHealth项

1

目的潜力，印度政府启动了Kilkari计划，这是一个全国性的移动健康倡议，

1

每周向超过1000万注册的母亲发送包含重要孕产妇健康信息的语音消息。

此类mHealth项目在降低孕产妇死亡率方面发挥着至关重要的作用——这

是世界卫生组织可持续发展目标WHO中的关键目标之一。这些消息涵盖

了诸如铁和钙补充剂、产前护理以及产后实践等重要主题，旨在改善全国的

孕产妇健康结果。

然而，这一大规模项目的有效性取决于消息的成功传递。目前，Kilkari

采用了一种随机电话调度策略，试图联系母亲们，最多进行九次重拨（直到

接通为止），但没有考虑个人的通话时间偏好。这种方法经常导致未接来电，

宝贵的带宽浪费在重复