運用數據力量 智慧防治暴力
活用大數據防止保護案件發生
話焦點
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運用人工智慧科技發展風險預警機制,輔助第一線社工研判個案的風險,預測保護性案件是否需介入服務及再發生的可能性,從而架建構完整的關懷網絡,讓暴力防治更有智慧,也更有力量。
 
2019年保護司針對老人保護提出「建構老人保護個案之AI預警分析實驗計畫」,委託中華電信團隊協助執行,以「資料驅動」的精神,將保護資訊系統所累積的個案資料作為學習素材,透過機器學習技術建置AI預警分析推論模型,訓練模型分辨通報個案是否具備風險,進而發展老人保護風險預警機制,輔助第一線社工研判個案的風險,提升案件處理敏感度,進而即時提供有效的介入及保護措施等服務。
老人保護個案 AI預警分析模型的建置與風險定義
相較於兒少保護與親密關係暴力的風險評估量表行之有年,趙曉芳表示,老人保護不管是在風險評估工具、機制的建立,或是相關保護服務工作,仍有強化的空間。「建構老人保護個案之AI預警分析實驗計畫」有別於以往發展量表或風險指標,這項計畫嘗試以AI預警的方向發展,在個案評估調查階段,輔助社工掌握個案的風險等級,並以「顯示預警模型解釋」功能,提供判斷此個案的風險說明,以提升社工對於個案風險的敏感度。

由於風險事件是由個案的歷程來定義,當風險可以清楚的定義及量化,就可以篩選做為AI學習的樣本。「建構老人保護個案之AI預警分析實驗計畫」之風險預警模型產出三種風險事件,分別是「需開案處理」,防範應需開案但未開案的風險;「開案後會再度被通報且開案」,防範處遇失效的風險;以及「開案後下次會再被開案且情況會更糟」。在系統呈現上,將上述風險組合區分成灰、黃、紅三種燈號顯示。