Χιλιάδες είναι τα παραδείγματα εφαρμογών όπου τα ανοιχτά δεδομένα και η Τεχνητή Νοημοσύνη αντιμετωπίζουν με τεράστια ευκολία και επιλύουν προβλήματα στην δημόσια διοίκηση που επί πολλά χρόνια μένουν ανεπίλυτα.
Και ένα από αυτά είναι η διαφθορά.
Αν η Περιφέρεια Αττικής είχε εφαρμόσει διοίκηση Τεχνητής Νοημοσύνης και ανοιχτών δεδομένων, από τον πρώτο μήνα της δραστηριότητάς του θα είχε εντοπιστεί το κύκλωμα διαφθοράς υγειονομικών ελέγχων.
Διότι με την βοήθεια των Big Data η Τ.Ν. εντοπίζει συμπεράσματα που ούτε να φανταστεί ο άνθρωπος δεν μπορεί. Δυστυχώς οι υπεύθυνοι της Τοπικής Αυτοδιοίκησης δεν κατανοούν ακόμη το υπερόπλο της Τεχνητής Νοημοσύνης και το πρέπει να κάνουν.
Η διαφθορά αποτελεί μια από τις μεγαλύτερες προκλήσεις για τα συστήματα διοίκησης παγκοσμίως, επηρεάζοντας την ποιότητα των υπηρεσιών, το κόστος και την εμπιστοσύνη των πολιτών. Με την εξέλιξη της τεχνητής νοημοσύνης (AI), ανοίγονται νέες προοπτικές για την αντιμετώπιση αυτού του προβλήματος. Αλλά μπορεί πραγματικά η τεχνητή νοημοσύνη να ανιχνεύσει τη διαφθορά σε υγειονομικούς ελέγχους; Ας εξετάσουμε πώς η AI μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον σκοπό αυτό και ποιες είναι οι προκλήσεις και οι δυνατότητες αυτής της τεχνολογίας.
- Ανάλυση Μεγάλων Δεδομένων (Big Data Analytics)
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να αναλύει τεράστιους όγκους δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Με την επεξεργασία δεδομένων από υγειονομικούς ελέγχους, οι αλγόριθμοι AI μπορούν να εντοπίζουν ασυνήθιστα πρότυπα και ανωμαλίες που μπορεί να υποδηλώνουν διαφθορά. Η ανάλυση δεδομένων σχετικά με τις προμήθειες και τις επιθεωρήσεις μπορεί να αποκαλύψει μη φυσιολογικές αυξήσεις στις τιμές ή ασυνήθιστες πρακτικές τιμολόγησης. - Προγνωστικά Μοντέλα (Predictive Models)
Τα προγνωστικά μοντέλα της AI μπορούν να προβλέψουν πιθανές περιπτώσεις διαφθοράς βάσει ιστορικών δεδομένων. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να εκπαιδευτούν με δεδομένα από γνωστές περιπτώσεις διαφθοράς και στη συνέχεια να εφαρμόσουν αυτές τις γνώσεις για να εντοπίσουν παρόμοιες καταστάσεις σε νέα δεδομένα. - Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP)
Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας επιτρέπει στην AI να αναλύει κείμενα, όπως αναφορές ελέγχων, καταγγελίες και επικοινωνίες μέσω email. Μέσω της NLP, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εντοπίζει λέξεις-κλειδιά και φράσεις που σχετίζονται με τη διαφθορά, διευκολύνοντας την αναγνώριση και την διερεύνηση ύποπτων περιπτώσεων.
Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης (AI) έχουν τη δυνατότητα να εντοπίζουν ασυνήθιστα πρότυπα και ανωμαλίες μέσω διαφόρων τεχνικών ανάλυσης δεδομένων και μηχανικής μάθησης. Παρακάτω εξηγούνται οι κύριες μέθοδοι και τεχνικές που χρησιμοποιούνται για αυτόν τον σκοπό:
- Ανάλυση Μεγάλων Δεδομένων (Big Data Analytics)
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να διαχωρίσουν τα φυσιολογικά δεδομένα από τα ανώμαλα.
Μέθοδοι
- Συσταδοποίηση (Clustering): Αυτή η μέθοδος ομαδοποιεί τα δεδομένα σε ομάδες (clusters) με βάση τις ομοιότητές τους. Τα δεδομένα που δεν ανήκουν σε καμία ομάδα ή ανήκουν σε μικρές και διασκορπισμένες ομάδες μπορεί να θεωρηθούν ανώμαλα.
- Μηχανική Μάθηση (Machine Learning): Οι αλγόριθμοι επιτηρούμενης και μη επιτηρούμενης μάθησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανίχνευση ανωμαλιών. Οι αλγόριθμοι επιτηρούμενης μάθησης εκπαιδεύονται με δεδομένα που έχουν επισημανθεί ως κανονικά ή ανώμαλα, ενώ οι αλγόριθμοι μη επιτηρούμενης μάθησης βρίσκουν πρότυπα χωρίς την ανάγκη επισημασμένων δεδομένων.
2. Προγνωστικά Μοντέλα (Predictive Models)
Τα προγνωστικά μοντέλα χρησιμοποιούν ιστορικά δεδομένα για να προβλέψουν μελλοντικές συμπεριφορές ή γεγονότα. Αυτά τα μοντέλα μπορούν να εντοπίζουν ανωμαλίες συγκρίνοντας τις πραγματικές παρατηρήσεις με τις προβλέψεις.
- Παλινδρόμηση (Regression Analysis): Αυτή η τεχνική χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη συνεχών τιμών και την ανίχνευση αποκλίσεων από τις προβλεπόμενες τιμές.
- Χρονοσειρές (Time Series Analysis): Η ανάλυση χρονοσειρών εξετάζει τα δεδομένα που καταγράφονται με την πάροδο του χρόνου για να εντοπίσει ανώμαλα πρότυπα ή απροσδόκητες αλλαγές.
3. Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (Natural Language Processing – NLP)
Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας επιτρέπει στην AI να αναλύει και να κατανοεί ανθρώπινη γλώσσα, εξάγοντας χρήσιμες πληροφορίες από κείμενα, όπως αναφορές, καταγγελίες και επικοινωνίες.
Μέθοδοι
- Ανάλυση Συναισθήματος (Sentiment Analysis): Αυτή η τεχνική αναλύει τα συναισθήματα που εκφράζονται σε κείμενα και μπορεί να εντοπίσει ανώμαλες συναισθηματικές εκφράσεις που υποδηλώνουν διαφθορά ή κακή συμπεριφορά.
- Εξαγωγή Οντοτήτων (Entity Extraction): Η εξαγωγή οντοτήτων εντοπίζει σημαντικά ονόματα, ημερομηνίες, τοποθεσίες και άλλες οντότητες μέσα σε κείμενα, βοηθώντας στην αναγνώριση ανωμαλιών και σχετικών συνδέσεων.
4. Ανίχνευση Ανωμαλιών (Anomaly Detection)
Η ανίχνευση ανωμαλιών επικεντρώνεται στον εντοπισμό δεδομένων που διαφέρουν σημαντικά από τα υπόλοιπα δεδομένα. Αυτές οι ανωμαλίες μπορεί να είναι ενδείξεις απάτης ή κακής πρακτικής.
Μέθοδοι
- Στατιστικές Μέθοδοι (Statistical Methods): Χρήση στατιστικών μεθόδων, όπως το Z-score και η κατανομή του Gauss, για την ανίχνευση δεδομένων που αποκλίνουν σημαντικά από τον μέσο όρο.
- Αλγόριθμοι Βαθιάς Μάθησης (Deep Learning Algorithms): Τα νευρωνικά δίκτυα και οι αυτοκωδικοποιητές (autoencoders) μπορούν να μάθουν σύνθετα πρότυπα στα δεδομένα και να εντοπίσουν ανωμαλίες που δεν είναι προφανείς με παραδοσιακές μεθόδους.
Συμπέρασμα
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να ανιχνεύει ασυνήθιστα πρότυπα και ανωμαλίες μέσω μιας ποικιλίας τεχνικών και μεθόδων, ενισχύοντας την ικανότητα των οργανισμών να ανιχνεύουν και να αντιμετωπίζουν τη διαφθορά. Με τη σωστή εφαρμογή και την κατάλληλη ανάλυση δεδομένων, η AI μπορεί να αποτελέσει ισχυρό εργαλείο για τη βελτίωση της διαφάνειας και της αξιοπιστίας σε διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένων των υγειονομικών ελέγχων.
