「このプロジェクトは、非常に古典的な問題、つまり、非常に手作業の多いプロセスに、すぐに利用できる古典的な自動化技術の一種を適用することに焦点を当てている」とキング郡IT局のデータ戦略・運用担当ディレクター、グレース・プレイヤポンピサン氏は語る。「そして、本当に素晴らしいのは、機械学習機能により、より実験的な側面を追加することだ。このプロジェクトにおける機械学習の部分は、レポートのデジタル化作業にさらなる自動化を加えるための概念実証として始まったと彼女は付け加える。「私たちは、『すでに利用可能な新しいツールや新しいテクノロジーを使って、すでに効率的なプロセスをさらに効率化するために、すでに持っているデータを利用できる機会があるだろうか』と自問した」と彼女は言う。プロジェクトの第三段階として、IT部門は、州のアブストラクターがレポートフォームを自動入力できる2つのフロントエンドユーザーインターフェースを作成した。NLPと機械学習によって行われた作業を確認することも可能だ。最初のインターフェースでは、ユーザーはテキストの記述を入力でき、NLPとMLモデルが予測フィールドラベルと予測の信頼度推定値を提供する。2つ目のインターフェースは、JavaScriptコードを使用してSUDORSデータベースへのデータ入力の自動化に重点を置いている。ワシントン州保健省と全米12の郡や州がこのインターフェースの使用に関心を示している、とマーティン氏は言う。プロジェクトの次の段階では、ITチームは、最初のパイロット版で7つのデータ入力フィールドを対象としていたものを、1,000以上のデータ入力フィールドのカテゴリーラベルを予測するセキュアなAIモデルを使用することを計画している。1つの目標は、このテクノロジーを使用して、薬物過剰摂取を全米暴力死報告システム(NVDRS)に報告することである。このプロジェクトにより、キング郡は2024年のCIOアワード(ITリーダーシップとイノベーション部門)を受賞した。的を絞った介入すべての要素が組み合わさった結果、キング郡では、記述レポートのデジタル化とデータ入力の自動化により、大幅な時間短縮を実現した。マーティン氏によると、200件の過剰摂取レポートをデジタル化するためにかかる時間は、以前は10~12時間だったが、現在は20分で済むという。SUDORSやその他のフォームへの記入時間も約30%短縮された。報告書の処理にかかる時間が短縮されたことで、薬物過剰摂取が急増した場合にも迅速な対応が可能になったと、プレイヤポンピサン氏は言う。地理空間マッピングと組み合わせることで、より最新の情報を得られるようになったため、公衆衛生専門家は薬物過剰摂取が増加している地域に重点的に取り組むことができるようになった。「予防的介入により、健康状態を改善することができる」と彼女は付け加える。