Sfruttare l’intelligenza artificiale per prevenire l’homelessness un cambio di paradigma a Los Angeles

Utilizzare l'intelligenza artificiale per prevenire l'homelessness un cambiamento di paradigma a Los Angeles

Un nuovo rapporto di NPR mette in mostra come la vasta città di Los Angeles, dove il problema della senza fissa dimora continua ad aumentare nonostante gli sforzi e gli investimenti massicci, stia sperimentando l’IA per prevedere e prevenire la senza fissa dimora.

Il rapporto inizia con la storia di Dulce Volantin e Valarie Zayas, due persone che hanno superato le sfide e hanno trovato l’amore dopo essersi incontrate in prigione. Il loro percorso, tuttavia, ha preso una piega difficile quando le difficoltà di salute mentale di Dulce hanno portato a ricoveri ospedalieri e hanno perso la casa.

Disperate e lottando per arrivare a fine mese, hanno raggiunto un punto di rottura. Ma una telefonata, inizialmente accolta con scetticismo, avrebbe presto cambiato le loro vite. La chiamata proveniva dal Dipartimento dei Servizi Sanitari della Contea di Los Angeles, parte di un programma pionieristico finalizzato a contrastare la crisi della senza fissa dimora della città.

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Il programma pilota si basa sull’IA per prevedere le persone a rischio maggiore di diventare senza fissa dimora. Funziona raccogliendo dati da varie agenzie della contea, tra cui assistenza sanitaria, salute mentale, giustizia penale e utilizzo dei benefici pubblici.

Quindi, utilizzando l’apprendimento automatico, identifica coloro che sono più vulnerabili alla senza fissa dimora, persone che spesso non cercano assistenza a causa della diffidenza e del trauma generazionale. I responsabili dei casi, come Elizabeth Juarez, si mettono quindi in contatto con queste persone, offrendo assistenza e supporto per evitare che perdano la casa.

Da lì, il programma assegna fondi, di solito compresi tra 4.000 e 6.000 dollari, per coprire spese come l’affitto, le utenze, il cibo o altre necessità. Un aspetto unico di questo aiuto è che è progettato per garantire che i beneficiari non perdano l’accesso ai benefici pubblici.

Ma l’impatto del programma va oltre l’assistenza per l’affitto. Affronta le specifiche esigenze di ogni singola persona, tenendo conto di fattori come minacce di sfratto, violenza domestica e condizioni di vita complessive.

Per alcuni, potrebbe comportare la cancellazione del debito di prestiti sullo stipendio, l’acquisto di elettrodomestici o la fornitura di soluzioni di trasporto. Uno dei beneficiari di questo programma è Ricky Brown, un 65enne che ha accudito i suoi tre nipoti dopo una crisi familiare.

Il responsabile del caso del programma, Fred Theus, sta lavorando con Brown per affrontare una complessa serie di sfide finanziarie, incluso il trovare un posto più grande per i ragazzi. Sebbene il programma pilota abbia mostrato risultati promettenti, l’impatto a lungo termine rimane oggetto di studio.

Si propone di rispondere a domande cruciali, come ad esempio se alcuni mesi di assistenza possono portare a una stabilità duratura e se le persone giuste vengono individuate. Janey Rountree, direttore esecutivo del California Policy Lab presso UCLA, che ha sviluppato lo strumento di previsione dell’IA del programma, prevede di pubblicare i risultati dello studio nel 2026.

Si spera che queste scoperte forniscano prove essenziali per guidare gli sforzi futuri nella prevenzione della senza fissa dimora. L’approccio proattivo di Los Angeles, guidato dalle previsioni dell’IA, potrebbe essere la chiave per fare una differenza duratura nella vita di persone vulnerabili e famiglie sull’orlo della senza fissa dimora.

Mentre il successo del programma viene monitorato attentamente, c’è la possibilità che in altre città possano emergere iniziative simili, offrendo speranza per un futuro migliore per coloro che sono a rischio maggiore. Per Dulce Volantin, Valarie Zayas e molte altre persone, questo programma è stato una linea di vita, dimostrando che, con le giuste misure e il potere dell’IA, la senza fissa dimora può essere prevenuta e le vite possono essere trasformate.