Banco de innovaciones en acción social

AFST, algoritmo de riesgo de desamparo infantil
Department of Human Services (DHS) Allegheny County, Pennsylvania

Sistema de Big Data que proporciona a los profesionales de servicios sociales una evaluación objetiva de las situaciones de riesgo de desamparo infantil y les ayuda en la detección de casos y en la toma de decisiones para activar los protocolos de intervención social.

Allegheny Family Screening Tool (AFST) es una herramienta basada en algoritmos especialmente diseñados que interrelacionan un gran número de datos de diferentes fuentes de información. Cuando los Servicios sociales reciben información acerca de una posible situación de desamparo o maltrato, el algoritmo calcula el índice de riesgo del caso para orientar la actuación de los profesionales, analizando más de cien parámetros como, antecedentes penales, consumo de drogas, enfermedades mentales o historia de maltrato infantil de los padres, tutores o personas que conviven en el domicilio infantil

El algoritmo proporciona una gran precisión en la detección de casos y tal como concluye un reciente artículo del New York Times, “los resultados sugieren que es una herramienta de detección menos segada que la evaluación humana”.

Foto: DHS Allegheny County

Tipo de actividad:

Mejora instrumental

Localización:

Allegheny County, Pennsylvania, USA

Colaboradores / Financiadores:

University of Southern California, Auckland, University of Technology, Nueva Zelanda

Génesis:

En 2015 el condado de Allegheny después de varios incidentes muy graves que afectaron a familias que habían sido consideradas de bajo riesgo, inició un proyecto con dos grupos de investigadores altamente reconocidos para mejorar su sistema de selección y seguimiento de casos. El proyecto se centró inmediatamente en el proceso de decisión sobre seguimiento o desistimiento de las llamadas a la línea directa que hasta la fecha había sido efectuada por personas que, si bien tenían acceso a la base de datos del departamento, no podían efectuar un análisis exhaustivo inmediato que permitiera una acción rápida en caso necesario.

Nivel de implantación:

El algoritmo se utiliza en el condado desde agosto de 2016 y se evalúa y revisa de forma continuada con el objetivo de mejorar su precisión.

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