論文の概要: Progress and Challenges for the Application of Machine Learning for
Neglected Tropical Diseases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01027v1
- Date: Fri, 2 Dec 2022 08:48:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-05 17:53:02.194489
- Title: Progress and Challenges for the Application of Machine Learning for
Neglected Tropical Diseases
- Title（参考訳）: 忘れられた熱帯病に対する機械学習の適用の進展と課題
- Authors: Chung Yuen Khew, Rahmad Akbar, Norfarhan Mohd. Assaad
- Abstract要約: ネグレクト熱帯病(NTD)は、東南アジアや西太平洋地域の国々の個体の生活に影響を与え続けている。
世界の人口の17億人が毎年1人以上のNTDを患っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Neglected tropical diseases (NTDs) continue to affect the livelihood of
individuals in countries in the Southeast Asia and Western Pacific region.
These diseases have been long existing and have caused devastating health
problems and economic decline to people in low- and middle-income (developing)
countries. An estimated 1.7 billion of the world's population suffer one or
more NTDs annually, this puts approximately one in five individuals at risk for
NTDs. In addition to health and social impact, NTDs inflict significant
financial burden to patients, close relatives, and are responsible for billions
of dollars lost in revenue from reduced labor productivity in developing
countries alone. There is an urgent need to better improve the control and
eradication or elimination efforts towards NTDs. This can be achieved by
utilizing machine learning tools to better the surveillance, prediction and
detection program, and combat NTDs through the discovery of new therapeutics
against these pathogens. This review surveys the current application of machine
learning tools for NTDs and the challenges to elevate the state-of-the-art of
NTDs surveillance, management, and treatment.
- Abstract（参考訳）: ネグレクト熱帯病(NTD)は、東南アジアや西太平洋地域の国々の個体の生活に影響を与え続けている。
これらの病気は長い間存在し、低所得国や中所得国(開発途上国)の人々に深刻な健康問題や経済的な衰退を引き起こしてきた。
世界の人口の17億人が毎年1人以上のNTDを患っており、約5人に1人がNTDのリスクにさらされている。
健康や社会的影響に加えて、ntdは患者や近親者に大きな経済的負担を負い、途上国だけで労働生産性を低下させることで数十億ドルの損失を負っている。
NTDに対するコントロールと根絶、あるいは排除の取り組みを改善する必要がある。
これは、機械学習ツールを使用して監視、予測、検出プログラムを改善し、これらの病原体に対する新しい治療法の発見を通じてNTDと戦うことで達成できる。
本稿では、NTDに対する機械学習ツールの適用状況と、NTDの監視、管理、治療の最先端化に向けた課題について概観する。
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