Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive Interventions for Global Health: A Case Study of Malaria

論文の概要: Adaptive Interventions for Global Health: A Case Study of Malaria

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02075v1
Date: Fri, 3 Mar 2023 16:48:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-06 14:12:43.466336
Title: Adaptive Interventions for Global Health: A Case Study of Malaria
Title（参考訳）: 世界的健康への適応的介入--マラリアの事例研究
Authors: \'Africa Peri\'a\~nez, Andrew Trister, Madhav Nekkar, Ana Fern\'andez del R\'io and Pedro L. Alonso
Abstract要約: マラリアは、低所得国や中所得国、特にサハラ以南のアフリカにおいて、公衆衛生上の問題となっている。モバイルヘルスの応用によって、機械学習に基づく適応的介入は、マラリアの監視と治療の順守を強化し、検査を強化し、提供者スキルとケアの質を計測し、最前線の労働者や患者を支援することで公衆衛生を改善する方法について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6850683267295249
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Malaria can be prevented, diagnosed, and treated; however, every year, there are more than 200 million cases and 200.000 preventable deaths. Malaria remains a pressing public health concern in low- and middle-income countries, especially in sub-Saharan Africa. We describe how by means of mobile health applications, machine-learning-based adaptive interventions can strengthen malaria surveillance and treatment adherence, increase testing, measure provider skills and quality of care, improve public health by supporting front-line workers and patients (e.g., by capacity building and encouraging behavioral changes, like using bed nets), reduce test stockouts in pharmacies and clinics and informing public health for policy intervention.
Abstract（参考訳）: マラリアは予防、診断、治療が可能であるが、毎年2億件以上の患者と20万件の死亡が報告されている。マラリアは、特にサハラ以南のアフリカにおいて、低所得国や中所得国で公衆衛生上の懸念が高まっている。モバイルヘルスアプリケーションを用いて、機械学習に基づく適応的介入は、マラリアの監視と治療の定着を強化し、検査を強化し、提供者スキルとケアの質を計測し、最前線の労働者や患者を支援することで公衆衛生を改善する(例えば、ベッドネットの使用のような能力構築と行動の変化を奨励することによって)。

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