論文の概要: Pursuing Equilibrium of Medical Resources via Data Empowerment in
Parallel Healthcare System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00408v1
- Date: Thu, 1 Jun 2023 07:17:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-02 17:41:43.049669
- Title: Pursuing Equilibrium of Medical Resources via Data Empowerment in
Parallel Healthcare System
- Title（参考訳）: 並列医療システムにおけるデータ・エンパワーメントによる医療資源の均衡
- Authors: Yi Yu, Shengyue Yao, Kexin Wang, Yan Chen, Fei-Yue Wang, Yilun Lin
- Abstract要約: 並列医療システムには、医療指向オペレーティングシステム(MOOS)、医療指向シナリオエンジニアリング(MOSE)、医療指向大規模モデル(MOLM)がある。
1)MOOSにおけるデジタル医師とロボット医師の供給量の増加,(2)MOSEにおける前向きな診断と治療による個人的および潜在的要求の特定,(3)MOLMにおける大規模モデルによる需給整合の改善により,並列医療システムにおける需給関係のバランスがとれる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.966217799846323
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The imbalance between the supply and demand of healthcare resources is a
global challenge, which is particularly severe in developing countries.
Governments and academic communities have made various efforts to increase
healthcare supply and improve resource allocation. However, these efforts often
remain passive and inflexible. Alongside these issues, the emergence of the
parallel healthcare system has the potential to solve these problems by
unlocking the data value. The parallel healthcare system comprises
Medicine-Oriented Operating Systems (MOOS), Medicine-Oriented Scenario
Engineering (MOSE), and Medicine-Oriented Large Models (MOLMs), which could
collect, circulate, and empower data. In this paper, we propose that achieving
equilibrium in medical resource allocation is possible through parallel
healthcare systems via data empowerment. The supply-demand relationship can be
balanced in parallel healthcare systems by (1) increasing the supply provided
by digital and robotic doctors in MOOS, (2) identifying individual and
potential demands by proactive diagnosis and treatment in MOSE, and (3)
improving supply-demand matching using large models in MOLMs. To illustrate the
effectiveness of this approach, we present a case study optimizing resource
allocation from the perspective of facility accessibility. Results demonstrate
that the parallel healthcare system could result in up to 300% improvement in
accessibility.
- Abstract（参考訳）: 医療資源の供給と需要の不均衡は世界的な課題であり、特に発展途上国では深刻である。
政府や学術コミュニティは医療の供給を増やし、資源配分を改善するために様々な努力をしてきた。
しかし、これらの努力はしばしば受動的で柔軟なままである。
これらの問題に加えて、並列医療システムの出現は、データ値のアンロックによってこれらの問題を解決する可能性がある。
並列医療システムには、医療指向オペレーティングシステム(MOOS)、医療指向シナリオエンジニアリング(MOSE)、医療指向大規模モデル(MOLM)があり、データを収集、循環、強化することができる。
本稿では,データエンパワメントによる並列医療システムによって医療資源配分の均衡を実現することを提案する。
1)MOOSにおけるデジタル医師とロボット医師の供給量の増加,(2)MOSEにおける前向きな診断と治療による個人的および潜在的要求の特定,(3)MOLMにおける大規模モデルによる需給整合の改善により,並列医療システムにおける需給関係のバランスがとれる。
本手法の有効性を示すために,施設アクセシビリティの観点から資源割当を最適化するケーススタディを提案する。
その結果,並列医療システムではアクセシビリティが最大300%向上する可能性が示された。
関連論文リスト
- IMAS: A Comprehensive Agentic Approach to Rural Healthcare Delivery [0.0]
本稿では,農村部における医療提供の改善を目的としたエージェント・メディカル・アシスタントシステムを提案する。
このシステムは、翻訳、医療複雑性評価、専門家ネットワークの統合、応答単純化の5つの重要なコンポーネントで構成されている。
MedQA,PubMedQAおよびJAMAデータセットを用いた評価結果は、この統合アプローチが農村の医療従事者の有効性を著しく向上させることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-13T23:07:11Z) - Data-Driven Approach to assess and identify gaps in healthcare set up in South Asia [1.9058065795191268]
東南アジア諸国は主要な医療システムの改善に取り組んでいる。
データ駆動型監視アプローチが必要である。
我々は、地球観測技術の現在のブレークスルーを活用することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-21T16:50:16Z) - Harnessing the Digital Revolution: A Comprehensive Review of mHealth Applications for Remote Monitoring in Transforming Healthcare Delivery [1.03590082373586]
このレビューでは、遠隔医療プラットフォーム、慢性疾患管理用のモバイルアプリ、ウェアラブルデバイスなど、リモート監視に使用されるさまざまなタイプのmHealthアプリケーションを強調している。
これらの応用の利点は、患者の成果の改善、医療へのアクセスの向上、医療費の削減、医療格差への対処である。
しかしながら、プライバシやセキュリティ上の懸念、技術的なインフラストラクチャの欠如、規制のイシュー、データの正確性、ユーザの遵守、ディジタルディビジョンといった課題や制限には対処する必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-26T11:32:43Z) - Health-LLM: Personalized Retrieval-Augmented Disease Prediction System [43.91623010448573]
本稿では,大規模特徴抽出と医療知識トレードオフスコアリングを組み合わせた,革新的なフレームワークHeath-LLMを提案する。
従来の健康管理アプリケーションと比較して,本システムには3つの利点がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-01T16:40:32Z) - Evaluating the Fairness of the MIMIC-IV Dataset and a Baseline
Algorithm: Application to the ICU Length of Stay Prediction [65.268245109828]
本稿では、MIMIC-IVデータセットを用いて、滞在時間を予測するXGBoostバイナリ分類モデルにおける公平性とバイアスについて検討する。
この研究は、人口統計属性にわたるデータセットのクラス不均衡を明らかにし、データ前処理と特徴抽出を採用する。
この論文は、偏見を緩和するための公正な機械学習技術と、医療専門家とデータサイエンティストの協力的な努力の必要性について結論付けている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-31T16:01:48Z) - Multimodal Federated Learning in Healthcare: a Review [5.983768682145731]
フェデレートラーニング(FL)は、データを統合する必要のない分散メカニズムを提供する。
本稿では,医療分野におけるマルチモーダル・フェデレート・ラーニング(MMFL)の現状について概説する。
最先端のAI技術と、医療アプリケーションにおける患者のデータプライバシの必要性のギャップを埋めることを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-14T19:43:06Z) - Deep Reinforcement Learning for Efficient and Fair Allocation of Health Care Resources [47.57108369791273]
医療資源の枯渇は、レーションの避けられない結果をもたらす可能性がある。
医療資源割り当てプロトコルの普遍的な標準は存在しない。
本稿では,患者の疾患進行と患者間の相互作用効果を統合するためのトランスフォーマーベースのディープQネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-15T17:28:06Z) - The Design and Implementation of a National AI Platform for Public
Healthcare in Italy: Implications for Semantics and Interoperability [62.997667081978825]
イタリア国立衛生局は、その技術機関を通じて人工知能を採用している。
このような広大なプログラムには、知識領域の形式化に特別な注意が必要である。
AIが患者、開業医、健康システムに与える影響について疑問が投げかけられている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-24T08:00:02Z) - Fair Machine Learning in Healthcare: A Review [90.22219142430146]
我々は、機械学習と医療格差における公正性の交差を分析する。
機械学習の観点から、関連する公正度メトリクスを批判的にレビューする。
本稿では,医療における倫理的かつ公平なMLアプリケーション開発を約束する新たな研究指針を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-29T04:32:10Z) - CPAS: the UK's National Machine Learning-based Hospital Capacity
Planning System for COVID-19 [111.69190108272133]
新型コロナウイルス(COVID-19)の2019年は、集中治療リソースに対する前例のない需要を伴う圧倒的な医療システムの脅威となる。
病院資源計画のための機械学習システムであるCPAS(COVID-19 Capacity Planning and Analysis System)を開発した。
CPASは、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックに対処するため、全国規模で病院に配備された最初の機械学習ベースのシステムの一つだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-27T19:39:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。