Fugu-MT 論文翻訳(概要): An AI-Enabled Framework Within Reach for Enhancing Healthcare Sustainability and Fairness

論文の概要: An AI-Enabled Framework Within Reach for Enhancing Healthcare Sustainability and Fairness

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07558v2
Date: Thu, 1 Aug 2024 09:57:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-02 13:55:00.767560
Title: An AI-Enabled Framework Within Reach for Enhancing Healthcare Sustainability and Fairness
Title（参考訳）: 医療の持続性と公正性を高めるためのリーチ内AI対応フレームワーク
Authors: Bin Huang, Changchen Zhao, Zimeng Liu, Shenda Hong, Baochang Zhang, Hao Lu, Zhijun Liu, Wenjin Wang, Hui Liu,
Abstract要約: 視覚生理学的モニタリング技術を利用したカメラベースの公衆衛生(CBPH)フレームワークを提案する。 CBPHは、国連持続可能な開発目標を推進し、公衆衛生のための便利で普遍的な枠組みと見なすことができる。 CBPHは、大規模で人間中心の医療データベースを構築するための包括的なソリューションを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 34.45323376456333
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Good health and well-being is among key issues in the United Nations 2030 Sustainable Development Goals. The rising prevalence of large-scale infectious diseases and the accelerated aging of the global population are driving the transformation of healthcare technologies. In this context, establishing large-scale public health datasets, developing medical models, and creating decision-making systems with a human-centric approach are of strategic significance. Recently, by leveraging the extraordinary number of accessible cameras, groundbreaking advancements have emerged in AI methods for physiological signal monitoring and disease diagnosis using camera sensors. These approaches, requiring no specialized medical equipment, offer convenient manners of collecting large-scale medical data in response to public health events. Therefore, we outline a prospective framework and heuristic vision for a camera-based public health (CBPH) framework utilizing visual physiological monitoring technology. The CBPH can be considered as a convenient and universal framework for public health, advancing the United Nations Sustainable Development Goals, particularly in promoting the universality, sustainability, and equity of healthcare in low- and middle-income countries or regions. Furthermore, CBPH provides a comprehensive solution for building a large-scale and human-centric medical database, and a multi-task large medical model for public health and medical scientific discoveries. It has a significant potential to revolutionize personal monitoring technologies, digital medicine, telemedicine, and primary health care in public health. Therefore, it can be deemed that the outcomes of this paper will contribute to the establishment of a sustainable and fair framework for public health, which serves as a crucial bridge for advancing scientific discoveries in the realm of AI for medicine (AI4Medicine).
Abstract（参考訳）: 健康と幸福は、国連2030年持続可能な開発目標の重要な問題である。大規模感染症の流行と世界の人口の急速な高齢化が、医療技術の転換を促している。この文脈では、大規模な公衆衛生データセットの確立、医療モデルの開発、人間中心のアプローチによる意思決定システムの構築が戦略的に重要である。近年、非常に多くのカメラを活用することで、カメラセンサを用いた生理的信号監視と疾患診断のためのAI手法に画期的な進歩がみられた。専門的な医療機器を必要としないこれらのアプローチは、公衆衛生イベントに対応するため、大規模な医療データを収集する便利な方法を提供する。そこで我々は,視覚生理学的モニタリング技術を活用したカメラベース公衆衛生(CBPH)フレームワークの展望とヒューリスティックビジョンを概説した。 CBPHは公衆衛生のための便利で普遍的な枠組みとみなすことができ、国連持続可能な開発目標、特に低所得国や中所得国や地域における医療の普遍性、持続可能性、公平性を推進している。さらにCBPHは、大規模で人間中心の医療データベースを構築するための包括的なソリューションと、公衆衛生および医学的な発見のためのマルチタスクの大規模医療モデルを提供する。個人監視技術、デジタル医療、遠隔医療、公衆衛生における主要な医療に革命をもたらす大きな可能性を秘めている。したがって,本論文の成果は,医療用AI(AI4Medicine)の領域における科学的発見を促進するための重要な橋渡しとなる,持続可能な公衆衛生のための枠組みの確立に寄与すると考えられる。

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