論文の概要: Nteasee: A mixed methods study of expert and general population perspectives on deploying AI for health in African countries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12197v3
• Date: Mon, 11 Nov 2024 18:42:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:06:33.892644
• Title: Nteasee: A mixed methods study of expert and general population perspectives on deploying AI for health in African countries
• Title（参考訳）: Nteasee: アフリカ諸国におけるAI導入に関する専門家と一般住民の視点の混合手法に関する研究
• Authors: Mercy Nyamewaa Asiedu, Iskandar Haykel, Awa Dieng, Kerrie Kauer, Tousif Ahmed, Florence Ofori, Charisma Chan, Stephen Pfohl, Negar Rostamzadeh, Katherine Heller,
• Abstract要約: 我々は、アフリカでAIを健康にデプロイする際に、ベストプラクティス、公正度指標、潜在的なバイアスを緩和するための質的研究を行う。 詳細な面接(IDI)と調査を組み合わせた混合手法を用いる。 アフリカ5カ国672人の一般住民を対象に, 盲目30分間のアンケート調査を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.554587779732823
• License:
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) for health has the potential to significantly change and improve healthcare. However in most African countries, identifying culturally and contextually attuned approaches for deploying these solutions is not well understood. To bridge this gap, we conduct a qualitative study to investigate the best practices, fairness indicators, and potential biases to mitigate when deploying AI for health in African countries, as well as explore opportunities where artificial intelligence could make a positive impact in health. We used a mixed methods approach combining in-depth interviews (IDIs) and surveys. We conduct 1.5-2 hour long IDIs with 50 experts in health, policy, and AI across 17 countries, and through an inductive approach we conduct a qualitative thematic analysis on expert IDI responses. We administer a blinded 30-minute survey with case studies to 672 general population participants across 5 countries in Africa and analyze responses on quantitative scales, statistically comparing responses by country, age, gender, and level of familiarity with AI. We thematically summarize open-ended responses from surveys. Our results find generally positive attitudes, high levels of trust, accompanied by moderate levels of concern among general population participants for AI usage for health in Africa. This contrasts with expert responses, where major themes revolved around trust/mistrust, ethical concerns, and systemic barriers to integration, among others. This work presents the first-of-its-kind qualitative research study of the potential of AI for health in Africa from an algorithmic fairness angle, with perspectives from both experts and the general population. We hope that this work guides policymakers and drives home the need for further research and the inclusion of general population perspectives in decision-making around AI usage.
• Abstract（参考訳）: 健康のための人工知能(AI)は、医療を大きく変え改善する可能性がある。 しかし、ほとんどのアフリカ諸国では、これらのソリューションを展開するための文化的、文脈的に直感的なアプローチがよく理解されていない。 このギャップを埋めるために、アフリカの国々でAIを医療に展開する際のベストプラクティス、公正度指標、潜在的なバイアスについて質的研究を行い、人工知能が健康にポジティブな影響を与える機会を探る。 詳細なインタビュー(IDI)と調査を組み合わせた混合手法を用いた。 我々は、健康、政策、AIの専門家50名による1.5～2時間のIDIを行い、帰納的アプローチを通じて、専門家のIDI反応に関する質的なセマンティック分析を行う。 アフリカ5か国672人の一般住民を対象に、盲目の30分間の調査を行い、定量的尺度による回答を分析し、国別、年齢別、性別別、AIとの親しみ度を統計的に比較した。 調査からのオープンエンドの回答を数学的に要約する。 以上の結果から, アフリカにおけるAI活用に対する一般住民の関心度は, 概して肯定的な態度, 高い信頼度, 適度な関心度が認められた。 これは専門家の反応とは対照的で、信頼/不信、倫理的懸念、統合に対するシステム的障壁などを中心に主要なテーマが展開されている。 この研究は、アルゴリズム的公正な角度からアフリカにおける健康のためのAIの可能性について、専門家と一般大衆の両方から見地からの最初の質的研究である。 この研究が政策立案者をガイドし、さらなる研究の必要性と、AI利用に関する意思決定における一般大衆の視点を含めることを願っている。

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