論文の概要: Implementing agile healthcare frame works in the context of low income countries: Proposed Framework and Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10403v1
- Date: Tue, 21 Jan 2025 07:52:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-02 04:52:03.224456
- Title: Implementing agile healthcare frame works in the context of low income countries: Proposed Framework and Review
- Title(参考訳): 低所得国の文脈でアジャイルヘルスケアの枠組みを実装する:フレームワークの提案とレビュー
- Authors: P K Dutta,
- Abstract要約: 本稿では,Ghanaを中心に,リソース制約のある環境におけるアジャイル統合について検討する。
主なメリットは、適応性、反復計画、ステークホルダーのコラボレーションです。
発見は、リアルタイムな意思決定を可能にし、コミュニティの関与を促進し、学際的なコラボレーションを促進するアジャイルの能力を明らかにする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Agile healthcare frameworks, derived from methodologies in IT and manufacturing, offer transformative potential for low-income regions. This study explores Agile integration in resource-constrained environments, focusing on Ghana. Key benefits include adaptability, iterative planning, and stakeholder collaboration to address infrastructure gaps, workforce shortages, and the "know-do gap." Digital tools like mobile health (mHealth) applications and the District Health Information Management System (DHIMS) demonstrate Agile scalability and efficacy in improving outcomes and resource allocation. Policy alignment, such as through Ghana's National Health Insurance Scheme (NHIS), is crucial for sustaining these practices. Findings reveal Agile ability to enable real-time decision-making, foster community engagement, and drive interdisciplinary collaboration. This paper provides actionable strategies and systemic innovations, positioning Agile as a scalable model for equitable, high-quality care delivery in other low-income regions.
- Abstract(参考訳): ITと製造業の方法論から派生したアジャイルヘルスケアフレームワークは、低所得領域に変革をもたらす可能性がある。
本稿では,Ghanaを中心に,リソース制約のある環境におけるアジャイル統合について検討する。
主な利点は、インフラギャップ、労働力不足、そして「ノウドギャップ」に対処する適応性、反復計画、ステークホルダーの協力である。
モバイルヘルス(mHealth)アプリケーションやDHIMS(District Health Information Management System)のようなデジタルツールは、成果とリソース割り当てを改善するためのアジャイルのスケーラビリティと有効性を示しています。
ガーナの国民健康保険制度(NHIS)のような政策調整は、これらの慣行を維持するために不可欠である。
発見は、リアルタイムな意思決定を可能にし、コミュニティの関与を育み、学際的なコラボレーションを促進するアジャイルの能力を明らかにする。
本稿は、アジャイルを、他の低所得地域における平等で高品質なケアデリバリーのスケーラブルなモデルとして位置づける、実行可能な戦略とシステム革新を提供する。
関連論文リスト
- Asymmetrical Reciprocity-based Federated Learning for Resolving Disparities in Medical Diagnosis [68.06621490069428]
地理的な健康格差は、特に低所得国と中所得国の未保存地域において、世界的課題となっている。
我々は、地理的な健康格差を緩和し、未保存地域の診断能力を増強することを目的とした、新しいクロスサイロ・フェデレーション学習フレームワークであるFedHelpを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-27T13:59:58Z) - Can Personalized Medicine Coexist with Health Equity? Examining the Cost Barrier and Ethical Implications [0.0]
パーソナライズドメディカルは、個々の遺伝、環境、ライフスタイルに合わせた治療を提供することで、医療を変革することを約束する。
高コストとインフラ要求は、特に高所得国(HIC)と低所得国(LMIC)の間の健康格差の悪化を懸念する。
本稿では,PM実装の経済的・倫理的課題について考察し,公平なアクセスを確保することに焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-04T17:31:10Z) - 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) - Beyond One-Time Validation: A Framework for Adaptive Validation of Prognostic and Diagnostic AI-based Medical Devices [55.319842359034546]
既存のアプローチは、これらのデバイスを実際にデプロイする際の複雑さに対処するのに不足することが多い。
提示されたフレームワークは、デプロイメント中に検証と微調整を繰り返すことの重要性を強調している。
現在の米国とEUの規制分野に位置づけられている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-07T11:13:52Z) - Introducing L2M3, A Multilingual Medical Large Language Model to Advance Health Equity in Low-Resource Regions [0.0]
本稿では,機械翻訳モデルと統合されたLarge Language Models(LLM)のパワーを利用する,革新的なアプローチを提案する。
私は、優れた翻訳能力を備え、医療的正確性を確保するために、オープンソースのデータセットを厳格に微調整するモデルを作りました。
この戦略的革新は、文脈的に適切な医療知識と診断ツールを備えたCHWを提供することで、医療サービスのアクセシビリティと品質を著しく向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-11T07:39:22Z) - Integration of Remote Patient Monitoring Systems into Physicians Work in
Underserved Communities: Survey of Healthcare Provider Perspectives [0.0]
遠隔患者モニタリング技術は、未整備の地域社会におけるケアへのアクセスを改善するための有効な代替手段として認識されている。
本研究は, RPMの臨床領域への導入と統合における障壁とファシリテーターに関するステークホルダーからの視点を取り入れたものである。
臨床ワークフローへのRPM統合のためのプロトコルを開発するためには,そのような問題に対処するための方法の特定と,本研究で収集した情報の利用が必要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-14T09:00:08Z) - Locality Matters: A Scalable Value Decomposition Approach for
Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [52.7873574425376]
協調型マルチエージェント強化学習(MARL)は,エージェント数で指数関数的に大きい状態空間と動作空間により,スケーラビリティの問題に直面する。
本稿では,学習分散実行パラダイムに局所報酬を組み込んだ,新しい価値に基づくマルチエージェントアルゴリズム LOMAQ を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-22T10:08:15Z) - EHealth Technologies Integration with Healthcare Work Activities in
Public Hospitals: A Critical Realist Perspective [0.0]
eHealth技術と医療労働活動の統合は、発展途上国の多くの医療システムにおいて大きな進歩を遂げている。
これらの取り組みには、断片化、標準化の欠如、調整の調整など、いくつかの課題がある。
本研究の目的は,南アフリカの病院における医療活動が不十分な状況下において,医療活動が不十分である理由を説明することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-22T14:28:37Z) - Contingency-Aware Influence Maximization: A Reinforcement Learning
Approach [52.109536198330126]
インフルエンス(IM)問題は、インフルエンスの普及を最大化する、ソーシャルネットワーク内のシードノードのサブセットを見つけることを目的としている。
本研究では、招待されたノードがシードであるかどうかが不確実なIM問題(contingency-aware IM)に焦点をあてる。
最初の成功にもかかわらず、より多くのコミュニティへのソリューションの推進における大きな実践上の障害は、欲張りのアルゴリズムの巨大な実行時である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-13T16:42:22Z) - Reinforcement Learning with Efficient Active Feature Acquisition [59.91808801541007]
実生活では、情報取得は患者の医療検査に該当する可能性がある。
本稿では,アクティブな特徴獲得ポリシーを学習するモデルに基づく強化学習フレームワークを提案する。
この成功の鍵は、部分的に観察された状態から高品質な表現を学ぶ新しい逐次変分自動エンコーダである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-02T08:46:27Z) - Deep Reinforcement Learning with Robust and Smooth Policy [90.78795857181727]
我々は、国家に対して円滑に振る舞う円滑な政策を学ぶことを提案する。
textbfSmooth textbfRegularized textbfReinforcement textbfLearning(textbfSR2textbfL$)という新しいフレームワークを開発し、スムーズな正規化によってポリシーを訓練する。
このような正規化は、探索空間を効果的に制限し、学習ポリシーの滑らかさを強制する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-21T00:10:29Z)
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。