論文の概要: An AI-Based Public Health Data Monitoring System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04429v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 20:25:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.413459
• Title: An AI-Based Public Health Data Monitoring System
• Title（参考訳）: AIに基づく公衆衛生データモニタリングシステム
• Authors: Ananya Joshi, Nolan Gormley, Richa Gadgil, Tina Townes, Roni Rosenfeld, Bryan Wilder,
• Abstract要約: 本稿では,新たなAI異常検出手法を活用するランキングベースの監視パラダイムを提案する。 結果として得られたシステムは、最大5000,000のデータポイントを毎日監視するために、全国的な組織に展開されている。 この研究は、公衆衛生の意思決定を変革する人間中心のAIの可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.54817100510335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Public health experts need scalable approaches to monitor large volumes of health data (e.g., cases, hospitalizations, deaths) for outbreaks or data quality issues. Traditional alert-based monitoring systems struggle with modern public health data monitoring systems for several reasons, including that alerting thresholds need to be constantly reset and the data volumes may cause application lag. Instead, we propose a ranking-based monitoring paradigm that leverages new AI anomaly detection methods. Through a multi-year interdisciplinary collaboration, the resulting system has been deployed at a national organization to monitor up to 5,000,000 data points daily. A three-month longitudinal deployed evaluation revealed a significant improvement in monitoring objectives, with a 54x increase in reviewer speed efficiency compared to traditional alert-based methods. This work highlights the potential of human-centered AI to transform public health decision-making.
• Abstract（参考訳）: 公衆衛生の専門家は、アウトブレイクやデータ品質の問題に対する大量の健康データ(例:ケース、入院、死亡)を監視するためのスケーラブルなアプローチを必要としている。 従来のアラートベースの監視システムは、警告しきい値を常にリセットする必要があることや、データボリュームがアプリケーションの遅延を引き起こす可能性があることなど、現代の公衆衛生データ監視システムといくつかの理由から苦労している。 代わりに、新しいAI異常検出手法を活用するランキングベースの監視パラダイムを提案する。 複数年にわたる学際的なコラボレーションを通じて、このシステムは国家機関に展開され、最大5000,000のデータポイントを毎日監視している。 3ヶ月の長期展開評価では、従来のアラートベースの手法に比べて、レビュアーの速度効率が54倍に向上し、監視目標の大幅な改善が示された。 この研究は、公衆衛生の意思決定を変革する人間中心のAIの可能性を強調している。

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