論文の概要: Artificial Intelligence in Rural Healthcare Delivery: Bridging Gaps and Enhancing Equity through Innovation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11738v1
• Date: Fri, 15 Aug 2025 17:08:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.352118
• Title: Artificial Intelligence in Rural Healthcare Delivery: Bridging Gaps and Enhancing Equity through Innovation
• Title（参考訳）: 農村医療のデリバリにおける人工知能: イノベーションを通じてギャップを埋めてエクイティを強化する
• Authors: Kiruthika Balakrishnan, Durgadevi Velusamy, Hana E. Hinkle, Zhi Li, Karthikeyan Ramasamy, Hikmat Khan, Srini Ramaswamy, Pir Masoom Shah,
• Abstract要約: 農村医療は、インフラの不十分、労働力不足、社会経済的格差など、永続的な課題に直面している。 われわれは、2019年から2024年の間にPubMed、Embase、Web of Science、IEEE Xplore、Scopusから発行された109の研究を体系的にレビューした。 この発見は、予測分析、遠隔医療プラットフォーム、自動診断ツールなど、AIアプリケーションにとって大きな可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.192479877329154
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rural healthcare faces persistent challenges, including inadequate infrastructure, workforce shortages, and socioeconomic disparities that hinder access to essential services. This study investigates the transformative potential of artificial intelligence (AI) in addressing these issues in underserved rural areas. We systematically reviewed 109 studies published between 2019 and 2024 from PubMed, Embase, Web of Science, IEEE Xplore, and Scopus. Articles were screened using PRISMA guidelines and Covidence software. A thematic analysis was conducted to identify key patterns and insights regarding AI implementation in rural healthcare delivery. The findings reveal significant promise for AI applications, such as predictive analytics, telemedicine platforms, and automated diagnostic tools, in improving healthcare accessibility, quality, and efficiency. Among these, advanced AI systems, including Multimodal Foundation Models (MFMs) and Large Language Models (LLMs), offer particularly transformative potential. MFMs integrate diverse data sources, such as imaging, clinical records, and bio signals, to support comprehensive decision-making, while LLMs facilitate clinical documentation, patient triage, translation, and virtual assistance. Together, these technologies can revolutionize rural healthcare by augmenting human capacity, reducing diagnostic delays, and democratizing access to expertise. However, barriers remain, including infrastructural limitations, data quality concerns, and ethical considerations. Addressing these challenges requires interdisciplinary collaboration, investment in digital infrastructure, and the development of regulatory frameworks. This review offers actionable recommendations and highlights areas for future research to ensure equitable and sustainable integration of AI in rural healthcare systems.
• Abstract（参考訳）: 農村医療は、インフラの不十分、労働力不足、社会経済的格差など、基本的なサービスへのアクセスを妨げる、永続的な課題に直面している。 本研究では,これらの課題に対処する人工知能(AI)の変容の可能性について検討する。 われわれは、2019年から2024年の間にPubMed、Embase、Web of Science、IEEE Xplore、Scopusから発行された109の研究を体系的にレビューした。 記事はPRISMAガイドラインとコビデンスソフトウェアを用いてスクリーニングされた。 地域医療提供におけるAI導入に関する重要なパターンと洞察を明らかにするために,テーマ分析を行った。 この発見は、予測分析、遠隔医療プラットフォーム、自動化診断ツールなどのAIアプリケーションに対して、医療のアクセシビリティ、品質、効率を改善する上で、大きな可能性を明らかにしている。 これらのうち、Multimodal Foundation Models(MFM)やLarge Language Models(LLM)など、高度なAIシステムは、特に変革的な可能性を秘めている。 MFMは画像、臨床記録、生体信号などの多様なデータソースを統合し、総合的な意思決定を支援する。 これらの技術は、人間の能力を高め、診断の遅れを減らし、専門知識へのアクセスを民主化することで、農村部の医療に革命をもたらすことができる。 しかし、インフラ上の制限、データ品質の懸念、倫理的考慮など、障壁は依然として残っている。 これらの課題に対処するには、学際的なコラボレーション、デジタルインフラストラクチャへの投資、および規制フレームワークの開発が必要である。 このレビューは、行動可能なレコメンデーションを提供し、農村の医療システムにおけるAIの公平かつ持続可能な統合を保証するための将来の研究領域を強調します。

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