論文の概要: Intelligent Healthcare Ecosystems: Optimizing the Iron Triangle of Healthcare (Access, Cost, Quality)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03331v1
• Date: Wed, 01 Oct 2025 20:10:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:58.838076
• Title: Intelligent Healthcare Ecosystems: Optimizing the Iron Triangle of Healthcare (Access, Cost, Quality)
• Title（参考訳）: インテリジェント・ヘルスケア・エコシステム:医療のアイアン・トライアングルを最適化する(アクセス、コスト、品質)
• Authors: Vivek Acharya,
• Abstract要約: 米国はGDPの約17%を医療に費やしているが、不均一なアクセスと結果に直面している。 本稿では,生成型AIと大規模言語モデルを用いた統合型データ駆動型フレームワークを提案する。 iHEが無駄を減らし、ケアをパーソナライズし、価値に基づく支払いをサポートする方法を示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The United States spends nearly 17% of GDP on healthcare yet continues to face uneven access and outcomes. This well-known trade-off among cost, quality, and access - the "iron triangle" - motivates a system-level redesign. This paper proposes an Intelligent Healthcare Ecosystem (iHE): an integrated, data-driven framework that uses generative AI and large language models, federated learning, interoperability standards (FHIR, TEFCA), and digital twins to improve access and quality while lowering cost. We review historical spending trends, waste, and international comparisons; introduce a value equation that jointly optimizes access, quality, and cost; and synthesize evidence on the enabling technologies and operating model for iHE. Methods follow a narrative review of recent literature and policy reports. Results outline core components (AI decision support, interoperability, telehealth, automation) and show how iHE can reduce waste, personalize care, and support value-based payment while addressing privacy, bias, and adoption challenges. We argue that a coordinated iHE can bend - if not break - the iron triangle, moving the system toward care that is more accessible, affordable, and high quality.
• Abstract（参考訳）: 米国はGDPの約17%を医療に費やしているが、不均一なアクセスと結果に直面し続けている。 この有名な、コスト、品質、アクセスのトレードオフである"鉄の三角形"は、システムレベルの再設計を動機付けます。 本稿では、AIと大規模言語モデル、フェデレーションラーニング、相互運用性標準(FHIR, TEFCA)、デジタルツインを用いた統合されたデータ駆動型フレームワークであるIntelligent Healthcare Ecosystem(iHE)を提案する。 我々は、歴史的支出動向、廃棄物、国際比較をレビューし、アクセス、品質、コストを共同で最適化する価値方程式を導入し、iHEの有効技術と運用モデルに関する証拠を合成する。 方法は最近の文献や政策報告の物語的レビューに従う。 結果は、中核的なコンポーネント(AI決定のサポート、相互運用性、テレヘルス、自動化)を概説し、iHEがムダを減らし、ケアをパーソナライズし、プライバシやバイアス、採用上の課題に対処しながら価値ベースの支払いをサポートする方法を示している。 コーディネートされたiHEは、鉄の三角形を曲げて、よりアクセシブルで手頃な価格で高品質なケアへとシステムを動かすことができる、と我々は主張する。

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