論文の概要: Equity-Aware Geospatial AI for Forecasting Demand-Driven Hospital Locations in Germany
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10640v1
- Date: Sun, 12 Oct 2025 14:51:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.044981
- Title: Equity-Aware Geospatial AI for Forecasting Demand-Driven Hospital Locations in Germany
- Title（参考訳）: ドイツにおける需要駆動型病院立地予測のための等量対応地理空間AI
- Authors: Piyush Pant, Marcellius William Suntoro, Ayesha Siddiqua, Muhammad Shehryaar Sharif, Daniyal Ahmed,
- Abstract要約: 本稿では,2030年までのドイツにおける需要予測と適切な病院計画のための統合的枠組みであるEA-GeoAIについて述べる。
我々は、地域レベルの人口動態、高齢化人口密度、インフラバランスを統一的平等指数にまとめる。
解釈可能なエージェントAIがベッドを割り当て、予算や旅行時間の制約の下で不要な必要性を最小限に抑えるために新しい施設を識別する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8699280339422538
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents EA-GeoAI, an integrated framework for demand forecasting and equitable hospital planning in Germany through 2030. We combine district-level demographic shifts, aging population density, and infrastructure balances into a unified Equity Index. An interpretable Agentic AI optimizer then allocates beds and identifies new facility sites to minimize unmet need under budget and travel-time constraints. This approach bridges GeoAI, long-term forecasting, and equity measurement to deliver actionable recommendations for policymakers.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,2030年までのドイツにおける需要予測と適切な病院計画のための統合的枠組みであるEA-GeoAIについて述べる。
我々は、地域レベルの人口動態、高齢化人口密度、インフラバランスを統一的平等指数にまとめる。
解釈可能なエージェントAIオプティマイザがベッドを割り当て、予算や旅行時間の制約の下で不要な必要性を最小限に抑えるために新しい施設を識別する。
このアプローチは、政策立案者に対して実行可能なレコメンデーションを提供するために、GeoAI、長期予測、およびエクイティ計測を橋渡しする。
関連論文リスト
- AI-in-the-Loop Planning for Transportation Electrification: Case Studies from Austin, Texas [0.0]
本研究では,TXのオースチンにおける交通電化計画におけるAIの利用について検討する。
AI(GeoAI)、ジェネレーティブAI(GenAI)、およびLarge Language Models(LLM)の使用に焦点を当てている。
説明責任のある計画を保証するために、人間のプランナーはAIエージェントと一緒に働かなければならない。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-29T21:42:02Z) - Geolocation with Real Human Gameplay Data: A Large-Scale Dataset and Human-Like Reasoning Framework [59.42946541163632]
3つの重要なコンポーネントを持つ包括的位置決めフレームワークを導入する。
大規模データセットGeoComp、新しい推論手法GeoCoT、評価指標GeoEval。
また,GeoCoTは解釈可能性を高めつつ,位置情報の精度を最大25%向上させることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-19T14:21:25Z) - Demand Modeling for Advanced Air Mobility [21.445133878049333]
Advanced Air Mobility (AAM) は有望な輸送手段として登場した。
本研究は、テネシー州の国勢調査区域における雇用ベースの旅行データを分析し、AAMの需要動態を分析した。
その結果,一般交通費の70%以上を航空輸送が占める場合,AAMにとって旅行は有効である可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-25T21:51:39Z) - Unraveling the Geography of Infection Spread: Harnessing Super-Agents
for Predictive Modeling [0.4527270266697462]
ボロノイ・ダイアグラム・テッセルレーション(Voronoi Diagram tessellations)は、特定のストリートネットワークの場所に基づいて、標準のCensus Block Groupテッセルレーションより優れている。
本研究は,都市部における病気のモデリングを改良し,地理的特異性と高い計算効率を必要とするシナリオにおける公衆衛生戦略を支援する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-13T16:13:13Z) - Geo-Encoder: A Chunk-Argument Bi-Encoder Framework for Chinese
Geographic Re-Ranking [61.60169764507917]
中国の地理的再ランクタスクは、検索された候補者の中で最も関連性の高い住所を見つけることを目的としている。
そこで我々は,中国語の地理的意味論をより効果的に統合する,革新的なフレームワークであるGeo-Encoderを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-04T13:44:50Z) - Building Coverage Estimation with Low-resolution Remote Sensing Imagery [65.95520230761544]
本稿では,低解像度衛星画像のみを用いた建物被覆量の推定手法を提案する。
本モデルでは, 世界中の開発レベルの異なる地域において, 建築範囲の予測において最大0.968の判定係数を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-04T05:19:33Z) - Outcome-Driven Dynamic Refugee Assignment with Allocation Balancing [0.0]
本研究では,難民や亡命希望者とホスト国内の地理的地域をマッチングする2つの動的割当てアルゴリズムを提案する。
1つ目は、最小記録のオンライン割当てアルゴリズムにより、難民の平均雇用水準(または、関心の測定結果)を最大化することである。
第2のアルゴリズムは、難民の成果を改善するという目標と、時間とともに均等に割り当てたいという願望のバランスをとる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-02T21:28:15Z)
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。