論文の概要: Empowering Medical Equipment Sustainability in Low-Resource Settings: An AI-Powered Diagnostic and Support Platform for Biomedical Technicians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.16967v1
• Date: Fri, 23 Jan 2026 18:39:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-26 14:27:27.80361
• Title: Empowering Medical Equipment Sustainability in Low-Resource Settings: An AI-Powered Diagnostic and Support Platform for Biomedical Technicians
• Title（参考訳）: 低リソース環境における医療機器の持続性向上 : バイオメディカル技術者のためのAIによる診断支援プラットフォーム
• Authors: Bernes Lorier Atabonfack, Ahmed Tahiru Issah, Mohammed Hardi Abdul Baaki, Clemence Ingabire, Tolulope Olusuyi, Maruf Adewole, Udunna C. Anazodo, Timothy X Brown,
• Abstract要約: 低所得国や中所得国(LMICs)では、医療診断機器のかなりの割合は未利用または非機能のままである。 本研究は,医療機器のリアルタイム診断・修理におけるバイオメディカル技術者の支援を目的とした,AIを活用した支援プラットフォームの開発と検証について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In low- and middle-income countries (LMICs), a significant proportion of medical diagnostic equipment remains underutilized or non-functional due to a lack of timely maintenance, limited access to technical expertise, and minimal support from manufacturers, particularly for devices acquired through third-party vendors or donations. This challenge contributes to increased equipment downtime, delayed diagnoses, and compromised patient care. This research explores the development and validation of an AI-powered support platform designed to assist biomedical technicians in diagnosing and repairing medical devices in real-time. The system integrates a large language model (LLM) with a user-friendly web interface, enabling imaging technologists/radiographers and biomedical technicians to input error codes or device symptoms and receive accurate, step-by-step troubleshooting guidance. The platform also includes a global peer-to-peer discussion forum to support knowledge exchange and provide additional context for rare or undocumented issues. A proof of concept was developed using the Philips HDI 5000 ultrasound machine, achieving 100% precision in error code interpretation and 80% accuracy in suggesting corrective actions. This study demonstrates the feasibility and potential of AI-driven systems to support medical device maintenance, with the aim of reducing equipment downtime to improve healthcare delivery in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 低所得国(LMIC)では、時間的メンテナンスの欠如、技術的専門知識へのアクセスの制限、製造業者によるサポートの最小化、特にサードパーティベンダーや寄付を通じて取得したデバイスに対する支援のため、医療診断機器のかなりの割合が未使用または非機能化されている。 この課題は、機器のダウンタイムの増加、診断の遅れ、患者医療の妥協に寄与する。 本研究は,医療機器のリアルタイム診断・修理におけるバイオメディカル技術者の支援を目的とした,AIを活用した支援プラットフォームの開発と検証について検討する。 このシステムは、大きな言語モデル(LLM)をユーザフレンドリーなWebインターフェースと統合し、画像技術者や放射線技師やバイオメディカル技術者がエラーコードやデバイス症状を入力し、正確な、ステップバイステップのトラブルシューティングガイダンスを受け取ることができる。 プラットフォームにはグローバルなピアツーピアディスカッションフォーラムも含まれており、知識交換をサポートし、まれまたは文書化されていない問題に対する追加のコンテキストを提供する。 Philips HDI 5000超音波機械を用いて、誤りコード解釈における100%の精度と修正動作の80%の精度を実現した概念実証法を開発した。 本研究は,医療機器の保守を支援するためのAI駆動システムの実現可能性と可能性を示し,資源制約環境における医療提供を改善するための設備停止時間を削減することを目的とする。

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