論文の概要: Comparative Algorithmic Governance of Public Health Instruments across India, EU, US and LMICs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17877v1
- Date: Sun, 25 Jan 2026 15:14:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-27 15:23:08.505873
- Title: Comparative Algorithmic Governance of Public Health Instruments across India, EU, US and LMICs
- Title（参考訳）: インド、EU、米国、LMICにおける公衆衛生機器の比較アルゴリズムガバナンス
- Authors: Sahibpreet Singh,
- Abstract要約: 本研究は,国際公衆衛生機器のジュリディコ・テクノロジーアーキテクチャについて考察した。
インド、欧州連合、米国、低所得国(LMIC)を対象とする。
主な目的は、AIがIHR 2005とWHO FCTCに根ざした機器の実装をどのように強化するかを評価することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The study investigates the juridico-technological architecture of international public health instruments, focusing on their implementation across India, the European Union, the United States and low- and middle-income countries (LMICs), particularly in Sub-Saharan Africa. It addresses a research lacuna: the insufficient harmonisation between normative health law and algorithmic public health infrastructures in resource-constrained jurisdictions. The principal objective is to assess how artificial intelligence augments implementation of instruments grounded in IHR 2005 and the WHO FCTC while identifying doctrinal and infrastructural bottlenecks. Using comparative doctrinal analysis and legal-normative mapping, the study triangulates legislative instruments, WHO monitoring frameworks, AI systems including BlueDot, Aarogya Setu and EIOS, and compliance metrics. Preliminary results show that AI has improved early detection, surveillance precision and responsiveness in high-capacity jurisdictions, whereas LMICs face infrastructural deficits, data privacy gaps and fragmented legal scaffolding. The findings highlight the relevance of the EU Artificial Intelligence Act and GDPR as regulatory prototypes for health-oriented algorithmic governance and contrast them with embryonic AI integration and limited internet penetration in many LMICs. The study argues for embedding AI within a rights-compliant, supranationally coordinated regulatory framework to secure equitable health outcomes and stronger compliance. It proposes a model for algorithmic treaty-making inspired by FCTC architecture and calls for WHO-led compliance mechanisms modelled on the WTO Dispute Settlement Body to enhance pandemic preparedness, surveillance equity and transnational governance resilience.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、インド、欧州連合、米国、低所得国(LMICs)、特にサハラ以南アフリカにおける国際公衆衛生機器のジュリディコ技術アーキテクチャーについて調査する。
規範的保健法と、資源制限された司法管轄区域におけるアルゴリズムによる公衆衛生インフラとの調和が不十分な研究ラグナに対処する。
主な目的は、人工知能が教義的・インフラ的ボトルネックを特定しつつ、IHR 2005とWHO FCTCに根ざした機器の実装をどのように強化するかを評価することである。
比較ドクトリン分析と法-ノルミティブマッピングを使用して、この研究は立法機関、WHO監視フレームワーク、BlueDot、Aarogya Setu、EIOSなどのAIシステム、コンプライアンスメトリクスを三角測量する。
予備的な結果は、AIが早期検出、監視精度、高容量の管轄区域での応答性を改善したことを示しているが、LMICはインフラ上の欠陥、データプライバシーのギャップ、断片化された法的足場に直面している。
この調査結果は、健康指向のアルゴリズムガバナンスの規制プロトタイプとしてのEU人工知能法とGDPRの関連性を強調し、多くのLMICにおいて、胚性AI統合と制限されたインターネット浸透と対比している。
この研究は、平等な健康結果とより強力なコンプライアンスを確保するために、AIを権利に準拠し、緊急に調整された規制枠組みに組み込むことを論じている。
FCTCアーキテクチャにインスパイアされたアルゴリズムによる条約作成のモデルと、WTO紛争解決機構をモデルとしたWHO主導のコンプライアンス機構を提案し、パンデミックの準備、監視エクイティ、国際統治のレジリエンスを高める。
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