論文の概要: A Proposed Biomedical Data Policy Framework to Reduce Fragmentation, Improve Quality, and Incentivize Sharing in Indian Healthcare in the era of Artificial Intelligence and Digital Health

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11125v1
• Date: Mon, 13 Apr 2026 07:41:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.403739
• Title: A Proposed Biomedical Data Policy Framework to Reduce Fragmentation, Improve Quality, and Incentivize Sharing in Indian Healthcare in the era of Artificial Intelligence and Digital Health
• Title（参考訳）: 人工知能とデジタルヘルスの時代におけるインド医療におけるフラグメンテーションの削減、品質の向上、共有促進のためのバイオメディカル・データ・ポリシー・フレームワークの提案
• Authors: Nikhil Mehta, Sachin Gupta, Gouri RP Anand,
• Abstract要約: データをハイリスクで低リワードなアクティビティを共有するインセンティブの体系的なミスアライメントがあります。 インドの学術的昇進基準、機関のランキング、資金提供メカニズムが、データキュレーションを専門的な作業として明示的に認識し、報酬するようになるまで、インドのAIの野心は、断片化された非相互運用可能なデータセットによって制約され続ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9884795345674855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: India generates vast biomedical data through postgraduate research, government hospital services and audits, government schemes, private hospitals and their electronic medical record (EMR) systems, insurance programs and standalone clinics. Unfortunately, these resources remain fragmented across institutional silos and vendor-locked EMR systems. The fundamental bottleneck is not technological but economic and academic. There is a systemic misalignment of incentives that renders data sharing a high-risk, low-reward activity for individual researchers and institutions. Until India's academic promotion criteria, institutional rankings, and funding mechanisms explicitly recognize and reward data curation as professional work, the nation's AI ambitions will remain constrained by fragmented, non-interoperable datasets. We propose a multi-layered incentive architecture integrating recognition of data papers in National Medical Commission (NMC) promotion criteria, incorporation of open data metrics into the National Institutional Ranking Framework (NIRF), adoption of Shapley Value-based revenue sharing in federated learning consortia, and establishment of institutional data stewardship as a mainstream professional role. Critical barriers to data sharing, including fear of data quality scrutiny, concerns about misinterpretation, and selective reporting bias, are addressed through mandatory data quality assessment, structured peer review, and academic credit for auditing roles. The proposed framework directly addresses regulatory constraints introduced by the Digital Personal Data Protection Act 2023 (DPDPA), while constructively engaging with the National Data Sharing and Accessibility Policy (NDSAP), Biotech-PRIDE Guidelines, and the Anusandhan National Research Foundation (ANRF) guidelines.
• Abstract（参考訳）: インドは、大学院研究、政府の病院サービスと監査、政府の計画、民間病院、電子医療記録システム(EMR)システム、保険プログラム、スタンドアローンクリニックを通じて、膨大なバイオメディカルデータを生成する。 残念ながら、これらのリソースは、機関サイロとベンダーロックされたEMRシステムの間で断片化されています。 根本的なボトルネックは技術的ではなく、経済的かつ学術的である。 インセンティブの体系的なミスアライメントがあり、個々の研究者や機関に対して、リスクの高い低報酬活動を共有するデータを共有する。 インドの学術振興基準、機関のランキング、資金提供メカニズムが、データキュレーションを専門的な作業として明示的に認識し、報酬を与えるまで、インドのAIの野望は、断片化された非相互運用可能なデータセットによって制約され続ける。 我々は,NMC(National Medical Commission)の推進基準におけるデータ論文の認識,NIRF(National Institutional Ranking Framework)へのオープンデータメトリクスの導入,連合学習コンソーシアムにおけるShapley Value-based revenue sharingの導入,機関データスチュワードシップの確立など,多層的なインセンティブアーキテクチャを提案する。 データ品質の監視、誤解に対する懸念、選択的な報告バイアスなど、データ共有に対する重要な障壁は、データ品質評価、構造化されたピアレビュー、監査ロールの学術的信用を通じて対処される。 提案フレームワークは、デジタル個人データ保護法(DPDPA)が導入した規制上の制約に直接対処し、国立データ共有・アクセシビリティポリシー(NDSAP)、バイオテックPRIDEガイドライン、およびアヌサンドハン国立研究財団(ANRF)ガイドラインに着実に関与する。

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