論文の概要: Implementation of Big Data Analytics for Diabetes Management: Needs Assessment in the Rwanda Healthcare System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26786v1
- Date: Tue, 26 May 2026 09:56:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-27 17:51:41.864337
- Title: Implementation of Big Data Analytics for Diabetes Management: Needs Assessment in the Rwanda Healthcare System
- Title（参考訳）: 糖尿病治療のためのビッグデータ分析の実践 : ルワンダ医療システムにおけるニーズ評価
- Authors: Silas Majyambere, Tony Lindgren, Workneh Y. Ayele, Celestin Twizere,
- Abstract要約: 本研究では、ルワンダの医療システムの糖尿病管理にビッグデータ分析を採用する準備について検討した。
この結果は、BDA実装の潜在的な可能性と主要な課題の両方を浮き彫りにしている。
本稿では、説明可能な機械学習モデルを用いて、糖尿病管理戦略を支援するための実践的なBDAフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9770471515029122
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diabetes is a chronic metabolic disease that can lead to serious health problems if not diagnosed and managed early. Big Data Analytics (BDA) and machine learning offer practical tools for analyzing large health datasets and supporting early detection and better treatment decisions. However, their use in routine clinical practice is still limited. This study examines the readiness of Rwanda's healthcare system to adopt big data analytics for diabetes management. As the country continues to expand its use of electronic medical records and health information systems, new opportunities arise for improving prediction, monitoring, and clinical decision-making. A five-day workshop involving 25 key stakeholders, including clinicians, data managers, policymakers, medical researchers, nutritionists, and technology providers, was conducted to assess preparedness and identify existing gaps. The findings highlight both the potential and the main challenges of BDA implementation. Based on these results, the paper proposes a practical BDA framework to support diabetes management strategies using explainable machine learning models.
- Abstract（参考訳）: 糖尿病は慢性の代謝性疾患であり、早期に診断・管理されなければ深刻な健康上の問題を引き起こす可能性がある。
Big Data Analytics(BDA)と機械学習は、大規模な健康データセットを分析し、早期検出とより良い治療決定をサポートする実用的なツールを提供する。
しかし、定期的な臨床実践における使用は依然として限られている。
本研究では、ルワンダの医療システムの糖尿病管理にビッグデータ分析を採用する準備について検討した。
医療記録や健康情報システムの利用が拡大し続けており、予測、モニタリング、臨床意思決定を改善する新たな機会が生まれる。
臨床医、データマネージャ、政策立案者、医療研究者、栄養士、技術提供者を含む25の主要ステークホルダーが参加する5日間のワークショップが実施された。
この結果は、BDA実装の潜在的な可能性と主要な課題の両方を浮き彫りにしている。
これらの結果に基づき、説明可能な機械学習モデルを用いて糖尿病管理戦略を支援するための実践的なBDAフレームワークを提案する。
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