論文の概要: Application of Artificial Intelligence in the Management of Climate Change-Related Health Issues in Africa

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.35294v1
• Date: Mon, 26 Oct 2026 12:02:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 22:27:13.911191
• Title: Application of Artificial Intelligence in the Management of Climate Change-Related Health Issues in Africa
• Title（参考訳）: アフリカにおける気候変動関連健康問題における人工知能の活用
• Abstract要約: 地球研究は、惑星の健康に関する複雑な予測モデルを強調している。 アフリカの研究は、即時伝染病のトリアージに対する局所的で反応性のある解決策に焦点を当てている。 国際資金はサイロ化されたパイロットプロジェクトから、基礎となるデジタルインフラの構築へとシフトしなければならない。
• 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: While climate change disproportionately impacts African public health, AI predictive modeling remains heavily constrained. Using a Synthetic Knowledge Synthesis approach and VOSviewer, we conducted a bibliometric analysis of Scopus-indexed literature, comparing Global and African corpora. Network analysis reveals stark divergences: global research emphasizes complex, predictive models for planetary health, whereas African research focuses on localized, reactive solutions for immediate infectious disease triage. Severe structural barriers in Africa, including compute deficits, data silos, and energy instability, hinder advanced AI scaling. Ultimately, international funding must shift from siloed pilot projects toward building foundational digital infrastructure and localized AI frameworks.
• Abstract（参考訳）: 気候変動はアフリカの公衆衛生に不均衡に影響を及ぼすが、AI予測モデリングは依然として厳しく制約されている。 シンセティック・ナレッジ・シンセサイザーとVOSviewerを用いて,グローバル・コーパスとアフリカ・コーパスを比較し,スコパス・インデクシング文学の文献的分析を行った。 グローバルな研究は、惑星の健康に関する複雑な予測モデルを強調しているのに対し、アフリカの研究は、即時感染症のトリアージに対する局所的で反応性のある解決策に焦点を当てている。 計算不足、データサイロ、エネルギー不安定など、アフリカの構造的障壁は、高度なAIスケーリングを妨げる。 最終的には、国際的な資金はサイロ化されたパイロットプロジェクトから、基礎となるデジタルインフラストラクチャとローカライズされたAIフレームワークの構築へとシフトしなければならない。

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