Adaptive Interventions for Global Health: A Case Study of Malaria

要約

マラリアは予防、診断、治療が可能ですが、毎年2億人以上の患者が発生し、予防可能な死亡者数は200.000人に上ります。マラリアは、低・中所得国、特にサハラ以南のアフリカにおいて、依然として緊急の公衆衛生上の懸念事項となっています。私たちは、モバイルヘルスアプリケーションによって、機械学習ベースの適応的介入により、マラリア監視と治療アドヒアランスの強化、検査の増加、医療提供者のスキルとケアの質の測定、前線従事者と患者の支援による公衆衛生の向上（能力開発、ベッドネット使用などの行動変化の奨励など）、薬局や診療所での検査在庫の削減、政策介入のための公衆衛生情報の提供などができることを説明する。

要約(オリジナル)

Malaria can be prevented, diagnosed, and treated; however, every year, there are more than 200 million cases and 200.000 preventable deaths. Malaria remains a pressing public health concern in low- and middle-income countries, especially in sub-Saharan Africa. We describe how by means of mobile health applications, machine-learning-based adaptive interventions can strengthen malaria surveillance and treatment adherence, increase testing, measure provider skills and quality of care, improve public health by supporting front-line workers and patients (e.g., by capacity building and encouraging behavioral changes, like using bed nets), reduce test stockouts in pharmacies and clinics and informing public health for policy intervention.

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arxiv.jp, DeepL