要約
健康と福祉は、国連の 2030 年の持続可能な開発目標の重要な課題の 1 つです。
大規模な感染症の蔓延と世界人口の高齢化の加速により、医療技術の変革が推進されています。
この文脈では、大規模な公衆衛生データセットの確立、医療モデルの開発、人間中心のアプローチによる意思決定システムの構築が戦略的に重要です。
最近、アクセス可能なカメラの異常な数を活用することにより、カメラ センサーを使用した生理学的信号モニタリングと疾患診断のための AI 手法に画期的な進歩が現れました。
これらのアプローチは特殊な医療機器を必要とせず、公衆衛生上の出来事に対応して大規模な医療データを収集する便利な方法を提供します。
したがって、視覚的生理学的モニタリング技術を利用したカメラベースの公衆衛生（CBPH）フレームワークの将来のフレームワークとヒューリスティックなビジョンを概説します。
CBPH は、特に低所得国や中所得国や地域における医療の普遍性、持続可能性、公平性の促進において、国連の持続可能な開発目標を推進する、公衆衛生のための便利で普遍的な枠組みと考えることができます。
さらに、CBPH は、大規模で人間中心の医療データベースを構築するための包括的なソリューションと、公衆衛生および医学科学的発見のためのマルチタスクの大規模医療モデルを提供します。
これには、公衆衛生における個人モニタリング技術、デジタル医療、遠隔医療、プライマリヘルスケアに革命をもたらす大きな可能性があります。
したがって、本論文の成果は、医療用AI（AI4Medicine）の分野における科学的発見を前進させるための重要な架け橋となる、公衆衛生に関する持続可能かつ公正な枠組みの確立に貢献すると考えられます。
要約(オリジナル)
Good health and well-being is among key issues in the United Nations 2030 Sustainable Development Goals. The rising prevalence of large-scale infectious diseases and the accelerated aging of the global population are driving the transformation of healthcare technologies. In this context, establishing large-scale public health datasets, developing medical models, and creating decision-making systems with a human-centric approach are of strategic significance. Recently, by leveraging the extraordinary number of accessible cameras, groundbreaking advancements have emerged in AI methods for physiological signal monitoring and disease diagnosis using camera sensors. These approaches, requiring no specialized medical equipment, offer convenient manners of collecting large-scale medical data in response to public health events. Therefore, we outline a prospective framework and heuristic vision for a camera-based public health (CBPH) framework utilizing visual physiological monitoring technology. The CBPH can be considered as a convenient and universal framework for public health, advancing the United Nations Sustainable Development Goals, particularly in promoting the universality, sustainability, and equity of healthcare in low- and middle-income countries or regions. Furthermore, CBPH provides a comprehensive solution for building a large-scale and human-centric medical database, and a multi-task large medical model for public health and medical scientific discoveries. It has a significant potential to revolutionize personal monitoring technologies, digital medicine, telemedicine, and primary health care in public health. Therefore, it can be deemed that the outcomes of this paper will contribute to the establishment of a sustainable and fair framework for public health, which serves as a crucial bridge for advancing scientific discoveries in the realm of AI for medicine (AI4Medicine).
arxiv情報
| 著者 | Bin Huang,Changchen Zhao,Zimeng Liu,Shenda Hong,Baochang Zhang,Hao Lu,Zhijun Liu,Wenjin Wang,Hui Liu |
| 発行日 | 2024-08-01 09:57:28+00:00 |
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