The Digital Transformation in Health: How AI Can Improve the Performance of Health Systems

要約

モバイルヘルスには、医療提供と患者エンゲージメントに革命をもたらす可能性があります。
この研究では、ユースケースの中でも特にサプライチェーン、患者管理、能力開発に重点を置いたデジタル医療アプリケーションに人工知能を統合することで、医療システムと公衆衛生のパフォーマンスをどのように改善できるかについて説明します。
私たちは、実験とリアルタイムのモニタリングを通じてその影響を最適化できる適応的介入の提供を可能にする人工知能と強化学習のプラットフォームを紹介します。
このシステムは、複数のデータ ソースとデジタル ヘルス アプリケーションを統合できます。
このプラットフォームの柔軟性により、さまざまなモバイル医療アプリケーションやデジタル デバイスに接続し、過去のデータや予測に基づいてパーソナライズされた推奨事項を送信できるため、医療システムの成果に対するデジタル ツールの影響を大幅に改善できます。
このアプローチが健康上の結果に与える影響がより決定的になる可能性がある、資源が乏しい環境の可能性について、具体的に説明します。
ただし、このフレームワークは、不足が問題にならない医療システムの効率向上にも同様に適用できます。

要約(オリジナル)

Mobile health has the potential to revolutionize health care delivery and patient engagement. In this work, we discuss how integrating Artificial Intelligence into digital health applications-focused on supply chain, patient management, and capacity building, among other use cases-can improve the health system and public health performance. We present an Artificial Intelligence and Reinforcement Learning platform that allows the delivery of adaptive interventions whose impact can be optimized through experimentation and real-time monitoring. The system can integrate multiple data sources and digital health applications. The flexibility of this platform to connect to various mobile health applications and digital devices and send personalized recommendations based on past data and predictions can significantly improve the impact of digital tools on health system outcomes. The potential for resource-poor settings, where the impact of this approach on health outcomes could be more decisive, is discussed specifically. This framework is, however, similarly applicable to improving efficiency in health systems where scarcity is not an issue.

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