基于 AI 的公共卫生可持续性与公平性提升框架
计算机与社会
2024-08-02 v2 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
良好的健康与福祉是联合国 2030 可持续发展目标中的关键议题。大规模传染病的流行率上升以及全球人口老龄化加速，正在推动医疗技术的变革。在此背景下，建立大规模公共卫生数据集、开发医疗模型以及创建以以人为中心的方法进行决策的系统具有战略意义。最近，利用可获取摄像头的惊人数量，基于相机传感器的生理信号监测和疾病诊断 AI 方法取得了突破性进展。这些方法无需专用医疗设备，为应对公共卫生事件提供了便利的数据收集方式。因此，我们构思了一个基于相机的公共卫生（CBPH）框架，利用视觉生理监测技术。CBPH 可被视为公共卫生的便捷且通用的框架，推动联合国可持续发展目标，特别是在促进低中等收入国家或地区医疗保健的普遍性、可持续性和公平性方面。CBPH 为构建大规模以人为中心的医学数据库、以及用于公共卫生和医学科学发现的多任务大型医疗模型提供了综合解决方案。它在个人监测技术、数字医学、远程医学和公共卫生初级保健方面具有显著的颠覆潜力。因此，可以认为本文的成果将为建立面向公共卫生的可持续公平框架作出贡献，充当 AI4Medicine（医学人工智能）领域推动科学发现的关键桥梁。
引用
@article{arxiv.2406.07558,
title = {An AI-Enabled Framework Within Reach for Enhancing Healthcare Sustainability and Fairness},
author = {Bin Huang and Changchen Zhao and Zimeng Liu and Shenda Hong and Baochang Zhang and Hao Lu and Zhijun Liu and Wenjin Wang and Hui Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.07558},
year = {2024}
}
备注
16 pages, 5 figures