パイロットから実用化へ:技術準備レベルを用いた人工知能対応の産婦人保健ソリューションの開発をマッピングするスコーピングレビュープロトコル

科学分野:

• 公衆衛生
• 医療情報学
• 世界保健

背景:

• 妊産婦の死亡率は世界的な健康問題であり,低・中所得国 (LMIC) に不均衡な影響を及ぼしています.
• 人工知能 (AI) は,妊産婦の医療サービスを強化し,予防,検知,治療の重要なギャップを解決するための潜在的な解決策を提供します.
• LMICの母体保健システムにおけるAIの実用化と進歩は,体系的な評価を必要とします.

研究 の 目的:

• 最低所得国における母親の健康のためのAI対応ソリューションの開発を体系的にマッピングする.
• テクノロジー準備レベル (TRL) フレームワークを使用して,これらのAIソリューションの進歩を評価する.
• 母親の健康のためのAIの実施におけるファシリテーター,バリア,研究ギャップを特定する.

主な方法:

• PRISMA-ScRのガイドラインに準拠した包括的なスコーピングレビュー方法論.
• 主要なデータベース (PubMed,EMBASE,IEEE Xploreなど) での広範な文献検索 そして灰色の文学
• 2015年1月から2025年8月までの間に出版された妊産婦死亡率の直接的な原因に対するAIソリューションに関する研究を含む.

主要な成果:

• このレビューでは,AI対応の妊産婦保健ソリューションと,その技術準備レベル (TRL) をマッピングします.
• この分野におけるAI開発の範囲と性質を特徴づけます.
• 将来の戦略にインパクトを与えるために,主要な促進者,障壁,研究ギャップを特定します.

結論:

• 低所得国における妊産婦保健の改善に AIは大きな希望を示しています
• AI ソリューションの TRL を理解することは,研究から実践への移行を導くために不可欠です.
• このレビューは,資源の限られた環境で,妊婦の健康の公平性を高めるためのAIに関する重要な洞察を提供します.