在低收入至中等收入国家的数字病理学和人工智能应用中应用的可持续发展目标
Sumi Piya1,2,3, Jochen K Lennerz3
1Nepal Medical College and Teaching Hospital (NMCTH), Kathmandu, Nepal.
Frontiers in medicine
|May 31, 2023
概括
本研究介绍了一个框架,将联合国可持续发展目标与低收入国家的数字病理和人工智能需求相协调. 它优先考虑人力因素和基础设施,以实现公平的实施.
科学领域:
- 数字病理学和人工智能的人工智能
- 全球卫生平等全球卫生平等
- 可持续发展 可持续发展 可持续发展
背景情况:
- 数字病理学 (DP) 和人工智能 (AI) 为低收入和中等收入国家 (LMIC) 提供了潜在的好处.
- 显著的挑战阻碍了在LMICs中采用DP / AI.
- 联合国可持续发展目标 (SDGs) 为全球发展提供了框架,但尚未专门应用于这些地区的DP/AI.
研究的目的:
- 建立一个新的框架,使17个可持续发展目标与在LMICs实施DP/AI的具体需求保持一致.
- 在资源有限的环境中创建一个结构化的方法来优先考虑与克服DP/AI采用障碍相关的发展目标.
主要方法:
- 制定了一个框架,将可持续发展目标与LMIC的27个指标清单和DP/AI的21个基本元素联系起来.
- 将元素分类为人为因素,IT/电子和材料/试剂.
- 利用两位作者对153个连接的陈述进行主观排名,评估评价者之间的可靠性.
主要成果:
- 人为因素在指标层优先考虑 (43%),而IT/电子 (36%) 和人为因素 (35%) 在基本元素层优先考虑.
- 确定SDG 9 (工业,创新,基础设施),SDG 4 (优质教育) 和SDG 8 (体面工作和经济增长) 是最相关的.
- 该框架在3个月的洗期后显示出一致的结果,证实了可靠性.
结论:
- 开发的框架使利益相关者能够评估可持续发展目标对解决LMICsDP/AI实施挑战的相对重要性.
- 这种方法可以提高认识,并确定全球目标与资源有限的环境中的实际解决方案之间的协同作用.
