[论文解读] What We Know So Far: Artificial Intelligence in African Healthcare

Naome A. Etori, Ebasa Temesgen+1 more|arXiv (Cornell University)|May 10, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and EducationMedicine被引用 3

一句话总结

本文综述了人工智能（AI）在非洲医疗保健中的应用，重点探讨AI在改善低资源环境下的诊断、疾病监测和医疗可及性方面的角色。文章展示了使用随机森林和神经网络等机器学习模型在预测疟疾、埃博拉、癌症和糖尿病方面的成功AI应用，同时指出了基础设施、数据和监管方面的实施挑战。

ABSTRACT

Healthcare in Africa is a complex issue influenced by many factors including poverty, lack of infrastructure, and inadequate funding. However, Artificial intelligence (AI) applied to healthcare, has the potential to transform healthcare in Africa by improving the accuracy and efficiency of diagnosis, enabling earlier detection of diseases, and supporting the delivery of personalized medicine. This paper reviews the current state of how AI Algorithms can be used to improve diagnostics, treatment, and disease monitoring, as well as how AI can be used to improve access to healthcare in Africa as a low-resource setting and discusses some of the critical challenges and opportunities for its adoption. As such, there is a need for a well-coordinated effort by the governments, private sector, healthcare providers, and international organizations to create sustainable AI solutions that meet the unique needs of the African healthcare system.

研究动机与目标

• 探讨人工智能在非洲医疗保健系统中的当前整合状况，特别是在低资源环境中的应用。
• 识别机器学习、深度学习和自然语言处理（NLP）等AI算法在改善诊断和疾病监测方面的应用方式。
• 研究资源限制（如基础设施薄弱和数据稀缺）对非洲AI实施的影响。
• 通过政府、私营部门和国际合作伙伴的协同努力，突出可持续AI采用的机遇。
• 解决AI模型中非洲人群数据多样性不足的问题，特别是低资源语言和区域健康数据的缺乏。

提出的方法

• 对非洲医疗保健中AI应用的同行评审文献和案例研究进行系统性综述。
• 分析随机森林、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）等机器学习模型在疾病预测中的应用。
• 评估自然语言处理（NLP）在分析电子健康记录和社会媒体数据以检测健康趋势方面的应用。
• 使用可解释模型（如决策树和随机森林）以提高AI预测的透明度和临床信任度。
• 应用贝叶斯和集成学习模型预测传染病（如埃博拉、疟疾）和慢性病（如糖尿病、癌症）的结局。
• 使用AUC-ROC、准确率、灵敏度和特异性等标准指标评估AI在多样化非洲数据集上的性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 AI算法在非洲医疗保健系统中扮演什么角色，特别是在诊断和疾病监测方面？
• RQ2 资源限制（如数据有限、基础设施薄弱和资金不足）如何影响非洲医疗保健中AI的实施和性能？
• RQ3 在非洲人群中，预测和管理疟疾、埃博拉、癌症和糖尿病等疾病时，最有效的AI模型是什么？
• RQ4 AI如何适应非洲低资源、低带宽和低识字率的医疗环境以实现高效运行？
• RQ5 为确保非洲医疗保健中AI的可持续和公平采用，需要在政策、数据和基础设施方面进行哪些改进？

主要发现

• 基于选定特征，随机森林模型在预测尼日利亚女性乳腺癌风险方面达到98.33%的准确率、100%的灵敏度和96.55%的特异性。
• 在南非，人工神经网络（ANN）模型在结直肠癌复发预测中AUC-ROC达87%，在生存预测中达82%。
• 基于气候和生态数据的随机森林模型在布基纳法索农村地区预测疟疾传播媒介叮咬率的准确率达99%。
• 基于非洲人群风险因素的集成学习模型在宫颈癌预测中准确率达87.21%。
• 人工神经网络（ANN）、自适应网络模糊推理系统（ANFIS）和支持向量机（SVM）在非洲各地区预测每日新冠病例趋势方面表现出高准确率。
• 基于NLP和社会媒体数据的AI系统成功识别出尼日利亚糖尿病患病率的影响因素，展示了其在公共卫生监测方面的潜力。