机构名称：
¥ 3.0
本文包括文献综述和人工智能（AI）心脏杂音检测模型的案例研究，以分析在低或中收入国家（LMIC）中在心血管医疗中部署AI的机遇和挑战。这项研究有两个平行的组成部分：（1）文献综述评估了AI有助于解决高收入国家和低收入国家之间的医疗保健差异的能力。讨论了机器学习模型有限部署的原因以及模型的概括。此外，文献综述讨论了新兴以人为中心的部署研究是克服部署障碍的有前途的途径。（2）在巴西农村的心脏杂音检测案例研究中开发并测试了一种预测性AI筛选模型。我们的二进制贝叶斯重新连接模型利用了患者心脏声音记录的重叠的徽标MEL频谱图，并通过XGBoost整合人口统计数据和信号特征以优化性能。这是关于模型的局限性，鲁棒性以及阻止其实际应用的障碍的讨论。还讨论了该模型和其他最先进模型的难度，还讨论了分布数据的概括。通过将案例研究的结果与文献综述的结果相结合，使用了NASSS框架来评估在低收入环境中部署AI支持的心脏杂音检测方面的关键挑战。这项研究突出了支持AI的医疗保健的变革潜力，尤其是对于低收入环境中的可负担得起的筛查系统。它还强调了有效实施和集成策略的必要性，以确保这些技术成功地部署。
由于自然灾害引起的正常盐水供应链的破坏：
主要关键词
相关文件推荐
