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Whitestone, N.、Nkurikiye, J.、Patnaik, JL、Jaccard, N.、Lanouette, G.、Cherwek, DH、Congdon, N. 和 Mathenge, W. (2023)。卢旺达基于人工智能的糖尿病视网膜病变筛查的可行性和接受度。英国眼科学杂志。提前在线出版。https://doi.org/10.1136/bjo-2022-322683
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马拉维恩科塔科塔的案例研究
人口快速增长和气候变化对马拉维湖等主要水体鱼类生产的影响，导致当地市场鱼类供应量下降，严重影响了马拉维人对鱼类蛋白质的吸收。城市和农村人口的快速增长增加了对鱼类产品的需求，但该国的鱼类生产商却无法提供相应的数量。因此，马拉维市场充斥着来自邻国的鱼类产品。大型公司对鱼类生产的投资有限，导致鱼类营销和分销格局主要由资源有限的微型、小型和中型企业 (MSME) 主导，这些企业主要依靠当地渔民提供供应。水产养殖仍然是该国增加鱼类产量和供应的最可持续途径。然而，水产养殖仍处于发展初期，大多数农民缺乏商业化养鱼所需的专业知识和资源。小农户还缺乏水产养殖技术知识，资源有限，无力购买优质鱼种和鱼饲料，从而影响了其养殖场捕捞鱼的质量和数量。这些小农户还在当地社区市场以低价出售鱼，从而影响了盈利能力。这些因素共同影响了小农户从事水产养殖的商业可行性。因此，大量农民倾向于放弃他们的鱼塘，恩科塔科塔区就是这种情况，据报道，该区约 400 个鱼塘中只有不到一半在运营。为了利用现有的鱼市机会，恩科塔青年坚定合作组织（NS4Y）开发了一种全面的商业模式，该模式旨在解决基本的水产养殖生产限制，从而创建一个涉及小农户的商业可持续、结构化的企业。
doi：https：//doi.org/10.37745/ejbmsr.2013/vol12n16392出版于2024年8月5日引用：MILITUS I.O.，NDUBUKA G.I.
摘要：新兴技术和控制系统彻底改变了医疗服务，这在糖尿病的自我管理中非常明显，通过整合连续的葡萄糖监测器（CGM），胰岛素泵和混合闭环系统，从而显着改善了血糖控制并降低低血糖风险。在糖尿病管理中，人工智能（AI）技术用于三种主要应用，这些应用是闭环控制算法，通过连续葡萄糖监测（CGM）生物传感器和AI算法的葡萄糖预测，以及在AI算法的帮助下校准CGM生物传感器。将AI技术集成到糖尿病护理中可以支持更好的临床结果，从而减少了与糖尿病管理相关的行政负担和成本。连续的葡萄糖监测（CGM）系统对于立即葡萄糖数据传递起着至关重要的作用，它通过降低HBA1C水平并增强自我保健技能，显示出在改善糖尿病管理方面的有效性。这已经培养了患者在管理医疗状况方面的信心增强。但是，这些技术的成功采用需要医疗保健专业人员和家人的大力支持，以确保依从性和有效使用，尤其是考虑
卢旺达 - 玛特nkunganire系统（SNS）肥料...
引用：Mudereri，B.T。 div>; Kihoro，E。; Kangethe，E。; Rabourn，T.R。 div>; Ogunsamni，t。会找到他，s。忠诚，h。 Kihiu，E。; Nshimiyimana，J.C。 Kayumba，J。 Nsabimana，E。; Sartas，M。； Ryamweshi，A.R。 div>; Borus，d。; Demo，P.2024。 div>卢旺达 - 玛丽特nkunganire系统（SNS）肥料建议工具创新包装和缩放准备（IPSR）分析（IPSR）分析智能农学。 div>国际马铃薯中心。 div>28 p。 doi：10.4160 / cip.2024.07.006 < / div>28 p。 doi：10.4160 / cip.2024.07.006 < / div>
引用为：Kyarisima I，Nzayirambaho M，Nkurunziza A，TwagirayezuI。卢旺达的初级卫生保健中的患者等待时间评估：Mi
_______________________________________________________________________________ Abstract Background Patient waiting time as an important indicator of quality of services has been a long-standing concern in health care.目的本研究的目的是评估卢旺达初级卫生保健环境中的患者等待时间。方法这是一种混合方法研究设计。在定量阶段，使用患者流动时间日志来跟踪患者在等待服务的时间。出口时，执行了一份结构化问卷。观察以捕获有关流量和过程的信息。在定性部分中，与患者进行了六次焦点小组讨论。举行了与医疗保健提供者的半结构化访谈。在410名参与者中的结果中，大多数是女性（77.1％）。总体健康中心等待时间为211分钟（3.5小时）。要获得服务，患者平均等待81.5分钟（1.4小时）。确定了三个概念主题：a）报告的部分长期等待； b）长期等待时间的原因； c）需要活动时间在患者等待时需要花费时间。结论大多数患者在访问初级医疗保健环境中经历了延长的等待时间，主要因素是大量患者，很少的医疗保健提供者以及缺乏医疗设备。为了有效解决这些挑战，必须将更多的资源和人员分配给初级医疗保健环境，以帮助增强客户对最小的初级医疗保健等待时间的满意度。
2022/2023 年度报告 Ray Nkonyeni 市政府
3.11 环境管理（污染控制、生物多样性、景观和海岸保护）...................................................................................................................... 197
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已发表版本的引文（哈佛）：Nishimwe, A, Ruranga, C, Musanabaganwa, C, Mugeni, R, Semakula, M, Nzabanita, J, Kabano, I, Uwimana, A, Utumatwishima, JN, Kabakambira, JD 、 Uwineza, A、 Halvorsen, L、 Descamps, F、 Houghtaling, J、 Burke, B、 Bahati, O、 Bizimana, C、 Jansen, S、 Twizere, C、 Nkurikiyeyezu, K、 Birungi, F、 Nsanzimana, S 和 Twagirumukiza , M 2022, “利用人工智能和数据科学技术协调、共享、访问和分析卢旺达的 SARS-COV-2/COVID-19 数据（LAISDAR 项目）：研究设计和原理”，BMC 医学信息学和决策，卷22，214。https：//doi.org/10.1186/s12911-022-01965-9
摘要背景：自卢旺达爆发 COVID-19 疫情以来，已收集了大量 SARS-COV-2/COVID-19 相关数据，包括 COVID-19 检测和医院常规护理数据。不幸的是，这些数据分散在不同的数据结构或格式的孤岛中，无法用于增进对疾病的了解、监测其进展并生成指导预防措施的证据。该项目的目标是利用人工智能 (AI) 和数据科学技术协调数据集，以支持卢旺达政府监测和预测 COVID-19 负担的需求，包括医院入院率和总体感染率。方法：该项目将收集现有数据，包括医院电子健康记录 (EHR)、COVID-19 检测数据，并与社区调查的纵向数据相链接。观察性健康数据科学与信息学 (OHDSI) 的开源工具将用于通过观察性医疗结果伙伴关系 (OMOP) 通用数据模型 (CDM) 协调医院 EHR。该项目还将利用其他 OHDSI 工具进行数据分析和网络集成，以及 R Studio 和 Python。该网络将包括卢旺达多达 15 家医疗机构，其 EHR 数据将与 OMOP CDM 协调。预期结果：这项研究将产生一个技术基础设施，其中 15 家参与的医院和健康中心将在本地 Mac Mini（“数据节点”）上拥有 OMOP CDM 格式的 EHR 数据，以及一组 OHDSI 开源工具。中央服务器或门户将包含参与站点的数据目录，以及用于定义和管理分布式研究的 OHDSI 工具。中央服务器也会整合这些信息