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。
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1 我们感谢康奈尔大学应用经济学与政策研讨会、里士满联邦储备银行气候变化经济学研讨会、国际货币基金组织第 21 届雅克·波拉克年度研究会议、加州大学圣地亚哥分校环境经济学研讨会、联邦储备系统区域会议、联邦储备委员会应用微型午餐系列、2020 年 AEA 会议、2020 年 IIPF 年会、2021 年 NBER 暑期学院城市经济学会议、2021 年斯坦福 SITE 住房和城市经济学会议、圣克拉拉大学经济学研讨会、气候经济学虚拟研讨会和国际清算银行美洲代表处的研讨会参与者。我们还要感谢 Laura Bakkensen、Carolyn Kousky、Yuriy Gorodnichenko 以及联邦储备委员会和旧金山联邦储备银行的众多同事提供的有益反馈。Nathan Ausubel、Shane Boyle、Olivia Lofton、Tessa Maddy、Stephanie Stewart 和 Simon Zhu 提供了出色的研究协助。文中所述的分析和结论均为作者的观点,不反映旧金山联邦储备银行、联邦储备系统或其工作人员的观点。
这项研究利用DSGE模型Dignad评估自然灾害对马达加斯加的经济影响。分析了四种不同的方案:第一种情况(零场景)模拟了2027年发生的自然冲击的影响。第二种情况评估了在冲击之前的5年内投资GDP 1%在弹性基础设施中的影响。第三种情况研究了冲击之前对标准的,非弹力基础设施的1%GDP投资的结果。第四种情况考虑了2%GDP投资对弹性基础设施的影响,旨在增强该国相对较低的GDP,目前约为31%。发现在发生冲击时,GDP增长的预计收缩约为6%。对弹性基础设施进行投资可大大减轻增长的下降,从而减少了GDP的2%。尽管有这种收益,但这种基础设施的大量财务要求对马达加斯加带来了巨大的挑战。
本技术报告全面概述了国际电联/世界气象组织/联合国环境规划署人工智能自然灾害管理焦点组 (FG- AI4NDM) 所做的贡献,并提出了标准化人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 数据相关流程的结构。该报告重点介绍了在自然灾害管理领域收集、监测和管理人工智能/机器学习应用数据的最佳实践。它探讨了数据要求、数据收集过程中的潜在问题以及如何使用人工智能算法来提高数据数量和质量。此外,该报告还涵盖了数据归档、操作工作流程、人工智能/机器学习和数据标准、政策、道德、法律问题和开放数据。其目标是提供可用作标准或“良好实践”指导的初步信息。
在不断升级的主动动能冲突、气候变化日益严重且越来越严重的环境影响以及相关和不相关的公共卫生威胁中,世界各国政府在应对同时和连续发生的危机时面临着越来越复杂的选择。在人类历史上,从来没有这么多国家在如此短的时间内应对如此多的灾难,但我们的治理机制往往不足以应对这一艰巨的挑战。趋势强烈表明,未来几年情况将进一步恶化。成功管理和改善我们不断恶化的物理和地缘政治环境需要全球领导人进行重大思维转变——从根本上承认人类的团结。这就需要摆脱短期、以自我为中心的民族主义思维,转向更长期、更具包容性的视角,以涵盖地球上所有个人的共同需求和利益。
我们研究的目的是预测自然灾害可能造成的财务损失,以及它们的波动水平,超过1到15年。波动性可能会导致受到意外事件影响的公司的损益(P&L)显着波动。为了实现这一目标,我们创建了一个新型的两因素方形模型,该模型使我们能够使用相关的布朗尼运动在发生频率和波动率之间建立相关性。此外,我们利用了广义的帕累托分布(GPD)来估计每种特定类型的自然灾害的风险价值(VAR)的最大潜在损失。为了确保我们的预测可靠性,我们将我们的结果与四个参考模型的结果进行了比较,并进行了回测分析。这种方法特别适合寻求维持稳定储量的保险公司,但也可以适用于容易受到极端事件的任何其他类型的业务,并旨在为其利益相关者提供一致的现金流量。
图8。根据维多利亚时代的生物多样性地图集记录和维多利亚时代的生态植被类映射(认为被认为可能是国家威胁性生态社区的可能或可能的等效物),与Wimmera Grasslands相关的国家威胁物种和生态社区的记录图。与Wimmera Grasslands相关的国家威胁物种和生态社区的记录图。
2012 年,澳大利亚发生严重洪灾后,联邦政府引入了洪水的标准定义。在 2010-11 年的洪水中,曾出现过邻居受到同一场洪水影响,双方均有洪水保险,但由于各自保险合同中对洪水的定义不同,他们从保险公司获得的理赔结果也不同。标准化洪水定义旨在避免这种情况再次发生,当时的金融服务和退休金部长、国会议员比尔·肖顿 (Bill Shorten) 指出,“洪水就是洪水。澳大利亚人再也不想看到 2011 年昆士兰州洪水期间的情况,即由于保险合同中的技术定义不同,同一场洪水影响到的邻居获得不同程度的保险。”11