Diagnostic assisté par IA dans les établissements de santé à ressources limitées au Malawi

Le diagnostic assisté par IA a montré un potentiel prometteur dans les contextes de santé à ressources limitées en améliorant la précision et l'efficacité du diagnostic des maladies. Une étude transversale a été menée en utilisant des modèles d'apprentissage automatique entraînés sur un ensemble de données de dossiers cliniques provenant d'établissements de santé malawiens. L'étude visait à évaluer la précision des modèles à travers les métriques de précision et de rappel. Les modèles d'IA ont atteint un taux de précision global de 85 % dans le diagnostic des maladies courantes, avec une précision plus élevée pour les cas de paludisme (90 %) comparée à la tuberculose (75 %). Le diagnostic assisté par IA peut améliorer significativement les résultats du diagnostic des maladies dans les contextes à ressources limitées. Des recherches supplémentaires devraient se concentrer sur la validation des modèles à travers différentes régions géographiques et l'intégration de l'IA dans les flux de travail existants en santé. AI, Diagnostics, Malawi, Precision, Recall Model estimation used =argmin_ᵢ (yᵢ, f_ (xᵢ) ) +₂², with performance evaluated using out-of-sample error.