Агентный искусственный интеллект для обеспечения глобального равенства в здравоохранении среди высокогорных популяций

Agentic AI in global health equity for high altitude populations
Peilun Shi, Tianmin Ren, Yuan Xie, Judy Wawira Gichoya, T WONG, Xunming Ji, Ningli Wang, Wu Yuan
2026-06-05

агентный искусственный интеллектуниверсальные фундаментальные моделиглобальное равенство в здравоохранениивысокогорные популяциимедицинский искусственный интеллект
Успешная адаптация человека к жизни на самых высоких высотах, известных как «крыша мира», является результатом эволюционной адаптации. В связи с растущим интересом к экстремальному туризму и расширением транспортных сетей, облегчающих перемещение из низкогорий в высокогорья, медицинская помощь населению, проживающему в высокогорных регионах, вновь стала актуальной областью исследований и практического интереса. Эти популяции обладают рядом уникальных характеристик, ограничивающих непосредственное обобщение медицинских знаний. Во-первых, они естественным образом разделены на отдельные этнические группы, представляющие собой особую маргинализированную демографическую категорию. Во-вторых, суровые природные условия, недостаточно развитая инфраструктура здравоохранения, а также ограниченность исследований и понимания медицинских потребностей, проблем и вызовов, с которыми сталкиваются высокогорные сообщества, создают существенные барьеры для равного доступа к медицинской помощи. Использование медицинского искусственного интеллекта (ИИ) и цифровых технологий открывает возможности для разработки инновационных решений для этих популяций. Однако в нынешнем состоянии эти технологии не способствуют обеспечению равенства в здравоохранении, поскольку большинство из них имеют узкую область применения, обучены на данных, не репрезентативных для этих регионов, и игнорируют многофакторную природу здоровья, которая определяется сочетанием биологических и физиологических факторов с экологическими и социальными факторами. Успех универсальных моделей в таких задачах, как научные открытия, создает возможность преодолеть существующие трудности и обеспечить равнодоступную медицинскую помощь в этих регионах. В данной статье рассматриваются перспективы использования интеллектуальных медицинских агентов, разработанных на основе универсальных базовых моделей, для удовлетворения уникальных потребностей высокогорных популяций.
1
Для достижения равенства в здравоохранении необходимы модели, объединяющие физиологические и биологические факторы с экологическими и социально-экономическими условиями, а не рассматривающие здоровье исключительно с биомедицинской точки зрения.
2
Современные медицинские ИИ- и цифровые технологии имеют слишком узкую специализацию, обучаются на недостаточно репрезентативных региональных данных и плохо учитывают биологические, экологические и социальные детерминанты здоровья.
3
Суровая окружающая среда, недостаточно развитая медицинская инфраструктура и ограниченность исследований создают существенные препятствия для равного доступа к здравоохранению в высокогорных регионах.
4
Высокогорные популяции включают различные этнические группы, чьи уникальные биологические и социальные особенности ограничивают прямое обобщение общепринятых медицинских знаний.
5
Интеллектуальные медицинские агенты на основе универсальных фундаментальных моделей рассматриваются как потенциальный способ удовлетворить специфические медицинские потребности высокогорных популяций и преодолеть существующие барьеры доступа.

Население высокогорных регионов и условия его медицинского обеспечения

Потенциал интеллектуальных медицинских агентов, созданных на основе универсальных базовых моделей, в решении специфических медицинских потребностей и проблем равенства в здравоохранении высокогорного населения

Publication Details
Publication Date
2026-06-05
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
2
Access Type
Author Information
Authors
Peilun Shi
Tianmin Ren
Yuan Xie
Judy Wawira Gichoya
T WONG
Xunming Ji
Ningli Wang
Wu Yuan
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%