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实时AI驱动的自动医疗研究内容生成管道在低资源环境中的

应用:肯尼亚案例研究

Dr.EmmanuelKorirDr.EugeneWechuli

UniversityofNairobi,KenyaUniversityofNairobi,Kenya

emmanuelqkorir@uonbi.ac.kewechuli@

摘要

背景:在低收入和中等收入国家,医学教育在内容创作、基础设施和连通性方面面临关键瓶颈,这导致预计到

本2030年非洲将短缺610万名卫生工作者。利用人工智能的进步,特别是大型语言模型(LLMs)和文档分析服

务,为自动化和扩大学习材料生成提供了途径。

译目标:本研究评估了青春注释,这是一个将学术文档转换为结构化考试题库的实时人工智能驱动管道,并

中针对肯尼亚低资源环境进行了用户体验优化。

1方法:Juvenotes集成了Azure文档智能技术用于OCR,以及AzureAIFoundry(OpenAIo3-mini)用

v于在部署于AzureVM上的微服务架构中的问答生成。前端使用Vue/TypeScript处理用户交互,而后端则

2采用AdonisJS。基于Python的AI引擎负责文档处理、大语言模型提示和数据库插入的编排工作。该系统

1

2包括移动优先设计、带宽敏感界面、机构标签以及离线功能。在七个月的时间里,平台在肯尼亚五所机构进行

5了试点测试,评估指标包括每日活跃用户数、内容处理时间和用户满意度调查。

0

.结果:部署Juvenotes将内容策划时间从几天缩短到几分钟,并实时生成高质量的试题库。每日活跃用户

7

0数量增长了40%,并且90%的受访学生报告称,相比传统方法,他们的学习体验有所改善。关键挑战包括间

5歇性连接问题、电力中断和偶尔的人工智能生成错误,这些挑战突显了离线同步、人工验证以及使用本地课程

2

:大纲进行模型微调的必要性。

v结论:Juvenotes表明,当人工智能驱动的自动化与情境感知的用户体验适应相结合时,可以显著提高低

i

x资源医学教育环境中优质学习材料的可访问性。未来的工作应侧重于扩展离线功能、整合严格的评估框架以及

r

a确保长期的机构支持以维持影响并帮助解决非洲医疗工作者短缺的问题。

1介绍连接问题[3]。非洲很大一部分地区仍然面临着互联

网连接不良、移动数据成本高以及缺乏电力的问题。

低收入和中等收入国家,特别是非洲的医学教根据世界银行集团[4,5],只有36%的非洲人能够访

育面临严重的医疗人员短缺问题[1–3]。与健康和优问宽带互联网。这往往导致小型电子学习试点项目无

质教育相关的可持续发展目标在大多数非洲国家也法超出试点阶段。

尚未实现[3]。目前,医学教育基础设施不足,并且最近在人工智能(AI),特别是大型语言模型

缺乏医学教育工作者和学习设施[2]。世界卫生组织(LLMs)方面的进展,为自动化和扩展教育内容生

(WHO)预测到2030年,非洲将面临约610万医疗成提供了机会。LLMs可以生成教育内容和个人化反

人员的短缺问题[1]。电子学习被宣称是一种增强非馈,这可以增强医学教育和临床技能训练。基于这些

洲地区医学教育的革命性力量。它被认为可以消除医进展,本文介绍了Juvenotes,这是一个专门开发的

学教育障碍,而无需进行大规模基础设施投资。AI驱动教育平台,旨在自动从学术文档中

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