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Engineering Principles and Bioengineering in Global Health - 05/09/24

Doi : 10.1016/j.nec.2024.05.010 
Joshua R. Harper, PhD a, b, , Steven J. Schiff, MD, PhD c, d
a Facultad de Ciencias de la Ingeniería, Universidad Paraguayo Alemana, Lope de Vega nro. 1279, San Lorenzo, Paraguay 
b Facultad de Informática, Universidad Comunera, Monseñor Bogarín 284, Asunción, Paraguay 
c Department of Neurosurgery, Yale University, 333 Cedar Street, New Haven, CT 06510, USA 
d Department of Epidemiology of Microbial Diseases, Yale University, 60 College Street, New Haven, CT 06510, USA 

Corresponding author. Universidad Comunera, Monseñor Bogarín 284, Asunción, Paraguay.Universidad ComuneraMonseñor Bogarín 284AsunciónParaguay

Résumé

Medical technology plays a significant role in the reduction of disability and mortality due to the global burden of disease. The lack of diagnostic technology has been identified as the largest gap in the global health care pathway, and the cost of this technology is a driving factor for its lack of proliferation. Technology developed in high-income countries is often focused on producing high-quality, patient-specific data at a cost high-income markets can pay. While machine learning plays an important role in this process, great care must be taken to ensure appropriate translation to clinical practice.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Low-field MRI, Engineering in global health, Open source medical technology, Sustainable health technology, Global health diagnostics


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Vol 35 - N° 4

P. 481-488 - octobre 2024 Retour au numéro
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  • Nongovernmental Organizations in Global Neurosurgery : Foundation for International Education in Neurological Surgery and Solidarity Bridge
  • Joyce Koueik, Lars Meisner, Brandon G. Rocque, Richard Moser, Robert J. Dempsey
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  • Global Partnerships in Neurosurgery : Mapping the Need
  • Saksham Gupta, Martina Gonzalez Gomez, James M. Johnston, Kee B. Park

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