Artificial Intelligence, Geospatial Analytics, and Healthcare Accessibility: Emerging Strategies for Inclusive Pharmaceutical Service Delivery
Notice bibliographique
Résumé
The convergence of artificial intelligence (AI) and geospatial analytics represents a transformative paradigm in pharmaceutical service delivery and healthcare accessibility. This analytical review examines how AI-driven geospatial intelligence addresses systemic inequities in medication access, particularly in resource-constrained and geographically marginalized settings. This paper evaluates the methodological integration of machine learning algorithms with geographic information systems (GIS) to optimize pharmaceutical supply chains, predict accessibility gaps, and inform evidence-based policy interventions. The analysis reveals that hybrid AI-geospatial models demonstrate superior performance in identifying pharmacy deserts, with machine learning-based gravity models achieving 95% population coverage through strategic facility placement (Prabhune et al., 2024). However, critical challenges persist, including algorithmic bias, data heterogeneity, and the digital divide that threatens to exacerbate existing health inequities. The paper synthesizes emerging strategies for inclusive pharmaceutical service delivery, including drone-enabled last-mile distribution, predictive demand forecasting, and equity-centered spatial optimization frameworks. Findings indicate that successful implementation requires addressing data sovereignty concerns, establishing interoperability standards, and embedding equity considerations throughout the AI development lifecycle. This research contributes to the theoretical understanding of how computational intelligence can be leveraged to achieve universal health coverage while highlighting the imperative for context-specific, ethically grounded approaches that prioritize vulnerable populations in pharmaceutical service planning.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».