Frontline Health Workers’ Perspectives of the WHO skin NTD app in Kenya – a Qualitative Study on AI-embedded mHealth Implementation (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Skin neglected tropical diseases (NTDs) pose significant diagnostic and management challenges in resource-limited settings due to constrained dermatological expertise, frontline health worker (FHW) training, and limited access to diagnostic resources. Mobile health apps with artificial intelligence (AI)-enabled diagnostic imaging capabilities have the potential to enhance clinical decision-making and professional development at the primary care level. The World Health Organization (WHO) skin NTD mobile app uses convolutional neural networks to analyze images of skin lesions and generate differential diagnoses, intended to be used alongside clinical history and examination, to support FHWs in identifying 12 skin NTDs and 24 common skin conditions. Beyond clinical decision support, the app also aims to upskill FHWs in the recognition and management of these diseases. However, the success of such tools depends on understanding users' needs and the realities of implementation in diverse clinical contexts. Objective: This study aimed to explore FHWs' perspectives on the real-world use and impact of the AI-embedded WHO Skin NTDs app on diagnostic workflows, dermatological understanding, clinical decision-making, and FHW-patient interactions across diverse health care delivery settings in Kenya. Methods: This qualitative study involved 36 FHWs from 5 skin NTD-endemic counties in Kenya. Following a training workshop, FHWs integrated the app into routine clinical workflows from June to October 2024. Data were collected through 15 semistructured interviews (each 30-45 minutes) and 4 focus group discussions (1-1.5 hours) exploring FHW experiences across diverse health care delivery contexts. All sessions were audio-recorded, transcribed verbatim, and thematically analyzed using NVivo (QSR International), using a bottom-up inductive coding approach. Results: FHWs reported that the app facilitated a shift from habitual referral to more proactive case management at the local-level facility, reinforcing clinical ownership and positioning them as local dermatology reference points. It was perceived to enhance diagnostic confidence, strengthen patient trust, and encourage community engagement. Some FHWs described how the app helped mitigate situations for patient stigma due to decreased reliance on public colleague consultations. However, technical limitations (eg, internet dependency and algorithmic errors) constrained consistent use. While most FHWs used the app in line with its intended role as an assistive tool, a minority reported situations of diagnostic deferral to the AI output, highlighting potential considerations of clinical autonomy. Conclusions: The WHO Skin NTDs app shows strong potential to strengthen frontline dermatological capacity that aligns with WHO strategies to decentralize NTD care and promote "skin health for all." Our findings underscore the importance of embedding such tools within ethical and pedagogical frameworks that protect clinical autonomy and foster sustainable capacity building. Further research will examine real-world use in situ to guide context-specific governance, ensuring that this AI-embedded tool enhances-rather than displaces-clinical reasoning and epistemic authority.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | high |
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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».