라틴 아메리카의 건강 관련 공개 데이터셋의 경관에 대한 스코핑 리뷰

인공지능(AI) 알고리즘은 의료 분야에 혁신을 일으킬 잠재력을 가지고 있지만, 임상 실무로의 성공적인 전환은 제한적이다. 결정적인 요소 중 하나는 이러한 알고리즘을 교육하는 데 사용되는 데이터이며, 이는 인구를 대표해야 한다. 그러나 대부분의 의료 데이터베이스는 고소득 국가에서 유래되어 비대표적인 모델을 초래하고 잠재적으로 건강 불평등을 악화시킬 수 있다. 본 리뷰는 라틴 아메리카의 건강 관련 공개 데이터셋 경관에 초점을 맞추어 기존 데이터셋을 식별하고, 데이터 공유 체계, 기술, 플랫폼 및 형식을 조사하며, 라틴 아메리카에서의 모범 사례를 식별하는 것을 목표로 한다. 리뷰에서 23개 국가에서 61개의 데이터셋이 발견되었으며, 브라질의 DATASUS 데이터셋이 대부분의 기사에 기여하였다. 분석 결과, 저자들이 직접 생성한 데이터셋의 부족이 드러났으며, 이는 기존 공개 데이터셋에 대한 의존도를 나타낸다. 이러한 발견은 라틴 아메리카에서 공개 데이터를 촉진하는 것의 중요성을 강조한다. 우리는 이 지역에서 데이터 공유를 강화하기 위한 권장 사항을 제시한다.