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Enregistrement W1973706838 · doi:10.1109/vetecs.2012.6239914

Analysis on the Accuracy of a Decision Support System for Hypertension Monitoring

2012· article· en· W1973706838 sur OpenAlexafffund
Di Lin, Xidong Zhang, Fabrice Labeau, Guixia Kang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueContext-Aware Activity Recognition Systems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMinistère du Développement Économique, de l’Innovation et de l’Exportation
Mots-clésComputer scienceContext (archaeology)Decision support systemData miningAccuracy and precisionEstimationDecision systemArtificial intelligenceMachine learningStatisticsOperations researchEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose a novel method to estimate the accuracy of a decision support system for hypertension monitoring. The decision support system is designed building on a diagnosis standard in medicine, and one decision made by this system depends on both the blood pressure data gathered by medical sensors and some contexts that are manually entered by clinicians. When analyzing the system accuracy, we take into account both the potential sensors' errors and the errors of entering context. In addition, we propose a novel method for the estimation of system accuracy; this method is motivated by the fact that the traditional method to estimate system accuracy would overestimate the system accuracy (the details would be presented in Section III.C.). Finally, we compare the system accuracy estimated by the proposed method and that estimated by the traditional method. Our study shows that our proposed method can well estimate the system accuracy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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