MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2054446807 · doi:10.1155/2009/101382

Agent-Oriented Privacy-Based Information Brokering Architecture for Healthcare Environments

2009· article· en· W2054446807 sur OpenAlexaff
AbdulMutalib Masaud-Wahaishi, Hamada Ghenniwa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Telemedicine and Applications · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInternet Traffic Analysis and Secure E-voting
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Health careComputer scienceArchitectureService (business)Knowledge managementInteraction protocolInformation systemService-oriented architectureQuality (philosophy)Order (exchange)Protocol (science)BusinessWorld Wide WebWeb serviceCommunications protocolMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthcare industry is facing a major reform at all levels-locally, regionally, nationally, and internationally. Healthcare services and systems become very complex and comprise of a vast number of components (software systems, doctors, patients, etc.) that are characterized by shared, distributed and heterogeneous information sources with varieties of clinical and other settings. The challenge now faced with decision making, and management of care is to operate effectively in order to meet the information needs of healthcare personnel. Currently, researchers, developers, and systems engineers are working toward achieving better efficiency and quality of service in various sectors of healthcare, such as hospital management, patient care, and treatment. This paper presents a novel information brokering architecture that supports privacy-based information gathering in healthcare. Architecturally, the brokering is viewed as a layer of services where a brokering service is modeled as an agent with a specific architecture and interaction protocol that are appropriate to serve various requests. Within the context of brokering, we model privacy in terms of the entities ability to hide or reveal information related to its identities, requests, and/or capabilities. A prototype of the proposed architecture has been implemented to support information-gathering capabilities in healthcare environments using FIPA-complaint platform JADE.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,260 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Telemedicine and ApplicationsMême sujetInternet Traffic Analysis and Secure E-votingTravaux en français237 207