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Enregistrement W2155181784 · doi:10.3217/jucs-014-16-2720

Intelligent decision support in medicine: back to Bayes?

2008· article· en· W2155181784 sur OpenAlexfundno aff
Gitte Lindgaard, Peter Egan, Colin N. Jones, Catherine Pyper, Monique Frize, Robin Walker, Craig Boutilier, Bowen Hui, Sheila Narasimhan, Janette Folkens, Bill Winogron

Notice bibliographique

RevueSwinburne Research Bank (Swinburne University of Technology) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMachine Learning in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceBayes' theoremArtificial intelligenceDecision support systemNaive Bayes classifierIntelligent decision support systemMachine learningData scienceBayesian probabilitySupport vector machine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decision Support Systems are proliferating rapidly in many areas of human endeavour including clinical medicine and psychology. While these are typically based on rule-based systems, decision trees, or Artificial Neural Networks, this paper argues that Bayes' Theorem can be applied fruitfully to support expert decisions both in dynamically changing situations requiring the system progressively to adapt, and when this is not the case. One example of each of these two types is given. One provides diagnostic support for human decision makers; the other, an e-health mental intervention system provides decision rules enabling it to respond and provide the most appropriate training modules to input from clients with changing needs. The contributions of psychological research underlying both systems is summarized.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,012
Communication savante0,0070,014
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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