PD67 Strengthening And Accelerating Health Technology Assessments Through Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Rising costs and the rapidly increasing volume of findings from research in health care are driving the demand for comprehensive information to inform the allocation of resources. Health technology assessment (HTA) applies rigorous processes to provide high-quality synthesized information to policymakers and healthcare payers. HTA involves combining large amounts of research publications to systematically evaluate the properties, effects, and impacts on a topic of interest. Methods: The time and resources required to complete a full HTA are often demanding. There is an opportunity to apply high-performance computing (inclusive of artificial intelligence and machine learning disciplines) to HTA. This project applied high-computing technology to create a research synthesis tool to support HTA and then developed a service that integrates as much relevant data as possible to strengthen HTA. This was a joint project that combined expertise from the areas of health technology, machine learning, information technology, and innovation. Results: The information gathered for this phased project from HTA subject matter experts and other stakeholders was collated to inform a research synthesis tool and a broader concept of the project. Conclusions: The results of this study will inform the design of a research synthesis tool that covers the entire HTA process (literature search, screening titles and abstracts, data extraction, quality assessment, and analysis). The collaborators included Alberta Innovates, the Alberta Machine Intelligence Institute, the University of Alberta, Cybera, and PolicyWise. Alberta Innovates, which is an accelerator and innovator of research in the province of Alberta, Canada, was the primary source of funding for this project.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,241 | 0,259 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,005 |
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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».