Notice bibliographique
Résumé
I f mobile is already entrenched as the digital technology shaping our everyday lives, Artificial Intelligence (AI) is on the threshold of being the next all-pervasive and transformative development.The automation of health care by using machines that behave "intelligently" is the major application of AI in the health sector, encompassing everything from simple pattern recognition to "smart" objects like an AI-driven insulin pump to predictive data analytics (identifying, for example, patients most at risk for hospital readmission).AI is presently garnering attention and building momentum because the technology requirements are now being met.This includes computing power and storage, cloud computing, and most importantly the availability of big data sets.Add to this the ubiquitous connectivity that enables the Internet of Things (networked devices), which have the potential to act as the mechanical "body" to AI's mechanical "brain."As in the case of mobile connectivity, the addition of "intelligence" brings a new dimension to digitization.A force for long term change in healthcare, AI's impact on both clinical practice and patient experience, whether in methods or access, is both direct--for example, in new automated clinical tools--and indirect, through its centrality to the data-driven research that makes the emerging model of precision medicine possible.To date, much of the expansion of AI-driven health applications has been in "smart" services/products around diagnostics: for example, smart monitors, imaging analysis, and screening tools.Imaging may represent as much as 90% of all medical data.In the news recently have been a number of screening tools using automated analysis of retinal scans, whether to diagnose age-related macular degeneration or diabetic retinopathy or identify patients at risk for heart disease.AI tools that aid in clinical decision-making support are a related area of growth.These use the study of personal health information to inform treatment decisions for individual patients, through predictive models that anticipate how a patient will respond to a particular therapy.One relevant example is Microsoft's international collaborative eye care project (MINE), which has ongoing projects that apply machine learning to the rate of change of myopia in children or predicting outcomes of refractive surgery.AI is also driving the expansion of telehealth and telehomecare.Ranging from simple bots for triage and patient education to intelligent assistants (think Amazon's Alexa) that offer homecare/caregiver support to smart homes of the near-future that incorporate continuous remote monitoring of the health of the elderly, the automation of simple tasks fills gaps in care that can occur when the demand for services--as is all but inevitable in an aging population--far outstrips the supply of care providers.
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 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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».