Artificial intelligence in nursing: Priorities and opportunities from an international invitational think‐tank of the Nursing and Artificial Intelligence Leadership Collaborative
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To develop a consensus paper on the central points of an international invitational think-tank on nursing and artificial intelligence (AI). METHODS: We established the Nursing and Artificial Intelligence Leadership (NAIL) Collaborative, comprising interdisciplinary experts in AI development, biomedical ethics, AI in primary care, AI legal aspects, philosophy of AI in health, nursing practice, implementation science, leaders in health informatics practice and international health informatics groups, a representative of patients and the public, and the Chair of the ITU/WHO Focus Group on Artificial Intelligence for Health. The NAIL Collaborative convened at a 3-day invitational think tank in autumn 2019. Activities included a pre-event survey, expert presentations and working sessions to identify priority areas for action, opportunities and recommendations to address these. In this paper, we summarize the key discussion points and notes from the aforementioned activities. IMPLICATIONS FOR NURSING: Nursing's limited current engagement with discourses on AI and health posts a risk that the profession is not part of the conversations that have potentially significant impacts on nursing practice. CONCLUSION: There are numerous gaps and a timely need for the nursing profession to be among the leaders and drivers of conversations around AI in health systems. IMPACT: We outline crucial gaps where focused effort is required for nursing to take a leadership role in shaping AI use in health systems. Three priorities were identified that need to be addressed in the near future: (a) Nurses must understand the relationship between the data they collect and AI technologies they use; (b) Nurses need to be meaningfully involved in all stages of AI: from development to implementation; and (c) There is a substantial untapped and an unexplored potential for nursing to contribute to the development of AI technologies for global health and humanitarian efforts.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle