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Enregistrement W3217799915 · doi:10.4103/2468-8827.330646

Artificial intelligence and its contribution to overcome COVID-19

2021· article· en· W3217799915 sur OpenAlexaff
Arun Chockalingam, Vibha Tyagi, Rahul G. Krishnan, ShehrozS Khan, Sarath Chandar, MirzaFaisal Beg, Vidur Mahajan, Parasvil Patel, Sri Teja Mullapudi, Nikita Thakkar, Arrti A Bhasin, Atul Tyagi, Bing Ye, Alex Mihailidis

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Noncommunicable Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 diagnosis using AI
Établissements canadiensImpactSimon Fraser UniversityUniversité de MontréalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMcMaster UniversityDurham CollegeToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachPandemicSoftware deploymentCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BoomApplications of artificial intelligenceArtificial intelligencePolitical scienceData sciencePublic relationsComputer scienceBusinessMedicineEngineeringDiseaseLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Artificial intelligence (AI) has a great impact on our daily living and makes our lives more efficient and productive. Especially during the coronavirus disease (COVID-19) pandemic, AI has played a key role in response to the global health crisis. There has been a boom in AI innovation and its use since the pandemic. However, despite its widespread adoption and great potential, most people have little knowledge of AI concepts and realization of its potential. The objective of this white paper is to communicate the importance of AI and its benefits to society. The report covers AI applications in six different topics from medicine (AI deployment in clinical settings, imaging and diagnostics, and acceleration of drug discovery) to more social aspects (support older adults in long-term care homes, and AI in supporting small and medium enterprises. The report ends with nine steps to consider for moving forward with AI implementation during and post pandemic period. These include legal and ethical data collection and storage, greater data access, multidisciplinary collaboration, and policy reform.

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)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,010
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,335 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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