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Enregistrement W4205598825 · doi:10.1109/bigdata52589.2021.9671579

An Alert Notification Subsystem for AI Based Clinical Decision Support: A Protoype in NICU

2021· article· en· W4205598825 sur OpenAlex
Catherine Inibhunu, Carolyn McGregor, James E Pugh

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revue2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMachine Learning in Healthcare
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster Children's HospitalOntario Tech University
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Health
Mots-clésWorkflowAnalyticsComputer sciencePremiseContext (archaeology)ScheduleService (business)Big dataDecision support systemClinical decision support systemHealth careMedical emergencyData scienceMedicineData miningDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The potential for recommendation systems integrated within clinical workflows for effective dissemination of vital information needed in decision making at the bedside is explored in this paper. Our premise is that by utilizing big data analytics platforms for processing high frequency physiological data from multiple patients, fused with clinical context, we can generate recommendations on patients detected as potential for onset of conditions, and that if such information is communicated on time to the appropriate health care providers could have an impact when making decisions on care of critically ill patients. To support this, we have designed and developed an alert notification subsystem that combines vast analytics to detect abnormal patient's physiology, determine who is on service at the bedside and then generate appropriate notification to that care provider during their schedule time in a hospital critical care unit.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0080,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,476
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,008 · 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