Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligence (AI) refers to the simulation of human intelligence in machines, using machine learning, deep learning and neural networks. AI enables machines to learn from experience and perform human-like tasks. The field of AI research has been developing fast over the past five to ten years, due to the rise of ‘big data’ and increasing computing power. In the medical area, AI can be used to improve diagnosis, prognosis, treatment, surgery, drug discovery, or other applications. Therefore, both academia and industry are spending a lot of time and money in AI. This review takes a look at the biomedical literature (in the PubMed and Embase databases) and does some interesting observations: AI is growing exponentially over the past few years; it is used mostly for diagnosis; COVID-19 is already in the top-5 of diseases studied using AI; the United States, China, United Kingdom, South Korea and Canada are publishing the most articles in AI research; MIT is the world’s leading university in AI research; and convolutional neural networks are by far the most popular deep learning algorithms at this moment. The expectation is that AI will keep on growing, in spite of stricter privacy laws, more need for standardization, bias in the data, and the need for building trust. In order for AI to succeed in making healthcare better, it should be fully integrated into the clinician’s workflow so that they can focus on the contact with their patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».