Editorial: Robotics, Autonomous Systems and AI for Nonurgent/Nonemergent Healthcare Delivery During and After the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Robotics, Autonomous Systems and AI for Nonurgent/Nonemergent Healthcare Delivery During and After the COVID-19 PandemicIn an emergency, all resources are dedicated to ensuring survival.This was also true of the COVID-19 pandemic, in which, in an effort to keep people safe, research was directed to understanding the virus better and ensuring vaccines were developed.However, the vulnerability of our health care system was also exposed when we saw nonurgent and nonemergent cases fall through the cracks while resources were directed at addressing the emerging health crisis.This special issue aimed to capture novel research directions and perspectives on technological advances that can be put in place to support health care: from novel techniques for diagnosing and treating COVID-19 and preventing spread, to tools and procedures that support other aspects of our health during and after the pandemic.A total of 33 articles by 180 leading authors were accepted from around the world, demonstrating a significant effort from the robotics and artificial intelligence (AI) communities to help reduce the impact of the pandemic on our overall health.The articles have been divided into general themes, as described below. PREVENTION OF COMMUNITY SPREADThe first line of defense in a pandemic is to prevent the spread of the virus within the community, and a large component of prevention is proper cleaning and disinfection.Towards this end, the paper by Nasirian et al. proposes an end-to-end coverage path planning (CPP) method using a novel graph representation of the environment that can generate a continuous and uninterrupted collision-free path for an autonomous mobile robot.The proposed method is able to generate an optimal path that can reduce the disinfection task completion time and cost through shorter travel distances and a smaller number of turns than other approaches.Complementary to disinfection are other ways to prevent the spread of the virus.The work by Michelin et al. aimed to prevent people from touching their faces.A convolutional neural network (CNN) algorithm using data from an inertial measurement unit (IMU) at the wrist was able to predict when a person was about to touch their face.The system then provided sensory feedback in various forms, with vibrotactile feedback providing the fastest response, the best success rate, and the best user experience.
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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 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,017 |
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 ».