Leveraging Responsible, Explainable, and Local Artificial Intelligence Solutions for Clinical Public Health in the Global South
Notice bibliographique
Résumé
In the present paper, we will explore how artificial intelligence (AI) and big data analytics (BDA) can help address clinical public and global health needs in the Global South, leveraging and capitalizing on our experience with the "Africa-Canada Artificial Intelligence and Data Innovation Consortium" (ACADIC) Project in the Global South, and focusing on the ethical and regulatory challenges we had to face. "Clinical public health" can be defined as an interdisciplinary field, at the intersection of clinical medicine and public health, whilst "clinical global health" is the practice of clinical public health with a special focus on health issue management in resource-limited settings and contexts, including the Global South. As such, clinical public and global health represent vital approaches, instrumental in (i) applying a community/population perspective to clinical practice as well as a clinical lens to community/population health, (ii) identifying health needs both at the individual and community/population levels, (iii) systematically addressing the determinants of health, including the social and structural ones, (iv) reaching the goals of population's health and well-being, especially of socially vulnerable, underserved communities, (v) better coordinating and integrating the delivery of healthcare provisions, (vi) strengthening health promotion, health protection, and health equity, and (vii) closing gender inequality and other (ethnic and socio-economic) disparities and gaps. Clinical public and global health are called to respond to the more pressing healthcare needs and challenges of our contemporary society, for which AI and BDA can help unlock new options and perspectives. In the aftermath of the still ongoing COVID-19 pandemic, the future trend of AI and BDA in the healthcare field will be devoted to building a more healthy, resilient society, able to face several challenges arising from globally networked hyper-risks, including ageing, multimorbidity, chronic disease accumulation, and climate change.
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 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 | 0,049 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,022 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».