Telemedicine, E-Health, and Multi-Agent Systems for Chronic Pain Management
Notice bibliographique
Résumé
Telemedicine, telehealth, and E-health all offer significant benefits for pain management and healthcare services by fostering the physician-patient relationship in otherwise challenging circumstances. A critical component of these artificial-intelligence-based health systems is the "agent-based system", which is rapidly evolving as a means of resolving complicated or straightforward problems. Multi-Agent Systems (MAS) are well-established modeling and problem-solving modalities that model and solve real-world problems. MAS's core concept is to foster communication and cooperation among agents, which are broadly considered intelligent autonomous factors, to address diverse challenges. MAS are used in various telecommunications applications, including the internet, robotics, healthcare, and medicine. Furthermore, MAS and information technology are utilized to enhance patient-centered palliative care. While telemedicine, E-health, and MAS all play critical roles in managing chronic pain, the published research on their use in treating chronic pain is currently limited. This paper discusses why telemedicine, E-health, and MAS are the most critical novel technologies for providing healthcare and managing chronic pain. This review also provides context for identifying the advantages and disadvantages of each application's features, which may serve as a useful tool for researchers.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».