Artificial Intelligence in Prehospital Emergency Health Care
Notice bibliographique
Résumé
What Is the Issue? Health care systems in Canada, including prehospital emergency health care services, are facing staffing shortages and increased patient volumes, and are looking for creative solutions to ensure the provision of high-quality care. What Is the Technology? Artificial intelligence (AI) combines computer science and data to mimic human thought processes, problem solving, and responses. AI relies on statistical models, algorithms, data analysis, and machine learning to make predictions based on past behaviours or results (predictive AI) or to learn from past data to generate new content (generative AI). Chatbots, such as ChatGPT, are examples of generative AI. What Is the Potential Impact? In health care settings, AI can be used to automate some clinical and administrative processes to create efficiencies and reduce burden on health care providers and health administrators. In a prehospital setting, this can include AI used at the dispatch stage (e.g., analyzing the conversation and prompting a dispatcher with additional questions, or translating speech to help a dispatcher understand a caller in real time) or in an ambulance (e.g., providing traffic analysis or information to support optimal patient management). What Else Do We Keed to Know? The use of AI in prehospital emergency health care is still in the early stages of development and implementation. Early implementation of AI programs such as those to detect out of hospital cardiac events and to triage emergency calls during peak times are underway in some countries. More real-world clinical trials and research are required before widespread implementation will take place.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».