Notice bibliographique
Résumé
The demand for medical imaging in Canada has risen due to factors, including an aging population, increased patient volumes, advancements in procedures and treatments, and shifts in standard of care. Notably, there has been a substantial increase in CT and MRI examinations. Radiologists in Canada often have large patient volumes, work extended overtime, and manage prolonged wait-lists, all of which contribute to burnout. This burnout has an impact on productivity and staff turnover and may jeopardize patient safety. Burnout may also lead to radiologists reducing their work hours, seeking new employers, or leaving clinical practice. ChatGPT could play a role in supporting radiologists in a variety of ways, including generating radiology reports, providing structured report templates, assisting with clinical history sections of radiology reports, and facilitating patient communication. ChatGPT may also aid clinical decision support by assisting in final diagnoses and cancer screening decisions, and optimizing clinical decision support. ChatGPT’s limitations in radiology workflow include dependence on training data, potential inaccuracies in responses, ethical concerns about patient data privacy, and difficulties in handling complex radiology tasks. While ChatGPT holds promise in enhancing radiology workflow and patient care, careful consideration is needed for its limitations and potential risks. Responsible implementation and ongoing research and development are vital to leveraging its benefits while upholding patient safety and ethical standards.
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 | 0,036 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,006 |
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 ».