Near-Term Digital Health Predictions: A Glimpse into Tomorrow’s AI-driven Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare is rapidly evolving, particularly in the realm of digital health. When we consider the future of digital healthcare, it is impossible to ignore the vast potential of artificial intelligence (AI) and the profound impact it will have on the healthcare industry. This momentum of change has accelerated, particularly since the onset of the COVID-19 pandemic, and is largely attributable to workforce shortages and an increased demand for healthcare services. These circumstances have given rise to a unique scenario, compelling health-care to harness AI for various applications.The integration of AI in healthcare necessitates a comprehensive and rigorous approach to ensure accuracy and safety, acknowledging the inherent risks to patient care and safety when used improperly. When imple-menting care models that rely on AI for decision-making, it is imperative to establish meticulous workflows that emphasize human guidance in model development and allow models to adapt and learn from input data. In addition to prioritizing accuracy and safety, equal emphasis should be placed on the implementation of robust measures to protect patients from potential cybersecurity threats posed by data breaches. AI’s advantages extend beyond healthcare institutions, as patients will also experience a transformation in the way they receive care. Harnessing AI will empower patients to establish stronger connections with their health data and gain access to unique insights that are not readily available in traditional care models. These enhanced connections will enable patients to collaborate more effectively with their healthcare teams and receive care that is tailored to their specific needs.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».