Traditional, complementary, and integrative medicine and artificial intelligence: Novel opportunities in healthcare
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The convergence of traditional, complementary, and integrative medicine (TCIM) with artificial intelligence (AI) is a promising frontier in healthcare. TCIM is a patient-centric approach that combines conventional medicine with complementary therapies, emphasizing holistic well-being. AI can revolutionize healthcare through data-driven decision-making and personalized treatment plans. This article explores how AI technologies can complement and enhance TCIM, aligning with the shared objectives of researchers from both fields in improving patient outcomes, enhancing care quality, and promoting holistic wellness. This integration of TCIM and AI introduces exciting opportunities but also noteworthy challenges. AI may augment TCIM by assisting in early disease detection, providing personalized treatment plans, predicting health trends, and enhancing patient engagement. Challenges at the intersection of AI and TCIM include data privacy and security, regulatory complexities, maintaining the human touch in patient-provider relationships, and mitigating bias in AI algorithms. Patients' trust, informed consent, and legal accountability are all essential considerations. Future directions in AI-enhanced TCIM include advanced personalized medicine, understanding the efficacy of herbal remedies, and studying patient-provider interactions. Research on bias mitigation, patient acceptance, and trust in AI-driven TCIM healthcare is crucial. In this article, we outlined that the merging of TCIM and AI holds great promise in enhancing healthcare delivery, personalizing treatment plans, preventive care, and patient engagement. Addressing challenges and fostering collaboration between AI experts, TCIM practitioners, and policymakers, however, is vital to harnessing the full potential of this integration.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle