Neuro-Symbolic Digital Twins for Precision and Predictive Public Health
Notice bibliographique
Résumé
Public health prioritizes community medical conditions and population health factors. Promoting \npopulation health and preventing disease outbreaks and epidemics are the main goals. Targeting \npopulations based on territorial factors, socio-economic and environmental determinants, and phenotypic \nprofiles is essential for developing precise preventive or health promotion measures. Digital Twins (DTs) \ntechnology enables data acquisition, hypothesis generation, and in-silico experiments and comparisons. \nThanks to Internet of Things and Artificial Intelligence, digital twins can collect a wider range of real-time \ndata from various sources in addition to traditional data sources like Electronic Health Records. Thus, \ncomprehensive simulations of physical entities, their functionality, and their evolution can be created and \nmaintained. This position paper proposes using DT technology, Public Health instruments, knowledge \ngraphs, and AI to enable Precision and Predictive Public Health for population health. In particular, it \nintroduces Neuro-symbolic DTs, which combine semantic reasoning supported by a knowledge graph, \ndeep-learning’s predictive power, and a DT’s agility to simulate public health interventions in a virtual \nenvironment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».