Artificial intelligence for family medicine research in Canada: current state and future directions
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
OBJECTIVE: To understand the current landscape of artificial intelligence (AI) for family medicine (FM) research in Canada, identify how the College of Family Physicians of Canada (CFPC) could support near-term positive progress in this field, and strengthen the community working in this field. COMPOSITION OF THE COMMITTEE: Members of a scientific planning committee provided guidance alongside members of a CFPC staff advisory committee, led by the CFPC-AMS TechForward Fellow and including CFPC, FM, and AI leaders. METHODS: This initiative included 2 projects. First, an environmental scan of published and gray literature on AI for FM produced between 2018 and 2022 was completed. Second, an invitational round table held in April 2022 brought together AI and FM experts and leaders to discuss priorities and to create a strategy for the future. REPORT: The environmental scan identified research related to 5 major domains of application in FM (preventive care and risk profiling, physician decision support, operational efficiencies, patient self-management, and population health). Although there had been little testing or evaluation of AI-based tools in practice settings, progress since previous reviews has been made in engaging stakeholders to identify key considerations about AI for FM and opportunities in the field. The round-table discussions further emphasized barriers to and facilitators of high-quality research; they also indicated that while there is immense potential for AI to benefit FM practice, the current research trajectory needs to change, and greater support is needed to achieve these expected benefits and to avoid harm. CONCLUSION: Ten candidate action items that the CFPC could adopt to support near-term positive progress in the field were identified, some of which an AI working group has begun pursuing. Candidate action items are roughly divided into avenues where the CFPC is well-suited to take a leadership role in tackling priority issues in AI for FM research and specific activities or initiatives the CFPC could complete. Strong FM leadership is needed to advance AI research that will contribute to positive transformation in FM.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle