Artificial Intelligence in AKI: Goals of an AKI!Now Workgroup
Notice bibliographique
Résumé
Background: In 2019, the American Society of Nephrology established AKI!Now, a collaborative initiative to promote excellence in the prevention, diagnosis, and treatment of Acute Kidney Injury (AKI). Here, we describe the ongoing efforts of the AKI!Now workgroup focused on Artificial Intelligence (AI) to improve the quality, accessibility, affordability, and equity of AKI care. Methods: The workgroup has outlined objectives in 3 key domains: 1. Patients. Input in designing and implementing fair and equitable AI tools and identifying clinical scenarios based on personal and caregiver experience that could be improved with AI 2. Clinicians. Input in the design, value, and implementation of fair and equitable AI tools and identifying clinical uncertainties that may benefit from new AI tools 3. Researchers. Evaluation of current AI tools, with a focus on removing implicit bias; development of novel, feasible, and effective AI tools to address gaps identified by patients and clinicians; and development and implementation of AI methods along with novel sensors for more sensitive assessment of kidney function and injury to advance the science of AKI Results: This project, with involvement from a multi-disciplinary group of stakeholders, will yield efficient and effective use of AI for quality improvement in AKI care. Specific deliverables include 1) Risk-stratification and prediction tools; 2) Intelligent alert tools; 3) Decision support for bundled care compliance; 4) Decision support for implementing pragmatic clinical trials, among others. Importantly, this work will fill gaps in validating available AI tools and develop many desired AI tools that do not exist. These coordinated efforts are expected to deliver highly useful AI tools that could improve AKI care, research and reduce associated costs. Conclusions: The AKI!Now workgroup on AI is committed to improving value care in AKI and encourages engagement and collaboration with patient, provider, researcher, and industry stakeholders. We seek to improve the care provided to the growing and susceptible AKI population, along the entire lifespan.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».