Notice bibliographique
Résumé
The modern era has ushered the proliferation of new technologies, especially witnessed in the emergence of the nascent artificial intelligence (AI) sector. The use of AI is largely multifaceted, proving useful in various industries such as healthcare - however, it may also allow for deleterious effects to occur. The use of AI in healthcare settings can work to extend and augment the quality of patients’ lives. Notwithstanding this, health AI enshrines various perils including the lack of patient privacy, algorithm bias - particularly on marginalized and racialized communities. This is ultimately compounded by the absence of ethical framework governing the usage of AI in healthcare settings. Specifically, this article seeks to explore whether or not the use of health AI is a potential prospect or peril; considering its duality. To investigate this topic, this article will utilize an interdisciplinary approach – drawing from domains such as: sociology, socio-legal and socio-medical climates. Secondary data will be primarily sourced via peer-reviewed journal articles, textbooks, and reliable contemporary websites. This study finds that health AI remains a greater prospect - reinforcing the quality and elongates the duration of the human lifespan. It concludes with a call to action to inform the success of health AI in praxis: namely, the need to incorporate the aforementioned topics within medical pedagogy and ethical frameworks.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».