Editorial: Artificial intelligence solutions for global health and disaster response: challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence solutions for global health and disaster response: challenges and opportunitiesArtificial intelligence (AI) has emerged as a transformative tool in disaster preparedness and response, promising to reshape how we address some of the most pressing global health challenges.The rapid development of AI technologies offers unprecedented opportunities to enhance early warning systems, optimize resource allocation, and facilitate real-time decision-making processes.This editorial introduces a Research Topic of articles that explore the cutting-edge applications of AI across various domains of global health and disaster response, aiming to provide a comprehensive overview of both the potential and the hurdles associated with these technologies.This Research Topic gathers insights from leading researchers, practitioners, and policymakers at the forefront of integrating AI into health crisis management.The scope of discussion spans multiple critical areas, including AI-powered surveillance systems, AIsupported decision-making in resource distribution, and the role of AI in managing mental health during crises.Each contribution advances our understanding of AI's capabilities and critically examines the ethical, legal, and social implications of deploying AI in sensitive and high-stakes environments.Through this Research Topic, we aim to highlight the innovative ways in which AI can promote health equity and improve healthcare delivery during disasters while also addressing the significant challenges that must be overcome to harness the full potential of AI in enhancing global health outcomes.The Research Topic includes original research, systematic reviews, brief research reports, mini reviews, perspective, review, and methods papers.We received 66 submissions, 25 of which, after a careful review process, were accepted for publication in this Research Topic.The paper by Liu P. et al. explores healthcare professionals' and patients' perceptions and experiences regarding mobile health (mHealth) apps in China.The study identifies the advantages and challenges of using mHealth apps using semistructured interviews.It highlights concerns such as the ease of use, effectiveness, and potential risks associated with
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,013 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».