Analysis of integration of IoMT with blockchain: issues, challenges and solutions
Notice bibliographique
Résumé
The incorporation of Artificial Intelligence (AI) into the fields of Neurosurgery and Neurology has transformed the landscape of the healthcare industry. The present study describes seven dimensions of AI that have transformed the way of providing care, diagnosing, and treating patients. It has exhibited unparalleled accuracy in analyzing complex medical imaging data and expediting precise diagnoses of neurological conditions. It has also enabled personalized treatment plans by harnessing patient-specific data and genetic information, promising more effective therapies. For instance, AI-powered surgical robots have brought precision and remote capabilities to neurosurgical procedures, reducing human error. In AI, machine learning models predict disease progression, optimizing resource allocation and patient care, whereas wearable devices with AI provide continuous neurological monitoring, and enable early intervention for chronic conditions. It has also accelerated drug discovery by analyzing vast datasets, potentially leading to breakthrough therapies. Chatbots and virtual assistants powered by AI, enhance patient engagement and adherence to treatment plans. It holds promise in further personalization of care, augmented decision-making, earlier intervention, and the development of groundbreaking treatments. The present study mainly focuses on the incorporation of blockchain technology and provides a reasonable understanding of the associated issues and challenges along with its solutions. It will allow AI and healthcare professionals to advance the field and contribute towards the improvement of an individual's well-being when facing neurological challenges.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».