Analysis of integration of IoMT with blockchain: issues, challenges and solutions
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
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle