9.Y.2. Leveraging GenAI and Deep Learning for the Analysis of Public Health Data: A Global Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The evolution from Artificial Intelligence (AI) to Generative Artificial Intelligence (Gen AI) represents a significant advancement in technological capabilities and applications. Advancements in computing power, algorithmic complexity, and data availability have enabled Gen AI to exhibit broader cognitive abilities such as reasoning, problem-solving, and learning across diverse domains. Private sector investment and innovation is advancing capability in this space at a rapid pace, trending toward a complete paradigm shift towards machines capable of autonomously adapting and learning in dynamic environments, promising profound impacts across industries from education and finance to healthcare and beyond. Yet harnessing the power of GenAI remains out of reach for most public health entities. Questions like “How to start” and “What to do”, let alone concerns regarding cost, security, and ethics, often thwart an agency from endeavoring to even begin their journey to the program improvement they visualize through the lens and promise of AI. Conduent’s longstanding presence and pioneering work in AI across various sectors, has led to a simple, underlying philosophy: we leverage Gen AI technologies to assist and enable humans to improve business processes. Instead of developing Gen AI technologies ourselves, we focus our efforts on making advanced technologies accessible to our clients and enabling them to achieve their outcomes. This session focuses on accessibility and enablement for public health agencies looking to jump start their journey to AI and evolve their public health programs with the use of Gen AI, covering topics such as: • The evolution of GenAI in the private sector; • Visualizing objectives in public health outcomes and improved business processes; • What to do about data; • Using human intelligence to drive machine learning; • Managing security, ethics, and equity; • Roadmap your Journey to Gen AI. For Conduent, Gen AI is not intended to replace humans but to harness its potential to support and empower humans in creating innovative, additive opportunities that enhance business process outcomes. In the public health space, its impact is immense and far reaching. Let’s shift from “How do I start” to tackling the questions that improve programs and their outcomes. So how will you optimize your program with Gen AI? Let’s get started. Key messages • Private sector Gen AI capability is expanding at a rapid pace yet many public health agencies are struggling just to start. Conduent offers an informed perspective to jump start your Gen AI journey. • Accessibility and enablement for public health agencies looking to jump start their journey to AI and evolve their public health programs with the use of GenAI. Speakers/Panelists Mark Marostica Conduent Public Health Solutions, Florham Park, USA Dianna Lydiard Conduent, Florham Park, USA Tarun Khatri Conduent, Burlington, Canada
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.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,006 |
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 ».