An Innovative Artificial Intelligence Based Decision Making System for Public Health Crisis Virtual Reality Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 disease caused by the SARS-CoV-2 virus was declared by the World Health Organization (WHO) as a spreadable viral disease. During the COVID pandemic, there was difficulty in notifying the Decision-Making System (DMS) about the rapid and precise triage of patients admitted to the emergency wards. As a method to achieve the aim and develop digital healthcare revolutions in data and analytics, digital healthcare information was established. Artificial Intelligence (AI) is a robust automation tool for sustainability in the context of the COVID-19 health crisis on big datasets. Besides, the gap between AI investment and commercial real-time application, which are the initial digital technology development curves, has been identified. It was discovered that AI’s new applications are grounded in Digital Transformation Mapping (DTM) for the DMS of Health Crises. The fast inventions in AI and Machine Learning (ML) have implications for amazingly preventive and clinical healthcare, and for the association, ML was developed as a predictable attention. Billions of smartphones, massive online datasets, linked wireless wearable devices, comparatively cost-effective computing resources and improved ML and Nural Language Processing (NLP) are leveraged by these rapid responses, with the trained dataset of 65% and evaluated in the other 35%, the renowned ML models for structured data like Support Vector Machine (SVM), Multinomial Naive Bayes (MNB), Logistic Regressive Tree (LRT), Decision Tree (DT), Stochastic Gradient Booster (SGB), and Random Forest (RF) are used for simulating new unidentified data. AI-DTM challenges DMS of Health Crises (COVID-19) and the drawbacks of critically contributing risk factors to healthcare diseases. Meanwhile, a comprehensive collection of healthcare datasets over what is spreadable would be required to save human lives, train AI, and limit cost-effective health risks.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».