The intersection of digital health and artificial intelligence: Clearing the cloud of uncertainty
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
Digital health (DH) and artificial intelligence (AI) in healthcare are rapidly evolving but were addressed synonymously by many healthcare authorities and practitioners. A deep understanding and clarification of these concepts are fundamental and a prerequisite for developing robust frameworks and practical guidelines to ensure the safety, efficacy, and effectiveness of DH solutions and AI-embedded technologies. Categorizing DH into technologies (DHTs) and services (DHSs) enables regulatory, HTA, and reimbursement bodies to develop category-specific frameworks and guidelines for evaluating these solutions effectively. DH is the key in generating real-world data, which is increasingly important in decision-making processes. The potential benefits of DHTs in improving health outcomes and reducing health system costs can position them alongside traditional health technologies in certain medical conditions. AI, one of the potential tools for DH, can be embedded in technologies, such as medical devices or applications, to enhance functionality and performance. AI excels at handling numerical and perceptual data. In the context of numerical data, machine learning algorithms enable prediction, classification, and clustering. In managing perceptual data, AI recognizes image/video, voice, and text. In recent years, generative AI, a form of AI that generates new content by employing a combination of a wide range of learning approaches, has become prominent in research and influences the health sector. A thorough understanding of DH and AI, along with accurate terminology use, would facilitate the timely generation of regulatory and HTA-grade evidence that helps improve health outcomes and decision-making certainty.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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