Identifying key characteristics of developed artificial intelligence algorithms to achieve meaningful impact on Canadian healthcare: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Empirical data on the barriers limiting artificial intelligence (AI)'s impact on healthcare are scarce, particularly within the Canadian context. This study aims to address this gap by conducting a scoping review to identify and evaluate AI algorithms developed by researchers affiliated with Canadian institutions for patient triage, diagnosis and care management. The goal is to identify characteristics in the developed AI algorithms that can be leveraged for a better impact. METHODS AND ANALYSIS: A scoping review will be conducted following the JBI Methodology for Scoping Reviews and reported following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews guidelines. Relevant literature will be identified through comprehensive searches of MEDLINE (PubMed), CINAHL (EBSCO) and Web of Science (Clarivate) databases, combining keywords related to AI, clinical management and the Canadian context. Studies published after 2014, in English or French, that discuss AI algorithms developed for patient triage, diagnosis or care management by researchers affiliated with Canadian institutions will be included. Data from the selected articles will be extracted and analysed descriptively, and findings will be presented in tabular form accompanied by a narrative summary. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval is not required for this study as it involves the review of publicly available literature. The scoping review is expected to be completed by November 2025. The findings will be disseminated through publications in peer-reviewed journals and presentations at conferences focused on AI and healthcare practice.
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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 | 0,201 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,011 |
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 ».