A Novel AI-Assisted e-Consult Platform Integrating Deep Learning for Enhanced Healthcare Access and Diagnostic Precision
Notice bibliographique
Résumé
This study introduces the ‘AI-Assisted E-Consult’ initiative. The rapid digitization of healthcare is reshaping how medical services are delivered. This paper outlines the design of an AI-Driven E-Consult platform, serving as a digital interface that links patients, healthcare provider, and medical facilities. Utilizing state-of-the-art technologies such as AI and Machine Learning, the platform streamlines predictive health insights and appointment scheduling, thereby improving access to quality medical care. The platform employs Natural Language Processing (NLP) via the NLTK library and uses a Recurrent Neural Network (RNN) architecture trained on medical conversation datasets to power an AI chatbot. This chatbot analyzes symptoms and predicts potential health conditions, offering users preliminary insights into their health status. Furthermore, the system incorporates Haversine distance calculations to measure the geographical proximity between patients and doctors, enhancing logistical planning for consultations. To evaluate the platform's accuracy and performance, metrics such as Mean Squared Error (MSE) and Mean Absolute Error (MAE) will be used, ensuring precise predictions and operational effectiveness. The AI- Powered E-Consult platform is designed to eliminate healthcare barriers and maximize resource efficiency. Offering scalable, adaptable solutions tailored to the needs of contemporary healthcare, this platform represents a significant advancement toward a more accessible, efficient, and time-saving healthcare model, particularly for underserved populations.
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 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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».