Big Data Analytics and Artificial Intelligence in Healthcare: Transforming Diagnostics, Treatment, and Disease Prevention.
Notice bibliographique
Résumé
The integration of Big Data Analytics and Artificial Intelligence (AI) in healthcare is revolutionizing diagnostics, treatment, and disease prevention. This paper explores how these advanced technologies enhance clinical decision-making, improve patient outcomes, and optimize healthcare processes. By leveraging vast datasets, AI-driven algorithms facilitate early disease detection, predictive analytics, and personalized medicine, significantly reducing diagnostic errors and enabling timely interventions. Furthermore, machine learning models assist in tailoring treatment plans based on patient-specific data, leading to more effective and efficient therapeutic strategies. In disease prevention, big data analytics enable epidemiological surveillance, tracking disease patterns, and identifying at-risk populations. AI-powered predictive models support proactive interventions, reducing the burden of chronic illnesses and infectious diseases. The paper highlights key advancements in AI applications, including deep learning in medical imaging, natural language processing in electronic health records, and real-time analytics in wearable health devices. Despite these transformative benefits, challenges such as data privacy, ethical concerns, and integration complexities remain barriers to widespread adoption. The study concludes that while AI and big data analytics hold immense potential to reshape healthcare, addressing regulatory, infrastructural, and ethical considerations is crucial for sustainable implementation. By fostering interdisciplinary collaboration and robust policy frameworks, healthcare systems can harness these technologies to drive innovation, enhance efficiency, and improve global health outcomes.
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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 | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».